Datenanalyse von Böden mit zwei Technologien: Röntgenfluoreszenzanalyse und Licht vom sichtbaren bis zum Nahinfrarotbereich

作者 Michelle Wright - 2020年 2月 05日

Überall auf der Welt finden sich Gebiete mit kontaminierten Böden. Böden können mit natürlichen und synthetischen metallischen und organischen Schadstoffen und Mineralien belastet sein.

Mit dem Bevölkerungsanstieg steigt auch der Druck, kontaminierte Böden zu sanieren. Allerdings ist die Bodensanierung durch das Fehlen von kosteneffektiven Untersuchungsmöglichkeiten eingeschränkt. Folglich sind Wissenschaftler auf der Suche nach neuen Technologien (oder nach kombinierten Technologien), die das Sanierungsverfahren beschleunigen und erleichtern können.

Professor David C. Weindorf, Department of Plant and Soil Science an der Texas Tech University (TTU) und Assistenzprofessor Somsubhra Chakraborty vom Indian Institute of Technology, Kharagpur, Indien, haben eine kosteneffektive, portable Lösung Bodenanalyse entwickelt. Diese Lösung kombiniert Daten von zwei Technologien: Licht vom sichtbaren bis zum Nahinfrarotbereich (Vis-NIR) und Röntgenfluoreszenz (RFA).

Ihr Vorhersagemodell korreliert die Elementangaben der RFA mit den Daten von Vis-NIR. Und so funktioniert's:

Wo ist die Verbindung zwischen Vis-NIR und Röntgenfluoreszenz (RFA)?

Vis-NIR strahlt Licht vom sichtbaren bis zum Nahinfrarotbereich auf den Boden (ähnlich eines Blitzlichts). Ein Teil des Lichts wird zum Kontaktsensor reflektiert und über ein Glasfaserkabel zu einem Spektralradiometer geleitet, wo die Wellenlängen des reflektierten Lichts von 350 nm bis 2500 nm in Intervallen von 1 nm präzise bestimmt werden.

Der RFA-Analysator ermittelt Elementdaten anhand einer zusätzlichen Analyse. Dann werden Algorithmen zum maschinellen Lernen (z. B. Random Forest Regression, Boosted Regression Tree) verwendet, um die Datensätze zu kombinieren und so den jeweiligen Analyten vorherzusagen.

Im Grunde ermittelt das Vis-NIR-Spektrum primäre Modellierungsdaten und die RFA-Elementdaten werden als zusätzliche Eingabedaten hinzugefügt. Diese Kombination der Datenmodellierungen hat sich wiederholt als genauer erwiesen als das Ergebnis mit jedem Sensor alleine.

Die Erkennungsmöglichkeiten der beiden Technologien ergänzen sich. Vis-NIR reagiert sehr empfindlich auf Feuchtigkeit und organische Kohlenstoffverbindungen. Die RFA liefert einen zuverlässigen Nachweis vieler Elemente, die eine Auswirkung auf Natur und Landwirtschaft haben (z. B. für Pflanzen essenzielle Elemente, Schwermetalle).

Diese Methoden wurden weltweit in verschiedenen Umgebungen angewendet, wie in Erzgruben, auf Müllhalden, bei Ölverschmutzungen und in Brachland).

Eine ausgezeichnete Entdeckung

Diese bahnbrechende Entdeckung ist nicht unbemerkt geblieben. 2018 wurde Dr. Weindorf und Chakraborty ein Patent für die Bestimmung der Eigenschaften einer Bodenprobe unter Verwendung von Vis-NIR mit RFA erteilt. Zudem haben sie weitere Patentanmeldungen betreffend ähnliche Technologien/Verbesserungen eingereicht.

Ihre Arbeit wurde in vielen wissenschaftlichen Artikeln veröffentlicht und führte zu einer aktiven Zusammenarbeit zwischen dem US Army Corps of Engineers und der NASA. Dies sind die Links zu zwei ihrer bemerkenswerten Studien:

Nun stellt sich die Frage: Welches RFA-Gerät hat Dr. Weindorf eigentlich für seine wissenschaftliche Arbeiten verwendet? Es wurde der Vanta RFA-Handanalysator von Olympus verwendet.

Sehen Sie sich dieses Video der TTU an, in dem Dr. Weindorf erklärt, wie der Vanta RFA-Handanalysator und ein Vis-NIR-Spektrometer gemeinsam eingesetzt werden können, sodass die Umwelt um uns herum besser von Wissenschaftlern verstanden wird.