Machine Learning

Mikroplastikanalyse trifft maschinelles Lernen

An einer Meersalzprobe werden die Möglichkeiten der FT-IR-Mikroskopie in Verbindung mit einer speziellen Software für die Mikroplastikanalyse gezeigt.

Eine Mikroplastikanalyse besteht aus drei Schritten: Probenvorbereitung, Probenmessung und Datenauswertung (Partikelanzahl, -typ, -größe, -form etc.). Die Probenvorbereitung hängt dabei stark vom Ursprung der Probe ab. Für Trinkwasser genügt eine einfache Filtration, doch Umweltproben erfordern eine teils mehrtägige Aufarbeitung. Dagegen ist die Probenmessung mittels FT-IR-Imaging schnell ausgeführt.

Diese Art der Analyse produziert allerdings Massen an komplexen Daten, mit denen sich selbst Fachleute für Stunden oder gar Tage beschäftigen. Somit kann weniger Mikroplastik analysiert werden und der Fokus rückt von der Interpretation der Daten ab. Ein klassischer „Analytik-Flaschenhals“ entsteht. Wie aber kann Mikroplastikanalyse skalierbar gemacht werden? Durch maschinelles Lernen. Dies beschleunigt die Datenanalyse deutlich und macht sie zudem robuster und zuverlässiger. Somit rückt das eigentliche Ziel endlich in greifbare Nähe: Mikroplastik-Routineanalytik. Dazu wurde ein Algorithmus anhand ausgewählter Umweltproben trainiert, wie man Mikroplastik erkennt. Dieses Training nutzt er anschließend, um unbekannte Daten entsprechend auszuwerten. In unserem Fall basiert das Training auf mehr als 12 000 Spektren unterschiedlicher Herkunft. Zum Vergleich: Übliche Datenbanken bestehen meist aus weniger als 1 000 Spektren.

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Analyse einer Meersalzprobe mit dem LUMOS II von Bruker und dem Microplastics Finder von Purency. Filtergröße: 25 mm; Filtermaterial: Aluminiumoxid; Messzeit: 2,5 h; Messmethode: FT-IR; Detektor: FPA; Analysezeit (Software): 10 min. Gefundene Partikel: Polyamid (881 Partikel), Polyethylen (121 Partikel), Polypropylen (39 Partikel) sowie Spuren von PVC, PMMA und PU. © Bruker Optik

Anwendungsbeispiel aus dem Meer

Das Bild zeigt das Ergebnis der Analyse einer Meersalzprobe. Das Meersalz wird erst in demin. Wasser gelöst und dann direkt auf einen Al2O3-Filter präpariert. Dieser wird dann mit einem FT-IR-Mikroskop (LUMOS II; Bruker) vermessen und die Daten in die Software (Microplastics Finder; Purency) importiert.

In weniger als zehn Minuten Analysezeit werden Größenverteilungen, Partikelstatistiken sowie Klassifizierungen nach Polymertypen erstellt und angezeigt.

Die Analyse ist keine „Black-Box“. Die Kriterien für die Zuordnung eines Partikels sind immer klar nachzuvollziehen. In diesem Fall ist die Meersalzprobe stark mit Polyamid verunreinigt.

Mikroplastik ist ein Problem, das uns noch über Jahrzehnte beschäftigen wird. Innovative Lösungen können helfen, Hürden bei der Mikroplastikanalyse Schritt für Schritt abzubauen.

AUTOR
Dr. Simon Hugo Schlindwein
Bruker Optik GmbH, Ettlingen
Tel.: 07243/504-2000
info.bopt.de@bruker.com
www.bruker.com

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