からの研究チームブリティッシュコロンビア大学、オカナガンキャンパス（UBCO）は、水中の有毒物質を識別するために機械学習技術を採用しています。
これらの材料にはどのような影響がありますか？
オイルサンドの抽出から生成された水中の有毒物質は、尾鉱の池に保管されている池に保存されます。エコシステム.
これまで、毒性廃棄物の効果的な分析は、オイルサンド産業が複雑で長いテストなしで達成するという課題をもたらしました。科学者は、複雑さがバックログに貢献していることに注目しています。「たとえば、アルバータだけでは、推定14億立方メートルの液体尾部があります」とUBCOの土木工学助教授であるニコラス・ペレアトは説明しました。
この新しいテクノロジーは、水中の有毒材料をどのように識別しますか？
REngineeringhaのUbco’sschoolのEsearchersve新しい、より速いものを明らかにした,これらのサンプルを分析する方法はより信頼できます。科学者は、これが単なる最初のステップであると指摘している、まだそれは非常に有望であると考えられています。
「現在の方法では、高価な機器の使用が必要であり、結果を得るのに数日または数週間かかることがあります」とPeleato氏は付け加えました。 「公共および水生生態系を保護する方法として、これらの水域をより頻繁に監視するための低コストの方法が必要です。」
科学者は、蛍光分光法を利用して、水中の主要な有毒物質を迅速に検出しました。また、水の組成を正確に予測するモデリングプログラムを通じて結果を実行しました。
「構成は、他のサンプルをさらにテストするためのベンチマークとして使用できます」とリンコンは言いました。研究者は、画像などのグリッドのようなトポロジ内のデータを処理する畳み込み日本 の オンライン カジノラルネットワークを使用しています。
「モデリングは、水質の背景の変動性を考慮し、信号を検出するのが難しく、その結果、非常に正確な結果を達成できます。」
この研究は、ナフテン酸を含む有毒廃棄物である有機化合物の組み合わせを検討しました。これは多くの石油源にあります。高次元の蛍光を利用することにより、科学者はほとんどのタイプの有機物を特定できます。
「モデリングメソッドは主要な材料を検索し、サンプルの組成をマッピングします」とPeleato氏は説明しました。 「最初のサンプル分析の結果は、強力な画像処理モデルを介して処理され、包括的な結果を正確に決定します。」
これは、このテクノロジーの将来にとって何を意味しますか？
while科学者は結果を認識しているリンコンとdrの両方の両方が励みになっていますPELEATO警告それテクニックさらなる評価が必要大規模で - 追加の毒素のスクリーニングを組み込む可能性があるかもしれません。
この潜在的なスクリーニングツールは最初のステップですが、すべての毒素やナフテン酸が検出できるわけではないため、いくつかの制限があります。そして、テクノロジーは、将来、より詳細なテストのために拡大する必要があります。
「より正確な現在の分析方法に取って代わるものではありませんが、このアプローチにより、オイルサンド業界は廃棄物を正確にスクリーニングして処理することができます」とPeleatoは結論付けました。 「これは、環境基準とガイドラインのカナダ閣僚会議に会い続けるために必要なステップです。」
研究はに表示されます危険物のジャーナルそして、カナダの自然科学研究評議会ディスカバリー助成プログラムによって資金提供されています。
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