【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农残检测，具体涉及一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络模型的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测研究。
技术介绍
1、水磨糯米粉是食品生产中广泛使用的原料之一，由糯米制成。而糯米在种植过程中需要通过喷洒三环唑来防治稻瘟病，虽然保障了糯米的产量，但是也可能导致糯米中三环唑的残留。过量摄入含有三环唑的糯米及糯米制品会对人体产生严重危害。我国规定大米中三环唑最大残留限量为2mg/kg。快速和准确地检测水磨糯米粉中的三环唑对食品安全监管具有重要的作用。常用的检测三环唑的方法有气相色谱法、高效液相色谱法、液相色谱-串联四极杆质谱法等。但是这些方法都需要专业的检测人员具备专业操作技能，并且这些检测方法步骤繁琐，耗时较长，需要用到专业仪器，设备价格昂贵，维修费用高，检测成本较高。因此需要开发一种更加快速、简便、灵敏、低成本的三环唑检测方法。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络模型的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，通过合成具有独特的光学和等离子体特性的mco/au@agnps基底，由此获得了性能优异的各向异性sers传感器；本专利技术利用sers传感器以及搭建的定量模型可实现对水磨糯米粉中三环唑农残快速现场化检测。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、本专利技术提供了一种基于mco/au@agnps sers传感器结合
4、步骤一：au@agnps的制备：将haucl4加入超纯水中，混匀，加热；随后将柠檬酸三钠快速加入到沸腾的混合物中，并加热回流；当混合物的颜色变成酒红色，得到aunps溶液，冷却备用；取aunps溶液，加入抗坏血酸，搅拌；将agno3滴入混合液，持续搅拌；混合物的颜色从酒红色变为橘黄色，搅拌得到au@agnps溶液；
5、步骤二：mco/au@agnps的制备：取au@agnps溶液，离心，去除上清液，得到au@agnps沉淀，然后取mco滴加在au@agnps沉淀上，搅拌形成混合溶液；将新制备的混合溶液与r6g混合，置于暗处，得到mco/au@agnps溶液；
6、步骤三：标准三环唑溶液光谱采集与预处理：首先制备三环唑标准溶液，然后将步骤一制备的mco/au@agnps溶液加入三环唑标准溶液中混合，混合反应后采集sers光谱，使用多元散射矫正法进行光谱预处理，增强了光谱与数据之间的相关性，从而得到信噪比高的三环唑sers光谱，即为预处理后的sers光谱；基于处理后的sers光谱数据，利用卷积神经网络建立定量模型；
7、步骤四：水磨糯米粉预处理：取水磨糯米粉，加入纯净去离子水，搅拌均匀后经过均质、离心、取上清液、过滤后得到水磨糯米粉样品溶液；
8、步骤五：水磨糯米粉中三环唑的检测：取水磨糯米粉样品溶液与步骤一的mco/au@agnps溶液混合均匀，混合反应后采集样品液的sers强度信号光谱，使用多元散射矫正法法进行光谱预处理，将预处理后的光谱按照步骤三输入到所述定量模型中，计算出水磨糯米粉样本中三环唑农残的含量。
9、进一步，步骤一中所述haucl4、超纯水、柠檬酸三钠的体积比例为1ml：60ml：0.85ml，其中，haucl4浓度为5g/l，柠檬酸三钠的质量分数为1％；所述加热的时间为5～8min温度为120℃，回流的时间为5～7min；所述aunps溶液、抗坏血酸、agno3的的体积比例为3ml：0.125ml：0.12ml；aunps溶液的浓度为10mmol/l，所述抗坏血酸的浓度为10mmol/l，agno3的浓度为0.01mol/l，所搅拌的时间为25～30min，搅拌速率为900～1000转/分钟。
10、进一步，步骤二中离心的转速为5500～6500转/分钟，时间为6～10min；所述au@agnps溶液、mco的体积比例为3ml：0.12ml，au@agnps溶液的浓度为30mmol/l，mco的浓度为0.0025mmol/l，所述搅拌的时间为26～31min，所述混合溶液与r6g的体积比为1：9，r6g的浓度为10-9mol/l；置于暗处的时间为45～60min。
11、进一步，步骤三中所述三环唑标准溶液的浓度范围为0.05-2000μg/ml；所述mco/au@agnps溶液与标准三环唑溶液混合的体积比为1：4；所述混合反应的时间为5-8
12、min。
13、进一步，步骤三中采集sers光谱是利用拉曼光谱仪采集信号，参数设置如下：激光功率为100-400mw，积分时间为1000-3000ms，光谱范围为200-2000cm-1，三环唑标准溶液每个浓度采集20条光谱，总共得120条光谱；采用多元散射矫正法对光谱进行预处理。
14、进一步，步骤三中所述定量模型的网络结构为2层一维卷积层、2层最大池化层、2层扁平层以及1层全连接层；所述的一维卷积层参数维度为16-32，卷积核为3；池化层池化的核大小为2，扁平层将多维数据碾压扁平一维化过渡，全连接层输出1个特征。
15、进一步，步骤四中使用水磨糯米粉与纯净去离子水的比例为2g：30ml，离心转速为5000-8000rpm，时间为10-15min。
16、进一步，步骤五中所述mco/au@agnps溶液与水磨糯米粉样品溶液混合的用量关系为1ml：4ml；混合反应的时间为5-8min。
17、进一步，步骤五中采集光谱是利用拉曼光谱仪，参数设置如下：激光功率为100-400mw，积分时间为1000-3000ms，光谱范围为200-2000cm-1，三环唑标准溶液每个浓度采集20条光谱，总共得120条光谱；采用msc法对光谱进行预处理。
18、与现有技术相比，本申请的有益效果如下：
19、1、本专利技术制备了mco/au@agnps基底，首先合成au@agnps，用正辛硫醇(mco)进行修饰，硫醇类化合物可以对au@agnps sers底物进行功能化。合成的mco/au@agnps作为灵敏度高、稳定性好的sers传感器可应用于水磨糯米粉中三环唑的快速sers传感检测。
20、2、mco/au@agnps基底在其热点区域具有更强烈的局部电磁场和局部等离子体共振效应，为分析物提供更多的吸附位点，使其具有优异的sers传感性能。
21、3、本专利技术采用深度学习卷积神经网络用于水磨糯米粉中三环唑的定量检测，卷积神经网络可以深度挖掘光谱数据特征，准确解析分析物浓度与sers光谱强度之间的联系，能够实现更精确、更低误差地预测水磨糯米粉中三环唑的残留量。
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1.一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤一中所述HAuCl4、超纯水、柠檬酸三钠的体积比例为1mL：60mL：0.85mL，其中，HAuCl4浓度为5g/L，柠檬酸三钠的质量分数为1％；所述加热的时间为5～8min温度为120℃，回流的时间为5～7min；所述AuNPs溶液、抗坏血酸、AgNO3的的体积比例为3mL：0.125mL：0.12mL；AuNPs溶液的浓度为10mmol/L，所述抗坏血酸的浓度为10mmol/L，AgNO3的浓度为0.01mol/L，所搅拌的时间为25～30min，搅拌速率为900～1000转/分钟。
3.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤二中离心的转速为5500～6500转/分钟，时
4.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤三中所述三环唑标准溶液的浓度范围为0.05-2000μg/mL；所述MCO/Au@AgNPs溶液与标准三环唑溶液混合的体积比为1：4；所述混合反应的时间为5-8min。
5.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤三中采集SERS光谱是利用拉曼光谱仪采集信号，参数设置如下：激光功率为100-400mW，积分时间为1000-3000ms，光谱范围为200-2000cm-1，三环唑标准溶液每个浓度采集20条光谱，总共得120条光谱；采用多元散射矫正法对光谱进行预处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤三中所述定量模型的网络结构为2层一维卷积层、2层最大池化层、2层扁平层以及1层全连接层；所述的一维卷积层参数维度为16-32，卷积核为3；池化层池化的核大小为2，扁平层将多维数据碾压扁平一维化过渡，全连接层输出1个特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤四中使用水磨糯米粉与纯净去离子水的比例为2g：30mL，离心转速为5000-8000rpm，时间为10-15min。
8.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤五中所述MCO/Au@AgNPs溶液与水磨糯米粉样品溶液混合的用量关系为1mL：4mL；混合反应的时间为5-8min。
9.根据权利要求1所述的一种基于MCO/Au@AgNPs SERS传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤五中采集光谱是利用拉曼光谱仪，参数设置如下：激光功率为100-400mW，积分时间为1000-3000ms，光谱范围为200-2000cm-1，三环唑标准溶液每个浓度采集20条光谱，总共得120条光谱；采用MSC法对光谱进行预处理。
...【技术特征摘要】
1.一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤一中所述haucl4、超纯水、柠檬酸三钠的体积比例为1ml：60ml：0.85ml，其中，haucl4浓度为5g/l，柠檬酸三钠的质量分数为1％；所述加热的时间为5～8min温度为120℃，回流的时间为5～7min；所述aunps溶液、抗坏血酸、agno3的的体积比例为3ml：0.125ml：0.12ml；aunps溶液的浓度为10mmol/l，所述抗坏血酸的浓度为10mmol/l，agno3的浓度为0.01mol/l，所搅拌的时间为25～30min，搅拌速率为900～1000转/分钟。
3.根据权利要求1所述的一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤二中离心的转速为5500～6500转/分钟，时间为6～10min；所述au@agnps溶液、mco的体积比例为3ml：0.12ml，au@agnps溶液的浓度为30mmol/l，mco的浓度为0.0025mmol/l，所述搅拌的时间为26～31min，所述混合溶液与r6g的体积比为1：9，r6g的浓度为10-9mol/l；置于暗处的时间为45～60min。
4.根据权利要求1所述的一种基于mco/au@agnps sers传感器结合卷积神经网络的水磨糯米粉中污染物的快速智能化检测方法，其特征在于，步骤三中所述三环唑标准溶液的浓度范围为0.05-2000μg/ml；所述mco/au@agnps溶液与标准三环唑溶液混合的体积比为1：4；所述混合反应的时间为5-8min。
5.根据权利要求1所述的一种基于mco/...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁震，严俊，李欢欢，贝琦逸，盛伟，杭培，朱锁粉，
申请(专利权)人：常州金坛江南制粉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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