研究内容
单粒子碰撞是在单个粒子级别进行尺寸分析的重要工具；然而，由于纳米颗粒在电极表面的复杂动力学行为，尺寸识别的准确性受到限制。
武汉大学张志凌以银(Ag)纳米粒子(NPs)为研究对象，通过增强Ag纳米粒子与Au超微电极(UME)在碱性介质中的吸附，简化了Ag纳米粒子的动力学行为。从碰撞事件中准确地提取了单个Ag NPs的精确动力学和热力学信息，包括电流强度、转移电荷和持续时间。在不同尺寸Ag纳米粒子参数存在差异的基础上，提出了多参数尺寸判别法，与单参数判别法相比，提高了精度。多参数分析首次与人工智能相结合，人工智能是一种擅长处理多维数据的工具。最后，成功地将人工智能辅助的多参数尺寸判别用于智能区分混合Ag NPs，其最佳准确率超过95%。相关工作以“Artificial Intelligence-Assisted Multiparameter Size Discrimination of Silver Nanoparticles through Electrochemical Collision”为题发表在国际著名期刊Analytical Chemistry上。
研究要点
要点1.作者选择Ag NPs作为研究对象，通过增强Ag NPs和Au UME在碱性介质中的吸附，简化了Ag NPs的动力学行为，而不是Ag NPs在中性介质中的随机运动行为。准确提取了不同尺寸Ag NPs的动力学和热力学参数信息，包括电流强度(I P )、转移电荷(Q)和持续时间(t d )。
要点2.作者在不同尺寸的每个参数之间存在差异的基础上，提出了一种多参数尺寸判别方法来判别Ag NPs的尺寸。多参数尺寸判别的准确性优于单参数分析。
要点3.多参数分析首次与人工智能相结合，人工智能是一种擅长处理多维数据的工具。最后，成功地将人工智能辅助的多参数尺寸判别用于智能区分混合Ag NPs，其最佳准确率超过95%。
人工智能辅助的多参数方法显示出在单个颗粒水平上快速实现最准确的纳米颗粒尺寸区分的卓越能力，并为纳米颗粒的应用提供了有效的指导。
研究图文
图1. 60 nm Ag NPs在0.9 V vs Ag/AgCl(3 M KCl)的不同溶液中的计时电流i-t曲线、标记尖峰的特写、峰值类型的百分比以及电荷和峰值持续时间分布。
图2. 60 nm Ag NPs在不同溶液下的循环伏安图。
图3. 30、45和60 nm Ag NPs碱性介质中的转移电荷确定Ag NPs的（a）实验电流强度、持续时间、转移电荷和尺寸。（b）不同尺寸Ag NPs之间单个参数分布的重叠率。数据来自单个Ag NP的大量氧化事件(超过1000个事件)的计时电流法曲线。
图4.（a）不同尺寸Ag NPs的多参数分布和（b）基于K-means聚类的Ag NPs多参数判别的准确性。
图5.（a）人工智能辅助的多参数尺寸判别机制。（b）区分不同粒径的Ag NPs的准确性。
图6. AI辅助的不同浓度比下尺寸为30 nm(红色)、45 nm(蓝色)和60 nm(绿色)的混合Ag NPs的多参数判别结果。
文献详情
Artificial Intelligence-Assisted Multiparameter Size Discrimination of Silver Nanoparticles through Electrochemical Collision
Ying Xu, Wei-Jian Jiang, Yi-Yan Bai, Yan-Ju Yang, Zhi-Ling Zhang*
Anal. Chem.
DOI: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c05115
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