Peking – Forschende der North China Electric Power University haben eine wiederverwendbare magnetische Sensorplattform entwickelt, die Oberflächenverstärkte Raman-Spektroskopie (SERS) mit maschinellem Lernen kombiniert und uranyl-Ionen (UO2 ²?) in Umweltwässern im Spurenbereich nachweist. Die Arbeit erschien in der Fachzeitschrift Sustainable Carbon Materials (DOI: 10.48130/scm-0026-0023).
Die Plattform erreicht eine Nachweisgrenze von 1 × 10?? mol/L nach 20-minütiger Anreicherung. Sie bleibt selektiv gegenüber gängigen Ionen wie Magnesium, Natrium, Calcium, Kalium, Zink, Mangan, Nitrat und Sulfat. Nach mindestens sechs Adsorptions-Desorptions-Zyklen (Regeneration mit Natriumcarbonat) liefert sie weiterhin klare Signale und behält ihre Struktur.
Das System basiert auf magnetischen Fe3O4@SiO2@Au-Mikrokugeln, die mit einem kovalent-organischen Polymer funktionalisiert sind. Das Polymer reichert Uranyl-Ionen in der Nähe von Gold-Nanopartikeln an und verstärkt so das charakteristische Raman-Signal bei etwa 850 cm?¹. Ein externes Magnetfeld ermöglicht die einfache Sammlung der Partikel. Maschinelles Lernen (Hauptkomponentenanalyse und ein Convolutional Neural Network) klassifiziert die Spektren mit 100-prozentiger Genauigkeit; Grad-CAM bestätigt, dass das Modell auf die uranyl-spezifische Bande fokussiert.
Studienleiter Zhenli Sun erklärte, das Ziel sei ein Material gewesen, das Spuren von Uranyl effizient einfängt und zugleich zuverlässige, automatisch interpretierbare Spektralsignale liefert. Die Kombination aus selektiver Anreicherung, magnetischer Handhabung, Raman-Detektion und KI eröffne Möglichkeiten für eine nachhaltigere Uran-Überwachung in komplexen Gewässern.
Credits
Wentao Zhang Jing Ma Yiyan Zhang Suhua Wang Muhammad Wakeel und Zhenli Sun
