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作者：杨丽丽;李周正;徐石海;孟建新;
单位：暨南大学分析测试中心;暨南大学化学与材料学院;
摘要：由于亚硝酸盐在日常生活中的广泛应用及其对人体的潜在危害，开发一种快速检测亚硝酸根离子的方法显得尤为迫切和重要。介绍了一种新型的亚硝酸根离子快速检测技术，该技术基于亚硝酸根离子与4-氨基苯磺酰胺之间的化学反应生成重氮盐，随后通过N-(1-萘基)-乙二胺的作用形成红色物质。在一定范围内，这种显色反应中的颜色深度与亚硝酸盐浓度呈正相关关系。利用这一特性，将反应后的样品图像输入卷积神经网络（CNN）深度学习模型进行训练。借助深度学习算法强大的识别、归纳和预测能力，成功构建了一个高效的亚硝酸根离子检测模型。为了验证模型的准确性和实用性，还采用了实际样品加标法对其进行了评估。这种方法不仅操作简便、所需设备少且成本低廉，而且能够有效检测目标离子浓度，覆盖3个数量级的范围，非常适合现场环境下的快速分析需求。此外，也尝试将该技术应用于教学实验中，例如通过检测水中亚硝酸根离子的浓度，帮助学生更好地理解和掌握深度学习在定量化学分析中的应用。
关键词：亚硝酸根离子;;深度学习算法;;快速检测
