近日，我院马剑教授课题组在便携分析仪器研发领域取得系列进展，建立了基于智能手机的便携式水环境分析仪（versatile smartphone-based environmental analyzer, vSEA）并将其应用于水中营养盐的现场检测。相关成果相继发表在Science of The Total Environment、Microchemical Journal 等国际期刊上。vSEA基于普通的智能手机检测，易于推广，可为公民科学家提供快速、准确、简便的检测方法。

研究背景

自然水体的水质检测与分析是开展科学研究的基础。现有研究大多在采样后将样品带回实验室进行检测分析，然而在运输和贮藏过程中，环境水体中的目标参数可能会发生变化，在现场实现快速准确的检测是环境分析的理想选择。

随着数字通讯技术的发展，智能手机因兼具集成各种传感器、操作简单、便携易用、通讯功能强大等优点，成为搭载便携式现场分析设备的良好载体。但现有基于智能手机的分析检测仍存在算法模型复杂、未标准化、缺乏对不同手机造成的偏差的理解与校准、现场应用较少等诸多局限性。

研究结果

本研究提出了一种基于智能手机的通用型比色检测算法，并建立了一个模型，模拟分析了从相机光谱信息到RGB（Red, Green, Blue）颜色信息的转换过程。此外，还探讨了该算法用于不同目标物定量的可行性。

根据所研发的新算法，我们建立了基于智能手机的便携式水环境分析仪，即vSEA，通过优化传感器装置结构，标准化测定过程，开发与传感器适配的应用程序，提高了智能手机检测的可靠性和通用性。我们对vSEA的可靠性、通用性和分析性能进行了综合优化，其具有良好的线性度（R² ≥ 0.9954）和精密度（相对标准偏差< 5.3%）。

有研究表明不同手机性能之间存在巨大差异。本研究探究了不同手机、不同操作人员对测定结果的影响，结果显示不同手机的灵敏度虽然不同，但得到的工作曲线均有良好的线性度，因此认为vSEA对智能手机无严格要求，只需要保证定标和测定过程使用同一手机即可；不同操作人员使用同一手机进行检测其测定结果也无显著差异。将vSEA用于环境水体中五种营养盐（氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐、磷酸盐、硅酸盐）的现场分析，测定结果与标准的分光光度法无显著性差异，且vSEA操作简单、对使用人员的专业性要求低，可将其推广至公民科学的应用中。

综上，本研究构建的vSEA提供了快速、便携、易于操作的平台，实现了对环境水样的现场分析。通过使用微信小程序等方式，既可以满足科研人员现场准确快速检测的需求，又可用于支持公民科学家监测关键水质参数和共享环境数据，形成具有一定污染普查价值的数据库，为大区域环境污染的研究提供支持。

图1. vSEA系统测定流程图

图2. vSEA算法定量原理图

图3. 不同操作人员对测定的影响

图4. vSEA系统与分光光度法比对

研究团队

我院博士生李杭茜、方腾越，硕士生郑书露分别为系列论文的第一作者，马剑教授为论文的通讯作者。袁东星教授、林坤德教授、谭巧国教授为本研究提供指导，硕士生薄光永也参与了该研究。该研究得到了国家自然科学基金、福建省杰出青年基金、福建省海洋经济发展专项基金、beat365官方网站MEL优秀博士奖学金的支持。

论文来源

Fang T., Li H., Bo G., Lin K., Yuan D., Ma J. (2021). On-site detection of nitrate plus nitrite in natural water samples using smartphone-based detection. Microchemical Journal 165: 106117.

Zheng S., Li H., Fang T., Bo G., Yuan D., Ma J. (2022). Towards citizen science. On-site detection of nitrite and ammonium using a smartphone and social media software.Science of The Total Environment 815: 152613.

Li H., Fang T., Tan Q-G., Ma J. (2022). Development of a versatile smartphone-based environmental analyzer (vSEA) and its application for on-site nutrient detection. Science of The Total Environment 838: 156197.

文、图 | 李杭茜、郑书露

责任编辑 | 马剑