摘要
パーフルオロ化合物およびポリフルオロアルキル物質（PFAS）は、世界的な持続性新規汚染物質として、生態系および人の健康にリスクをもたらしています。その含有量を正確に検出することは、汚染防止に不可欠です。質量分析は高感度かつ高特異性の利点から、PFAS検出の主流技術となっていますが、単一の質量分析では複雑なマトリックス干渉、未知物の識別、大量データ処理に課題があります。これらの課題に対し、機械学習アルゴリズムを質量分析技術と深く融合させ、機械学習および深層学習モデルを導入して高次元質量分析データの特徴の自動学習とフラグメントスペクトル予測を行うことで、PFAS検出の精度と効率を効果的に向上させることが可能です。本稿では、質量分析におけるPFAS検出への機械学習アルゴリズムの応用を体系的に整理し、検出性能を向上させる原理と実現経路を分析し、将来の応用展望を論じ、PFAS汚染の研究と管理に方法論的支援を提供します。
关键词
PFAS; 質量分析; 機械学習; 深層学習; アルゴリズム
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