Na světě existuje řada míst s kontaminovanou půdou. Půda může být kontaminována jak přírodními, tak i syntetickými kovovými a organickými sloučeninami a minerály.
Spolu s rostoucí populací sílí i tlaky k nápravě kontaminované půdy. Jednou z překážek bránících v nápravě kontaminované půdy je nedostatek cenově efektivních vyhodnocovacích metod. Proto výzkumníci hledají nové technologie (nebo kombinaci technologií), které by pomohly nápravný proces urychlit a zjednodušit.
Profesor David C. Weindorf z Department of Plant and Soil Science na Texas Tech University (TTU) a odborný asistent Somsubhra Chakraborty, Indian Institute of Technology, v indickém Kharagpuru, přišli na cenově výhodné a přenosné řešení pro analýzu půdy. Jejich řešení v sobě spojuje data dvou technologií: difúzní odrazivost viditelného a blízkého infračerveného světla (Vis-NIR) a rentgenovou fluorescenci (XRF).
Jejich prediktivní model umí spojit data získaná pomocí Vis-NIR s daty získanými pomocí XRF. Podívejte se, jak funguje:
Pochopení souvislosti mezi Vis-NIR a XRF pro analýzu půdy
Pro ty, kteří se dosud s uvedenými technologiemi nesetkali, tak Vis-NIR funguje tak, že emituje viditelné a blízké infračervené světlo na půdu (podobně jako baterka). Část světla se odrazí zpět směrem k dotykové sondě a je přenášena optickým kabelem do vzadu namontovaného spektroradiometru, v němž jsou vlnové délky odraženého světla přesně identifikovány v rozsahu od 350 do 2500 nm v 1nm intervalech.
Analyzátor XRF v rámci doplňkového skenování samostatně shromáždí údaje o prvcích. Následně se použijí algoritmy strojového učení (např. náhodný regresní les, rozšířený regresní strom), které spojí datové sady za účelem predikce související s daným analytem.
Spektra Vis-NIR se v podstatě používají jako primární modelovací data, zatímco údaje o prvcích získané z XRF jsou k tomuto modelu přidruženy jakožto pomocná vstupní data. Tento způsob kombinace modelování dat se opakovaně ukázal jako přesnější, než výsledek obdržený pouze jedním ze senzorů samostatně.
Detekční možnosti obou zmiňovaných technologií jsou vzájemně komplementární. Vis-NIR se vyznačuje velkou citlivostí na vlhkost a organické sloučeniny uhlíku. XRF naopak podává robustní detekci řady prvků s environmentálními/agronomickými implikacemi (např. esenciální prvky rostlin, těžké kovy).
Tyto metodologie byly aplikovány celosvětově v různých prostředích, od dolů a skládek až po ropné havárie a pustiny.
Oceněný objev
Tento průlomový objev zůstal nepovšimnut. V roce 2018, dr. Weindorf a dr. Chakraborty získali patent na určování vlastností půdního vzorku za použití Vis-NIR spolu s XRF. A několik jejich dalších patentů, souvisejících s danou technologií/vylepšeními, se právě posuzuje.
Jejich práce se objevila v mnoha vědeckých publikacích a vedla k zahájení aktivní spolupráce s technickými armádními složkami Spojených států (US Army Corps of Engineers) a NASA. Názvy jejich dvou význačných vědeckých studií jsou:
- Development of a Hybrid Proximal Sensing Method for Rapid Identification of Petroleum Contaminated Soils
- Synthesized Use of Vis-NIR DRS and PXRF for Soil Characterization: Total Carbon and Total Nitrogen
Co je to za XRF přístroj, který dr. Weindorf během svého výzkumu používal? S hrdostí můžeme konstatovat, že jde o náš vlastní příruční XRF analyzátor Vanta™.
Podívejte se na níže uvedené video z TTU, v němž dr. Weindorf vysvětluje, jak mohou XRF analyzátor Vanta a spektrometr Vis-NIR spolupracovat a pomáhat badatelům lépe porozumět našemu okolnímu prostředí.
Video poskytl dr. David Weindorf
 |  |
Dr. Weindorf (vlevo) a jeho doktorand Autumn Acree (vpravo) analyzují půdu v Rumunsku pomocí příručního XRF analyzátoru Vanta.
Více informací o půdní a environmentální analýze pomocí XRF analyzátoru viz náš zdroj Vanta pro environmentální vyhodnocování.
Související obsah
Skryté nebezpečí: Skenování půdy v zahradě na vysokou úroveň olova
