Microplastic detection and recognition system enabled by a triboelectric nanogenerator and machine learning techniques
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Le résumé fourni par la source
The toxicity of microplastic pollutants is closely associated with their material, size, and concentration. However, current detection methods are plagued by issues such as high cost, long processing times, and inadequate database coverage. Therefore, this study designed and developed a simple and rapid detection and identification device for microplastics in water, based on the combination of liquid-solid contact electrification and machine learning algorithms. The study shows that the average open-circuit voltage difference among different types of microplastics ranges from 1.6 V to 11.7 V, and the average peak open-circuit voltage difference ranges from 1.7 V to 22.0 V; the Random Forest (RF) model achieved an average recognition accuracy of 95.24%. This work provides a new method for real-time online monitoring of microplastics, which holds significant implications for the environmental monitoring, food safety, medical and health fields.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Microplastic detection and recognition system enabled by a triboelectric nanogenerator and machine learning techniques
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Royal Society of Chemistry (RSC)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Kunming University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Mechanical and Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Environmental Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Kunming University of Science and Technology, Faculty of Mechanical and Electrical Engineering et Faculty of Environmental Science and Engineering.
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