Mixtures Identification of Chemical Compounds on the Basis of Their IR Spectra by Artificial Intelligence

• Autorzy: Macek-Kamińska K. , Sudoł M. , Stemplewski S.

Warianty tytułu

PL

Identyfikacja mieszanin związków chemicznych na podstawie ich widm w podczerwieni z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Infrared (IR) spectrometric identification of individual chemical compounds from their mixtures is still a challenging process. Therefore, we developed a method in which we use the IR “Fingerprint” spectra of a particular chemical substance followed by artificial intelligence (AI) – based analysis to correctly characterise components of relatively simple chemical mixtures. We describe here the assembly of tools developed especially for this purpose as well as the artificial neural network design together with the requirements that must be met for its proper functioning. To test our approach, we used a mixture of amphetamine and creatinine which are difficult to identify in mixtures by standard “Fingerprint” rules. The advantages of the artificial neural network approach include the generalisation and adaptation of knowledge by fitting parameter values to change the object characteristics. All this renders the effective identification of a mixture of two substances possible.

PL

W artykule przedstawiono możliwości zastosowania w identyfikacji związków chemicznych metody tzw. odcisku palca oraz sztucznej inteligencji na podstawie widm w podczerwieni. Opisano budowę opracowanego specjalnie do tego celu narzędzia i sztuczną sieć neuronową oraz wymogi, jakie muszą być spełnione do jej poprawnego funkcjonowania. Obecnie stosowane programy użytkowe do identyfikacji związków chemicznych na podstawie ich widm w podczerwieni natrafiają na trudności z poprawną identyfikacją w przypadku mieszanin substancji. W przeprowadzonych badaniach testowych wykorzystano mieszaninę kreatyniny oraz amfetaminy - substancje z którymi obecnie wykorzystywane oprogramowania działające wg zasady Finger-print mają duże trudności. Dlatego też zastosowano sztuczną sieć neuronową, której zalety, takie jak uogólnianie zdobytej wiedzy oraz adaptacja, czyli dopasowania wartości parametrów do zmian charakterystyk obiektu, pozwalają na skuteczną identyfikację w mieszaninie dwóch substancji.

Słowa kluczowe

EN

chemical compounds; infrared spectroscopy; artificial intelligence; neural network

PL

związki chemiczne; podczerwień; spektroskopia; sztuczna inteligencja; sieć neuronowa

• Wydawca: Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
• Czasopismo: Ecological Chemistry and Engineering. A
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 19, nr 8
• Strony: 973--981
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Macek-Kamińska K.

autor

Sudoł M.

autor

Stemplewski S.

• Institute of Electromechanical Systems and Industrial Electronics, Opole University of Technology, ul. Prószkowska 76, 45–758 Opole, Poland, phone: [phone], fax: [phone],

Bibliografia

• [1] Kęcki Z. Podstawy spektroskopii molekularnej. Warszawa: Wyd. PWN; 1998.
• [2] Silverstein R, Webster F, Kiemle D. Spektroskopowe metody identyfikacji związków organicznych. Warszawa: Wyd. Naukowe PWN; 2007.
• [3] Zielinski W, Rajca A. Metody spektroskopowe i ich zastosowanie do identyfikacji związków organicznych. Warszawa: WNT; 1995.
• [4] Kazicyna LA, Kupletska NB. Metody spektroskopowe wyznaczania struktury związków organicznych. Warszawa: PWN; 1976.
• [5] Tadeusiewicz R. Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#. Kraków: Polska Akademia Umiejętności; 2007.
• [6] Tadeusiewicz R. Sieci neuronowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza RM; 1993.
• [7] Tadeusiewicz R. Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ; 1998.
• [8] Korbicz J, Obuchowicz A, Uciński D. Sztuczne sieci neuronowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ; 1994.
• [9] Rutkowski L. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa: PWN; 2006.
• [10] Żurada J, Barski M, Jędruch W. Sztuczne sieci neuronowe – podstawy i zastosowania. Warszawa: PWN; 1996.
• [11] Ossowski S. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej; 2000.
• [12] Rojek R, Bartecki K, Korniak J. Metody sztucznej inteligencji w zastosowaniach automatyki. PAK. 2006;10:29-34.
• [13] Chudzik S, Gryś S, Minkina W. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniu odwrotnym dyfuzji ciepła. PAK. 2009;02:83-88.
• [14] Bartecki K, Czorny M. Implementacja sztucznej sieci neuronowej w architekturze równoległej z wykorzystaniem protokołu MPI. PAK. 2011;06:638-640.
• [15] Giergiel M, Małka P. Sztuczne sieci neuronowe w sterowaniu mini robota kołowego. PAK. 2004;05:20-24.