机器学习优化的微色谱柱离子交换色谱法测定痕量砷实验

引用本文: 常灵宇, 郎艳芳, 朱玉妍, 王婕, 郭莹, 王蝶, 丁鹏, 周跃明, 龚治湘, 刘淑娟. 机器学习优化的微色谱柱离子交换色谱法测定痕量砷实验[J]. 大学化学, 2026, 41(1): 76-84. doi: 10.12461/PKU.DXHX202506023 shu

Citation: Lingyu Chang, Yanfang Lang, Yuyan Zhu, Jie Wang, Ying Guo, Die Wang, Peng Ding, Yueming Zhou, Zhixiang Gong, Shujuan Liu. Machine Learning-Optimized Microcolumn Ion Exchange Chromatography for Trace Arsenic Determination[J]. University Chemistry, 2026, 41(1): 76-84. doi: 10.12461/PKU.DXHX202506023 shu

机器学习优化的微色谱柱离子交换色谱法测定痕量砷实验

常灵宇 ^1, ,
郎艳芳 ^1, ,
朱玉妍 ^1, ,
王婕 ^1, ,
郭莹 ^1, ,
王蝶 ^2, ,
丁鹏 ^3, ,
周跃明 ^{1,
,} ,
龚治湘 ^1, ,
刘淑娟 ^1,

1.
东华理工大学化学与材料学院, 南昌 330013;
2.
湘西民族职业技术学院现代农业学院, 湖南湘西 416099;
3.
东华理工大学信息工程学院, 南昌 330013

通讯作者: 周跃明，E-mail:ymzhou@ecut.edu.cn

基金项目:
江西省高等学校教学改革研究省级课题(JXJG-23-6-34)；东华理工大学实验技术开发项目(DHSY-202313, DHSY-202511)；东华理工大学教学改革研究课题(DHJG-23-33)

摘要: 微色谱柱离子交换色谱法对学生操作规范化与熟练度要求较高。本文探索用机器视觉捕捉实验者柱上操作过程中时序行为数据的方法，并构建详尽的实验变量数据库。结合实验直接获取的数据，运用机器学习挖掘数据背后的规律，并基于数字孪生技术实时监测操作过程，以识别误差来源和影响结果稳定性的关键因素。设计成教学实验，培养学生应用数字化技术解决分析化学实验问题的能力。

关键词:

English

Machine Learning-Optimized Microcolumn Ion Exchange Chromatography for Trace Arsenic Determination

1.
School of Chemistry and Materials Science, East China University of Technology, Nanchang 330013, China;
2.
School of Modern Agriculture, Xiangxi Vocational and Technical College for Nationalities, Xiangxi 416099, Hunan Province, China;
3.
School of Information Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013, China

Corresponding author: Yueming Zhou, ymzhou@ecut.edu.cn

Received Date: 03 June 2025
Revised Date: 20 October 2025
Available Online: 13 November 2025

Abstract: Microcolumn ion exchange chromatography demands rigorous standardization and operational proficiency from students. This study investigates a machine vision-based approach to capture time-series behavioral data during on-column operations, establishing a comprehensive experimental variable database. By integrating experimentally acquired data with machine learning algorithms, we elucidate underlying patterns and employ digital twin technology for real-time process monitoring. This methodology enables identification of error sources and critical factors influencing result stability. Implemented as an instructional experiment, this approach cultivates students’ ability to apply digital technologies to address analytical chemistry challenges.

Key words:

1. [1]
  王玉枝, 杨屹, 魏琴, 李攻科, 张文清, 曹秋娥, 郑成斌, 薛冰纯, 羊小海, 吴朝阳, 等. 大学化学, 2023, 38 (1), 8.
2. [2]
  武汉大学. 分析化学实验. 第6版. 北京: 高等教育出版社, 2022: 231–234.
3. [3]
  马全红, 邱凤仙. 分析化学实验. 第2版. 南京: 南京大学出版社, 2015: 117–120.
4. [4]
  Jensen, P. H.; Karlsson, N. G.; Kolarich, D.; Packer, N. H. Nat. Protoc. 2012, 7, 1299.Jensen, P. H.; Karlsson, N. G.; Kolarich, D.; Packer, N. H. Nat. Protoc. 2012, 7, 1299.
5. [5]
  龚治湘, 宋金如. 高等学校化学学报, 1994, 15 (8), 1128.
6. [6]
  张欣, 孙红宾, 许俊玉, 范凡, 龚治湘, 马生凤. 分析试验室, 2017, 36 (1), 20.
7. [7]
  王光彦. 探索运用数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径. [2025-09-26]. http://www.jyb.cn/rmtzcg/xwy/wzxw/202409/t20240926_2111250802.html
8. [8]
  朱平平, 邵伟, 姚奇志, 郑媛, 李婉, 李玲玲, 张万群, 查正根, 关明, 白希, 等. 大学化学, 2023, 38 (10), 1.
9. [9]
  黄星奕, 徐海霞, 王顺, 潘思慧, 田潇瑜. 现代食品科技, 2017, 33 (5), 247.
10. [10]
  钱石川, 王志, 鲁志艳, 李志华, 杏若婷, 盛鑫, 苏强, 金韶华, 李丽洁, 陈锟. 分析化学, 2023, 51 (12), 1983.
11. [11]
  周思洁, 江峰, 卢红梅, 刘开宇, 曾冬铭. 化学教育(中英文), 2020, 41 (20), 98.

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

机器学习优化的微色谱柱离子交换色谱法测定痕量砷实验

通讯作者: 周跃明，E-mail:ymzhou@ecut.edu.cn

English

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Corresponding author: Yueming Zhou, ymzhou@ecut.edu.cn

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中国化学会秘书处

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