本發(fā)明涉及拉曼檢測基底制作，具體為一種微塑料拉曼檢測基底制作方法和設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、微塑料對(duì)環(huán)境水和飲用水以及食品的污染引起了持續(xù)關(guān)注，微塑料在人體內(nèi)的聚集，對(duì)消化系統(tǒng)、循環(huán)系統(tǒng)等帶來了健康威脅，研究表明，其與腹瀉、心腦血管疾病相關(guān)，并且可誘發(fā)免疫系統(tǒng)反應(yīng)。目前，表面增強(qiáng)拉曼散射光譜技術(shù)，是環(huán)境中微量無熒光標(biāo)記微塑料的重要檢測方法之一，但是該方法對(duì)基底的制備和拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果要求較高，并且由于實(shí)際樣品的低濃度等原因其實(shí)際檢測應(yīng)用受限?，F(xiàn)有的公開號(hào)為cn114507849a的專利公開一種兼顧穩(wěn)定性與拉曼強(qiáng)度的表面增強(qiáng)拉曼基底及其制備方法，使用電沉積的方法；公開號(hào)為cn115445615a的專利公開了一種納米金屬核-殼結(jié)構(gòu)的制備方法，采用恒電流/恒電壓沉積方法。

2、現(xiàn)有的微塑料拉曼檢測基底，存在制備復(fù)雜，難富集，檢測靈敏度低等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種微塑料拉曼檢測基底制作方法和設(shè)備，通過簡單的置換反應(yīng)制作檢測基底，并根據(jù)優(yōu)化模型，預(yù)測拉曼增強(qiáng)效果，選擇優(yōu)化的參數(shù)(反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度等)，制備銀枝溶液，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種微塑料拉曼檢測基底制作方法和設(shè)備，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1、采用不同的參數(shù)，制備多組銀枝溶液；所述不同的參數(shù)包括不同的溫度、前驅(qū)體濃度和反應(yīng)時(shí)間中的一種或者多種；

4、步驟s2、將多組銀枝溶液分別進(jìn)行修飾前處理；

5、步驟s3、對(duì)多組銀枝溶液分別進(jìn)行修飾；

6、步驟s4、分別從修飾后的多組銀枝溶液中取出1ml溶液，滴到普通中速定性濾紙上，形成檢測基底；所述中速定性濾紙上部設(shè)置有編號(hào)；

7、步驟s5、利用sem、tem表征手段，觀察不同參數(shù)下制備的銀枝溶液內(nèi)的銀枝晶的形貌和結(jié)構(gòu)；

8、步驟s6、使用500nm粒徑0.1g/l濃度的微塑料樣品溶液，檢測不同參數(shù)下制備的檢測基底的拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果；

9、步驟s7、將不同編號(hào)的檢測基底對(duì)應(yīng)的參數(shù)、拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果分別輸入到數(shù)據(jù)庫中；

10、步驟s8、引入優(yōu)化模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練優(yōu)化模型，使優(yōu)化模型學(xué)習(xí)拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果和制備時(shí)采用的參數(shù)的關(guān)系，從而預(yù)測拉曼增強(qiáng)效果；

11、步驟s9、根據(jù)優(yōu)化模型的輸出，選取最優(yōu)參數(shù)，使用最優(yōu)參數(shù)制備銀枝溶液，提高檢測基底的拉曼檢測效果。

12、優(yōu)選的，所述將多組銀枝溶液分別進(jìn)行修飾前處理包括以下步驟：

13、將多組銀枝溶液分別加入10μmol/l的正己硫醇溶液震蕩混勻；

14、在室溫下反應(yīng)2小時(shí)；

15、反應(yīng)結(jié)束后，使用超純水洗滌3次備用。

16、優(yōu)選的，所述采用不同的參數(shù)，制備多組銀枝溶液，包括以下步驟：

17、去除鋅片表面氧化層；

18、將不同溶度的硝酸銀溶液分別盛放在多個(gè)試管內(nèi)，每個(gè)所述試管表面分別標(biāo)記有與中速定性濾紙上相同的編號(hào)；

19、將鋅片分別浸入不同編號(hào)的試管內(nèi)；

20、為每個(gè)試管設(shè)置不同的反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)溫度；

21、記錄每個(gè)試管對(duì)應(yīng)的反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)溫度。

22、優(yōu)選的，所述對(duì)多組銀枝溶液分別進(jìn)行修飾，包括以下步驟：

23、將步驟s2中獲得的多個(gè)試管的銀枝溶液，分別加入10μmol/l的正己硫醇溶液，震蕩混勻；

24、在室溫下反應(yīng)2小時(shí)；

25、反應(yīng)結(jié)束后，使用超純水洗滌3次備用。

26、優(yōu)選的，所述利用sem、tem表征手段，觀察不同參數(shù)下制備的銀枝溶液中銀枝晶的形貌和結(jié)構(gòu)，包括以下步驟：

27、通過x射線能譜儀進(jìn)行表面形貌觀察，觀察采用不同參數(shù)制備的銀枝基底純度，給出純度評(píng)分；

28、利用電子束的穿透性，獲取銀枝的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，并通過選區(qū)電子衍射分析銀枝的結(jié)晶性，給出結(jié)構(gòu)評(píng)分；

29、將純度評(píng)分和結(jié)構(gòu)評(píng)分按照加權(quán)平均算法，形成銀枝溶液的質(zhì)量評(píng)分。

30、優(yōu)選的，所述將不同編號(hào)的檢測基底對(duì)應(yīng)的參數(shù)、拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果分別輸入到數(shù)據(jù)庫中，包括以下步驟：

31、將每個(gè)試管對(duì)應(yīng)的編號(hào)、反應(yīng)時(shí)間信息、反應(yīng)溫度信息和硝酸銀溶液的濃度信息輸入數(shù)據(jù)庫；

32、將對(duì)應(yīng)不同參數(shù)的檢測基底的拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果信息輸入數(shù)據(jù)庫，所述拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果信息包括拉曼檢測特征譜圖；

33、將銀枝溶液的質(zhì)量評(píng)分輸入數(shù)據(jù)庫。

34、優(yōu)選的，所述引入優(yōu)化模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練優(yōu)化模型，包括以下步驟：

35、從數(shù)據(jù)庫內(nèi)獲取編號(hào)、反應(yīng)時(shí)間信息、反應(yīng)溫度信息和硝酸銀溶液的濃度信息，建立編號(hào)-參數(shù)特征向量

36、

37、將反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、硝酸銀溶液濃度、質(zhì)量評(píng)分進(jìn)行歸一化處理后構(gòu)成對(duì)應(yīng)一個(gè)編號(hào)i的輸入變量qi，多個(gè)輸入變量qi構(gòu)成輸入變量集q，其中i＝1、2、3、…、n；其中n為編號(hào)的數(shù)量；

38、從拉曼檢測特征譜圖中提取最大信號(hào)強(qiáng)度幅值和與最大信號(hào)強(qiáng)度幅值對(duì)應(yīng)的拉曼位移；

39、將最大信號(hào)強(qiáng)度幅值進(jìn)行歸一化處理后，構(gòu)成對(duì)應(yīng)編號(hào)i的輸出變量pi，多個(gè)輸出變量pi構(gòu)成輸出變量集p，其中i＝1、2、3、…、n；其中n為編號(hào)的數(shù)量多個(gè)輸出變量；

40、將輸出變量集和輸入變量集分成訓(xùn)練集和測試集；

41、基于回歸算法構(gòu)建優(yōu)化模型，其中表示對(duì)應(yīng)編號(hào)i的優(yōu)化模型的預(yù)測值，x1、x2、x3、x4分別表示輸入變量，x0、δx分別表示截距和修整變量；

42、通過訓(xùn)練集對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過測試集測試模型性能；

43、設(shè)置閾值m，當(dāng)時(shí)，認(rèn)為優(yōu)化模型有效，其中yi、分別表示實(shí)際值和模型預(yù)測值。

44、優(yōu)選的，所述使優(yōu)化模型學(xué)習(xí)拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果和制備時(shí)采用的參數(shù)的關(guān)系，從而預(yù)測拉曼增強(qiáng)效果，包括以下步驟：

45、將不同編號(hào)對(duì)應(yīng)的反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、硝酸銀溶液濃度、質(zhì)量評(píng)分經(jīng)過歸一化后，作為輸入變量輸入優(yōu)化模型中，輸出預(yù)測的最大信號(hào)強(qiáng)度幅值；

46、將多個(gè)編號(hào)對(duì)應(yīng)的優(yōu)化模型的預(yù)測值進(jìn)行升序排列；

47、獲取預(yù)測值對(duì)應(yīng)編號(hào)的反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、硝酸銀溶液濃度信息，作為最優(yōu)參數(shù)。

48、本發(fā)明還提供一種設(shè)備，包括處理器、存儲(chǔ)器和通訊模塊，所述設(shè)備用于存儲(chǔ)、訓(xùn)練和運(yùn)行優(yōu)化模型，所述處理器分別與存儲(chǔ)器、通訊模塊連接，所述處理器通過通訊模塊與數(shù)據(jù)庫連接。

49、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

50、1、本發(fā)明通過簡單的置換反應(yīng)制備銀枝基底，并進(jìn)行巰基乙醇修飾，增加其對(duì)水相中微塑料的富集效果，以濾紙為支撐，銀枝基底對(duì)水樣中微塑料的濾過率高，且拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果好，可實(shí)現(xiàn)不同粒徑的ps、pe、pet等多種微塑料的定性定量檢測；檢測基底在水相中保存，可防止氧化，實(shí)現(xiàn)長期穩(wěn)定保存，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值較高。

51、2、本發(fā)明引入優(yōu)化模型，訓(xùn)練優(yōu)化模型學(xué)習(xí)拉曼信號(hào)增強(qiáng)效果和制備時(shí)采用的參數(shù)的關(guān)系，從而預(yù)測拉曼增強(qiáng)效果；具體為：將不同編號(hào)對(duì)應(yīng)的反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、硝酸銀溶液濃度、質(zhì)量評(píng)分經(jīng)過歸一化后，作為輸入變量輸入優(yōu)化模型中，輸出預(yù)測的最大信號(hào)強(qiáng)度幅值；將多個(gè)編號(hào)對(duì)應(yīng)的優(yōu)化模型的預(yù)測值進(jìn)行升序排列；獲取最大的預(yù)測值對(duì)應(yīng)編號(hào)，根據(jù)編號(hào)-參數(shù)特征向量獲取溶液制備參數(shù)(反應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)溫度、硝酸銀溶液濃度信息)，并以此參數(shù)作為優(yōu)化參數(shù)，在后期的制備中采用該參數(shù)制備銀枝溶液，提高檢測基底的拉姆信號(hào)增強(qiáng)效果。