論文の概要: Machine Learning of polymer types from the spectral signature of Raman spectroscopy microplastics data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05445v1
• Date: Fri, 14 Jan 2022 13:34:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-17 14:54:10.516525
• Title: Machine Learning of polymer types from the spectral signature of Raman spectroscopy microplastics data
• Title（参考訳）: ラマン分光法マイクロプラスチックデータのスペクトルシグネチャによる高分子タイプの機械学習
• Authors: Sheela Ramanna and Danila Morozovskii and Sam Swanson and Jennifer Bruneau
• Abstract要約: 環境風化因子によって劣化したマイクロプラスチックは、風化過程に曝されていないマイクロプラスチックのサンプルよりも分析的確実性が少ない可能性がある。 機械学習ツールと技術は、マイクロプラスチック分析における確実性のための研究ツールのキャリブレーションを向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tools and technology that are currently used to analyze chemical compound structures that identify polymer types in microplastics are not well-calibrated for environmentally weathered microplastics. Microplastics that have been degraded by environmental weathering factors can offer less analytic certainty than samples of microplastics that have not been exposed to weathering processes. Machine learning tools and techniques allow us to better calibrate the research tools for certainty in microplastics analysis. In this paper, we investigate whether the signatures (Raman shift values) are distinct enough such that well studied machine learning (ML) algorithms can learn to identify polymer types using a relatively small amount of labeled input data when the samples have not been impacted by environmental degradation. Several ML models were trained on a well-known repository, Spectral Libraries of Plastic Particles (SLOPP), that contain Raman shift and intensity results for a range of plastic particles, then tested on environmentally aged plastic particles (SloPP-E) consisting of 22 polymer types. After extensive preprocessing and augmentation, the trained random forest model was then tested on the SloPP-E dataset resulting in an improvement in classification accuracy of 93.81% from 89%.
• Abstract（参考訳）: 現在、マイクロプラスチック中のポリマータイプを識別する化合物構造を分析するためのツールや技術は、環境に優しいマイクロプラスチックには適していない。 環境風化因子によって劣化したマイクロプラスチックは、風化過程に晒されていないマイクロプラスチックのサンプルよりも分析的確実性が低い。 機械学習ツールと技術は、マイクロプラスチック分析における確実性のための研究ツールのキャリブレーションを向上します。 本稿では,サンプルが環境劣化の影響を受けていない場合に,比較的少量のラベル付き入力データを用いて,機械学習(ML)アルゴリズムがポリマーのタイプを識別できるように,署名(ラマンシフト値)が十分に異なるかどうかを検討する。 いくつかのMLモデルは、ラマンシフトと様々なプラスチック粒子の強度を含む、よく知られたSLOPP(Spectral Libraries of Plastic Particles)で訓練され、その後、22種類のポリマーからなる環境劣化プラスチック粒子(SloPP-E)で試験された。 大規模な前処理と増補の後、訓練されたランダム森林モデルがSloPP-Eデータセットでテストされ、93.81%の分類精度が89%から改善された。

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