Зависимость КВЛ УТ от параметров синтеза аппроксимировалась с помощью нейронных сетей (НС). Сравнение с данными реального эксперимента показало очень высокую точность нейросетевого прогноза.
Задача 2. Определение прекурсоров, их соотношения, температуры и времени гидротермального синтеза для получения УТ с наибольшим КВЛ.
К решению Задачи 2 был применен новый подход – перенос обучения НС, заключающийся в дообучении на новом наборе данных нейросети, обученной на наборе данных подобной задачи. Полученные результаты показали, что прекурсоры нецелесообразно делать целевыми параметрами поставленной задачи оптимизации, их следует выбирать иными способами, основанными на физических и химических соображениях.
2. Исследование механизмов формирования ФЛ УТ и влияния на ФЛ параметров окружающей среды. Поиск параметров среды, к которым ФЛ УТ наиболее чувствительна.
В результате проведенных экспериментов по исследованию взаимодействий поверхностных групп УТ с окружающими молекулами в растворах и влияния этих взаимодействий на ФЛ УТ обнаружено, что при диспергировании УТ в воде и в протонных растворителях водородные связи между поверхностными группами УТ и окружением ослабляются. Установлено, что во всех растворителях чем слабее водородные связи между УТ и окружением, тем больше интенсивность ФЛ УТ.
Обнаружено влияние катионов металлов (Ме) Co2+, Cu2+, Mg2+, Ni2+, Pb2+, Zn2+, Al3+, Cr3+, Fe3+, NO3- и их концентраций на интенсивность ФЛ УТ в воде. На основании полученных зависимостей интегральной интенсивности ФЛ УТ от концентрации катионов построены ряды по степени влияния ионов металлов на ФЛ УТ. Из полученных результатов следует, что УТ гидротермального синтеза могут быть использованы в качестве люминесцентного наносенсора для определения концентрации ионов в воде
Проведено исследование механизмов тушения ФЛ УТ ионами металлов в воде и сделана оценка вкладов основных механизмов в общее тушение ФЛ. Установлено, что динамический тип тушения вносит основной вклад ионов в общее тушение ФЛ УТ.
Методами молекулярной динамики проведены теоретические расчеты взаимодействий УТ с растворенными в воде нитратами Co2+, Cu2+, Mg2+, Ni2+, Pb2+, Zn2+, Al3+, Cr3+, Fe3+. Установлено, что исследованные катионы в воде не адсорбируются на поверхность УТ: они взаимодействуют с депротонированными группами СОО- через несколько гидратных оболочек. Подтвержден динамический тип тушения ионами ФЛ УТ, что обеспечивает возможность разработки многоразовых УТ-наносенсоров.
В результате исследования влияния условий гидротермального синтеза УТ на структуру наночастиц и их ФЛ выделено несколько этапов определенных структурных преобразований продуктов реакции и образования люминофоров.
В рамках дополнительных работ впервые была обнаружена антистоксова люминесценция (АЛ) УТ. Новое свойство УТ расширяет перспективы применения УТ с АЛ в биомедицине, так как АЛ УТ попадает в «окно прозрачности» биоткани.
3. Разработка люминесцентных мультимодальных УТ-наносенсоров
С применением ММО разработаны мультимодальные люминесцентные УТ-наносенсоры для одновременного определения концентрации 4-х, 6 и 7 ионов в водных средах. В качестве ММО использовались многослойные персептроны, одномерные и двумерные сверточные нейронные сети (СНС), градиентный бустинг, случайный лес, сети Колмогорова-Арнольда (СКА). Следует отметить, что СКА применялись впервые в мире для решения задач оптической спектроскопии.
Для решения обратной 7-параметрической (7П) задачи был применен перенос обучения НС с 6П задачи. Сравнительный анализ обучения моделей только на данных 7П задачи и переноса обучения НС показал, что обе стратегии обеспечивают сопоставимые погрешности. Однако перенос обучения обеспечивает такое же качество решения при меньших вычислительных затратах. Таким образом, перенос обучения оказался эффективным методом решения обратной многопараметрической задачи.
Разработанный УТ-наносенсор с помощью СНС способен обеспечивать следующие точности определения концентрации ионов Ni2+, Cu2+, Co2+, Pb2+, Al3+, Cr3+, NO3-в воде: 1.05 мМ, 0.71 мМ, 1.10 мМ, 1.49 мМ, 0.45 мМ, 0.19 мМ, 2.6 мМ, соответственно. Проведена успешная апробация разработанных УТ-наносенсоров на реальных технологических и сточных водах. Полученная точность определения концентрации ионов в воде полностью удовлетворяет требованиям контроля и мониторинга состава сточных и технологических вод.
План по модальности УТ-наносенсора перевыполнен: была заявлена разработка УТ-наносенсора, способного одновременно определять 5-6 ионов. В рамках выполнения Проекта успешно решены и 6П, и 7П обратные задачи. На этих задачах впервые были отработаны новые подходы – применение СКА, аугментация данных и перенос обучения НС с 6П на 7П задачу.
Проведенные в рамках Проекта исследования показали высокий потенциал использования углеродных точек в качестве наносенсоров для диагностики жидких сред. Применение методов машинного обучения, в свою очередь, существенно расширяет возможности такого наносенсора.
