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基于便携式电化学传感器结合机器学习用于磺胺甲噁唑的智能分析
来源:导入 阅读量: 2 发表时间: 2025-12-26
作者: 李安娜,曾一芳,文阳平,李伟强,王丹,杨武英,汤凯洁
关键词: 磺胺甲噁唑;食品安全;电化学传感;机器学习;食品污染物
摘要:

本研究构建了一种基于离子液体-羧基化碳纳米管/丝网印刷电极(ionic liquids-carboxylated carbon nanotubes/screen-printed carbon electrodes,IL-COOH-CNTs/SPCE)的便携式传感器,并结合机器学习技术实现对磺胺甲噁唑(sulfamethoxazole,SMZ)的灵敏检测。IL-COOH-CNTs/SPCE电极具有阻抗低、电化学有效表面积大和稳定性出色等电化学特性。该传感器的线性范围宽(1.04~233.00 μmol/L),检测限为0.009 μmol/L,定量限为0.030 μmol/L。该传感器采用的最小二乘支持向量机模型相比于人工神经网络模型具有更好的预测性能。此外,实际样品中的加标回收结果与高效液相色谱法结果无显著差异,证明本方法具有较高的准确性和实用性。综上,IL-COOH-CNTs/SPCE传感器可为水产品和畜产品中SMZ检测提供一种可靠、便携和高效的替代方案。

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