微塑料污染已成為全球關(guān)注的問(wèn)題，據(jù)估計(jì)，海洋上層約有24.4萬(wàn)億個(gè)微塑料碎片，這突顯了這種污染物在海洋環(huán)境中的廣泛存在。隨著時(shí)間的推移，微塑料污染對(duì)海洋生物群的累積影響已導(dǎo)致嚴(yán)重的健康威脅，并對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成極大風(fēng)險(xiǎn)。有效的采樣、準(zhǔn)確的識(shí)別和可靠的微塑料化學(xué)表征對(duì)于了解其環(huán)境和生物影響至關(guān)重要。然而，由于環(huán)境微塑料的復(fù)雜性質(zhì)，包括其不同的大小、形狀、降解階段、聚集和相關(guān)生物膜的存在等因素，仍然缺乏系統(tǒng)的方法。

微流控技術(shù)具有成本低、反應(yīng)快、通量高、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，已成為當(dāng)今顆粒分選和分離的強(qiáng)大工具。最近的研究表明，微流控的這種優(yōu)勢(shì)已擴(kuò)展到微塑料研究方面。

目前，將光譜（拉曼光譜和FTIR光譜）與參考光譜相匹配被廣泛認(rèn)為是識(shí)別微塑料的金標(biāo)準(zhǔn)方法。然而，這種方法的準(zhǔn)確性和效率會(huì)受到一些因素的阻礙。例如，由于缺乏針對(duì)不同環(huán)境樣本的綜合參考數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)樣本的識(shí)別提出了挑戰(zhàn)，而且識(shí)別過(guò)程本身往往是勞動(dòng)密集型的，而且依賴(lài)于專(zhuān)家的判斷。

當(dāng)下，由于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的快速發(fā)展，研究人員可以根據(jù)定制化的數(shù)據(jù)集提高模型的識(shí)別性能，并在發(fā)現(xiàn)新樣本時(shí)無(wú)需人工輔助即可做出適當(dāng)?shù)呐袛?。這些技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的特征提取和分類(lèi)，而且具有很高的準(zhǔn)確性、靈活性和適用性。

據(jù)麥姆斯咨詢(xún)報(bào)道，近期，美國(guó)羅德島大學(xué)（University of Rhode Island）的研究人員提出了一種簡(jiǎn)化海洋微塑料采樣和識(shí)別過(guò)程的新方法。該方法集成了微流控、拉曼光譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，旨在提高海洋環(huán)境中微塑料分析的效率和準(zhǔn)確性（圖1）。相關(guān)研究成果以“A microfluidic approach for label-free identification of small-sized microplastics in seawater”為題發(fā)表在Scientific Reports期刊上。

圖1 海洋微塑料識(shí)別流程示意圖

具體而言，研究人員通過(guò)將實(shí)驗(yàn)室收集的樣本與公開(kāi)可用的數(shù)據(jù)集相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。此外，該研究進(jìn)行了非常系統(tǒng)的驗(yàn)證，以評(píng)估和比較四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型（支持向量機(jī)（SVM）模型、隨機(jī)森林（RF）模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和ResNet34架構(gòu)）的微塑料識(shí)別性能。研究結(jié)果表明，CNN模型要優(yōu)于其它模型，其平均分類(lèi)準(zhǔn)確率為93%。

圖2 描述四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的分類(lèi)準(zhǔn)確性的混淆矩陣

此外，為了證明微流控裝置在捕獲和識(shí)別微塑料方面的有效性，該研究引入了一種具有篩狀結(jié)構(gòu)的聚二甲基硅氧烷（PDMS）裝置，專(zhuān)門(mén)用于捕獲小尺寸顆粒。在一個(gè)概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，所有被捕獲的原始粒子都被準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái)。此外，該研究利用從當(dāng)?shù)睾┦占臉颖?，成功?yàn)證了該微流控裝置在現(xiàn)場(chǎng)采樣和識(shí)別方面的實(shí)用性。

圖3 在微流控裝置中捕獲熒光聚乙烯（PE）顆粒以及常規(guī)聚乙烯（PE）和聚苯乙烯（PS）顆粒

圖4 海水中被捕獲的顆粒

綜上所述，該研究構(gòu)建了一種有前途的微流控裝置，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于微塑料的高效捕獲和識(shí)別。該研究所提出的捕獲方法在減少交叉污染和減少人工依賴(lài)方面具有很大的潛力。該微流控裝置不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始微塑料顆粒的有效捕獲（雖然只能實(shí)現(xiàn)少量捕獲），同時(shí)還具有尺寸篩選能力。此外，相關(guān)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)已經(jīng)成功地證明了該微流控裝置在真實(shí)海水中具有有效捕獲環(huán)境微塑料顆粒的能力。這些積極的試驗(yàn)結(jié)果為該微流控裝置在現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)用性和有效性提供了令人鼓舞的證據(jù)。然而，重要的是要承認(rèn)，仍有一些問(wèn)題需要解決，以進(jìn)一步提高該微流控裝置的性能。例如，增強(qiáng)該系統(tǒng)可拓展性的一種方法是實(shí)現(xiàn)并行化并串聯(lián)多個(gè)微流控裝置。這種方法可以提高捕獲過(guò)程的總體通量和效率。此外，雖然目前的粒子捕獲方法依賴(lài)于低流速下的流體動(dòng)力，但將其它主動(dòng)驅(qū)動(dòng)的方法與芯片集成有可能進(jìn)一步提高其通量。此外，手持式拉曼光譜與先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別系統(tǒng)的集成在微塑料的連續(xù)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面具有巨大的潛力。

另外，為了便于采用這一系統(tǒng)進(jìn)行長(zhǎng)期環(huán)境監(jiān)測(cè)，成本效益成為一個(gè)至關(guān)重要的考慮因素。降低制造微流控裝置成本的一種可行方法是直接使用3D打印技術(shù)來(lái)制造微流控裝置本身。這種方法消除了對(duì)模具的需求，并簡(jiǎn)化了制造過(guò)程，從而降低了成本。然而，3D打印微流控裝置所使用的材料是很重要的。鑒于該研究聚焦于微塑料的分析，有必要考慮在制造過(guò)程中引入額外塑料顆粒的潛在風(fēng)險(xiǎn)。仔細(xì)選擇適當(dāng)?shù)?D打印材料，盡量減少微塑料的釋放，以確保分析的完整性，避免引入不必要的污染物是必要的。

同時(shí)，由于環(huán)境顆粒的形狀、大小和獨(dú)特特性的差異，將這些因素納入考量以獲得最佳性能至關(guān)重要。然而，捕獲和識(shí)別環(huán)境納米塑料面臨著重大挑戰(zhàn)。將該系統(tǒng)與其它主動(dòng)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合可以提供更有效的方法，特別是對(duì)于納米塑料。通過(guò)將這種微流控裝置的功能與用于納米塑料分析的主動(dòng)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合，可以在未來(lái)的研究中實(shí)現(xiàn)環(huán)境樣品中納米塑料的全面表征。

此外，擴(kuò)展拉曼光譜數(shù)據(jù)庫(kù)以包括更廣泛的可風(fēng)化聚合物，并將其它材料的拉曼光譜納入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中是必不可少的。這種擴(kuò)展將增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別各種類(lèi)型環(huán)境顆粒的能力，并降低假陽(yáng)性率。同時(shí)，該擴(kuò)展還為評(píng)估不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)提供了可能，從而能夠全面分析和選擇最適合的模型，以進(jìn)行準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)。最后，通過(guò)利用數(shù)據(jù)分割技術(shù)并進(jìn)行深入的成像分析，可以更深入地了解有關(guān)顆粒及其相互關(guān)聯(lián)的環(huán)境背景的有價(jià)值的見(jiàn)解?？偟膩?lái)說(shuō)，這些知識(shí)將有助于更全面地了解環(huán)境顆粒的來(lái)源、發(fā)展和傳播，從而能夠?qū)嵤┯嗅槍?duì)性的干預(yù)措施和緩解戰(zhàn)略。

審核編輯：劉清