По всему земному шару есть много загрязненных участков почвы. Почва может быть загрязнена как природными, так и синтетическими металлическими и органическими соединениями и минералами.
По мере увеличения численности населения давление для восстановления загрязненных земель возрастает. Тем не менее, одним из препятствий для восстановления почвы является отсутствие экономически эффективных вариантов оценки. Следовательно, исследователи ищут новые технологии (или комбинации технологий), которые помогут сделать процесс исправления быстрее и проще.
Профессор Дэвид К. Вайндорф, факультет науки о растениях и почве Техасского технического университета (ТТУ), и доцент Сомсубра Чакраборти, Индийский технологический институт, Харагпур, Индия, обнаружили экономичное и портативное решение для анализа почвы, которое объединяет данные двух технологий. : видимое диффузное отражение в ближней инфракрасной области (Vis-NIR) и рентгеновская флуоресценция (XRF).
Их прогнозирующая модель может связывать спектры диффузного отражения от Vis-NIR с элементными данными, предоставленными XRF. Вот как это работает.
Как работает Vis-NIR и XRF для анализа почвы
Для тех, кто незнаком, Vis-NIR работает, испуская видимый и ближний инфракрасный свет на почве (так же, как фонарик). Часть света отражается обратно к контактному датчику и переносится по оптоволоконному кабелю на спектрорадиометр, установленный на рюкзаке, где длины волн отраженного света точно определяются от 350 до 2500 нм с интервалами 1 нм.
Отдельно анализатор XRF собирает элементарные данные при дополнительном сканировании. Затем алгоритмы машинного обучения (например, регрессия случайного леса, расширенное дерево регрессии) используются для объединения наборов данных для прогнозирования интересующего аналита.
По существу, спектр Vis-NIR используется в качестве первичных данных моделирования, в то время как элементарные данные XRF добавляются в модель в качестве вспомогательных входных данных. Комбинирование данных моделирования таким образом неоднократно показывало, что оно более точное, чем любой из датчиков в изоляции.
Возможности обнаружения двух технологий дополняют друг друга. Vis-NIR очень чувствителен к влаге и органическим углеродным соединениям. XRF, с другой стороны, обеспечивает надежное обнаружение множества элементов, имеющих экологическое / агрономическое значение (например, существенные элементы растений, тяжелые металлы).
Эти методологии применяются во всем мире в самых разных условиях: от рудников и свалок до разливов нефти и пустошей.
Это новаторское открытие не осталось незамеченным. В 2018 году доктор Вайндорф и Чакраборти получили патент на определение свойств образца почвы с использованием Vis-NIR с XRF. И у них есть несколько других патентов, активно рассматриваемых для связанных технологий / достижений.
Их работа была отражена во многих научных публикациях и привела к активному сотрудничеству с Инженерным корпусом армии США и НАСА. Вот два заметных исследования:
Выбрать и купить РФ-анализатор для анализа почв можно на нашем сайте.