美国学生研发自动化 X 光工具 将微观空气污染颗粒分析时间缩短至十小时

美国一名学生开发了一种新型自动化 X 射线工具，能够将检测 500 个微小空气污染颗粒的时间从 44 小时缩短至仅 10 小时。该技术名为 X-AutoMap，由 Carlos DeLeon 在布鲁克海文国家实验室（Brookhaven National Laboratory，简称 BNL）的国家同步辐射光源 II 进行实习期间设计。DeLeon 参与了美国能源部（Department of Energy，简称 DOE）的科学本科实验室实习计划（SULI）。

在该实验室束线科学家 Ajith Pattammattel 博士的指导下，DeLeon 致力于自动化 X 射线分析过程。此工具能够让 X 射线显微镜自动识别感兴趣的颗粒并更深入研究其化学组成。该软件可能有助于理解空气污染对人类健康的影响，亦可用于研究电池和电子产品。

自动化 X 射线分析的优势

Pattammattel 表示：“如果我们能够在不需要人员控制实验的情况下确定详细的化学组成，将会高效得多。”

空气污染包含数千种具有不同化学组成的微小颗粒，这些颗粒可能包括烟尘、灰尘、花粉以及人们每天吸入的空气微塑料。根据化学组成的不同，部分颗粒可能对健康造成更大风险。然而，识别这些颗粒需要数天时间，因为研究人员必须手动检查大量样本，并选择单个颗粒进行更详细的分析。为了加快这一过程，团队开发了 X-AutoMap 软件，以便与设施的硬 X 射线纳米探针（Hard X-ray Nanoprobe，简称 HXN）配合使用。

HXN 是一种强大的显微镜，能够在极小尺度上检查材料。它最初对样本进行快速、低分辨率扫描。然后，该软件分析 X 射线荧光信号，以检测符合特定化学模式的颗粒。当软件发现这些颗粒后，显微镜会自动开始高分辨率扫描，以显示其化学组成和结构。Pattammattel 详细说明，该软件遵循研究人员事先设定的科学规则。他解释了这种方法的原因：“我们认为，如果能够将不同专家知识的组合编码并整合成计算机模型，让显微镜利用这些信息自动识别需要进行高分辨率扫描的区域，将会容易得多。”

实验室测试结果与挑战

在实验室测试中，科学家使用了从城市空气污染中收集的颗粒物样本。该软件成功在 10 小时内检测了约 500 个颗粒，而手动数据收集则耗时总共 44 小时。该系统还显示了两种类型含铁颗粒之间的重要差异。一些颗粒包含紧密混合的铁、铬和锰，并且许多呈球形，这与高温工业过程相关。其他颗粒则包含铁、钙和硅，排列成分离颗粒的簇，这种结构通常与自然或地质材料相关。根据团队的说法，这些差异在低分辨率扫描中可能难以检测。

然而，由于该软件仅能识别科学家指定的颗粒，可能会错过非常小的颗粒或化学信号微弱的颗粒，团队计划改进该软件并探索 AI 模型以检测更多材料。

DeLeon 反思了他的实习经历，并鼓励犹豫不决的学生申请类似的机会。他在一份新闻声明中表示：“许多人往往对自己产生怀疑，或低估自己的能力，错失了这样的机会。我鼓励任何感兴趣的人申请，看看会发生什么。”该研究已发表在《Advanced Intelligent Discovery》期刊上。

自动化技术在环境科学中的应用前景

自动化 X 射线工具的开发标志着环境科学研究中的一个重要进步。随着空气污染对健康影响的日益关注，快速准确地分析空气中微小颗粒的能力变得至关重要。这种新技术不仅能提高检测效率，还能帮助研究人员更好地理解不同颗粒的化学组成及其潜在风险。尽管目前仍面临识别能力的限制，但未来通过 AI 模型的整合，将可能进一步扩展其应用范围，对环境监测和公共健康带来积极影响。