智能算法辅助SERS环境痕量污染物检测进展

摘要

环境水体中痕量污染物具有浓度低、组分复杂和基质干扰明显等特点，复杂SERS光谱的可靠解析成为快速检测中的关键问题。本文围绕智能算法辅助SERS环境检测，梳理机器学习、深度学习及迁移学习在污染物识别、浓度预测和多组分解析中的应用，并比较不同方法的适用边界。现有研究表明，PCA、SVM、RF、PLSR及CNN等方法可利用全谱信息改善分类和定量分析，基于纯组分光谱的迁移策略也有望减少混合样本建库需求，但真实基质、基底与仪器差异、数据泄漏及模型泛化仍限制实际应用。智能算法能够拓展SERS复杂光谱分析能力，后续需加强标准化数据获取、独立外部验证、未知类拒识及便携筛查与实验室确证的衔接。