申请/专利权人：常州金坛江南制粉有限公司;江苏大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117805084A

主分类号：G01N21/65

分类号：G01N21/65;G16C20/20;G16C20/70;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于MCOAu@AgNPsSERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，将金银核壳纳米粒子Au@AgNPs作为核心，在表面修饰正辛硫醇MCO，制备了MCOAu@AgNPs基底作为SERS传感器，采集三环唑的光谱后，结合光谱预处理方法与深度学习算法构成三环唑快速智能检测系统。本发明采用卷积神经网络进行定量预测模型构建，能够深度挖掘光谱数据特征，准确解析分析物浓度与SERS光谱强度之间的联系。基于MCOAu@AgNPsSERS技术结合卷积神经网络的智能化方法可以有效实现水磨糯米粉中三环唑的准确检测，其操作简单，应用前景广阔。

主权项：1.一种基于MCOAu@AgNPsSERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：Au@AgNPs的制备：将HAuCl4加入超纯水中，混匀，加热；随后将柠檬酸三钠快速加入到沸腾的混合物中，并加热回流；当混合物的颜色变成酒红色，得到AuNPs溶液，冷却备用；取AuNPs溶液，加入抗坏血酸，搅拌；将AgNO3滴入混合液，持续搅拌；混合物的颜色从酒红色变为橘黄色，搅拌得到Au@AgNPs溶液；步骤二：MCOAu@AgNPs的制备：取Au@AgNPs溶液，离心，去除上清液，得到Au@AgNPs沉淀，然后取MCO滴加在Au@AgNPs沉淀上，搅拌形成混合溶液；将新制备的混合溶液与R6G混合，置于暗处，得到MCOAu@AgNPs溶液；步骤三：标准三环唑溶液光谱采集与预处理：首先制备三环唑标准溶液，然后将步骤一制备的MCOAu@AgNPs溶液加入三环唑标准溶液中混合，混合反应后采集SERS光谱，使用多元散射矫正法进行光谱预处理，增强了光谱与数据之间的相关性，从而得到信噪比高的三环唑SERS光谱，即为预处理后的SERS光谱；基于处理后的SERS光谱数据，利用卷积神经网络建立定量模型；步骤四：水磨糯米粉预处理：取水磨糯米粉，加入纯净去离子水，搅拌均匀后经过均质、离心、取上清液、过滤后得到水磨糯米粉样品溶液；步骤五：水磨糯米粉中三环唑的检测：取水磨糯米粉样品溶液与步骤一的MCOAu@AgNPs溶液混合均匀，混合反应后采集样品液的SERS强度信号光谱，使用多元散射矫正法法进行光谱预处理，将预处理后的光谱按照步骤三输入到所述定量模型中，计算出水磨糯米粉样本中三环唑农残的含量。

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权利要求：

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