基于多電極的混合溶液中糖組分檢測系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用研究?

方旭東，梅正昊，陳佳琪，寧景苑，蔣晨豪，熊思怡，惠國華

(浙江農(nóng)林大學信息工程學院，林業(yè)感知技術(shù)與智能裝備國家林業(yè)局重點實驗室，浙江省林業(yè)智能監(jiān)測重點實驗室，浙江 杭州 311300)

糖類是自然界中分布最廣泛的有機化合物之一[1]，它是一切生命體維持生命活動所需能量的主要來源。但是過多的攝入會誘發(fā)許多健康問題，如糖尿病這種常見疾病，因此飲食控糖就具有重要意義[2－3]。非酶電化學傳感器由于其靈敏度高、檢測限低、檢測快速等優(yōu)勢在糖類檢測中發(fā)展迅猛[4]。近年來許多研究人員基于電化學傳感器對糖類的定量檢測進行了研究[5]。Adijat等人采用高效簡便的溶液沉積技術(shù)制備了CuO納米粒子功能化薄膜電極，用于葡萄糖的非酶電化學檢測，靈敏度達到1207μA/(mmol·cm2)[6]。利用電化學方法將鈀納米粒子均勻沉積在AgNWs上，制備出不同沉積圈數(shù)的新型鈀－銀納米線柔性電極，采用電流－時間法檢測葡萄糖檢出限為1μmol/L，響應(yīng)靈敏度為33.18μA/(mmol·cm2)[7]。Zhao等人利用鉑修飾氧化石墨烯納米復合材料循環(huán)伏安法開發(fā)了一種新型非酶促果糖傳感器，該傳感器可以檢測堿化介質(zhì)中的果糖，微量檢測的動態(tài)范圍在0.05 mmol/L～0.50 mmol/L之間[8]。羅明榮等人采用循環(huán)伏安法和電流——時間曲線法研究了修飾電極對葡萄糖的電催化氧化性能，檢測葡萄糖的線性范圍為0.5 mmol/L～9.0 mmol/L，檢出限為5.8μmol/L[9]。但是在現(xiàn)實中，糖類總不是單獨存在的，大部分都是以混合的形式存在。其中，葡萄糖、果糖和蔗糖是三種自然界中常見的糖類，一些研究人員展開了相關(guān)研究。Jinakan和Siriwan首次制造了一種基于微流體紙的分析裝置(uPAD)，可以對蔗糖、果糖和葡萄糖同時進行檢測，且檢測限分別為0.9 mmol/L、0.8 mmol/L、0.4 mmol/L[10]。Jin等人探索了一種泡沫銅材料對葡萄糖、D－果糖、蔗糖進行非酶電化學定性定量分析的方法，利用隨機共振信噪比提供了葡萄糖、D－果糖、蔗糖的定性鑒別能力[11]。近年來，電化學傳感器陣列的研究也層出不窮。Pitman等人集成了一個電化學傳感器陣列，且傳感系統(tǒng)可以很容易和其他傳感器集成[12]。Olesiuk等人研究了一種基于多種電化學傳感器的混合電子舌，可以用于葡萄酒發(fā)酵過程的監(jiān)測[13]。Wen等人介紹了納米TiO2納米管陣列(TNAs)作為無粘結(jié)劑電極的Ni(OH)2/Ni的制備和吸引性能[14]。

本文研究了一種基于多工作電極的電化學傳感器，用于葡萄糖、果糖和蔗糖混合溶液的分析。系統(tǒng)采用了三電極體系，分別采用Ag/AgCl(飽和KCl)電極作為參比電極，鉑片電極作為對電極，泡沫鎳、銅膜和銅片作為工作電極，同時檢測三種不同材料及形態(tài)的電極的響應(yīng)電流強度，電極的材料和有效面積都與與反應(yīng)的速率有直接關(guān)系。主要采取的實驗方法采用CV方法和i－t方法，并借助python工具來進行數(shù)據(jù)分析，建立了基于GBDT的回歸模型。本文為混合溶液的定量檢測方法提供了一種新的思路。該方法與一些傳統(tǒng)方法相比本文提出的方法有成本低、操作簡便、數(shù)據(jù)維度高等優(yōu)點。

1 材料和方法

1.1 試劑和儀器

氫氧化鈉(國藥集團上海試劑公司)；D－葡萄糖(廣東廣華化學試劑公司)；果糖(天津市致遠化學試劑有限公司)；蔗糖(天津市光復科技發(fā)展有限公司)；氯化鉀(成都科龍試劑公司)；氯化鈉(成都科龍試劑公司)；無水碳酸鈉(天津市北聯(lián)精細化學品開發(fā)有限公司)；無水硫酸鈉(天津博迪化工股份有限公司)；CHI－660E電化學工作站(上海辰華儀器公司)；85－2A型自動攪拌器(江蘇新瑞儀器公司)；移液槍(大龍興創(chuàng)實驗儀器北京有限公司)；銅膜材料(浙江上方電子裝備有限公司)。所有試劑均為分析純，水是去離子水。

1.2 傳感器的制備及構(gòu)成

檢測工作在CHI－660E電化學工作站上進行，采用了經(jīng)典的三電極電化學體系，都以鉑電極和Ag/AgCl電極作為對電極和參比電極。再以銅片、泡沫鎳和銅膜電極作為工作電極組成一個電化學傳感器陣列并設(shè)計制作了檢測平臺。圖1為傳感器控制系統(tǒng)設(shè)計圖。

圖1 傳感器控制系統(tǒng)示意圖

1.3 CV實驗

CV實驗基礎(chǔ)溶液采用的是0.1 mol/L的NaOH溶液。采用泡沫鎳電極作為工作電極時，掃描范圍設(shè)為0.2 V～0.8 V；采用銅膜電極作為工作電極時，掃描范圍設(shè)為－0.8 V～－0.2 V；采用銅片電極作為工作電極時，掃描范圍設(shè)為－0.5 V～0.6 V。掃描速率均為50 mV/s。

1.4 i－t實驗

糖濃度的定量檢測采用電流－時間法，以0.1 mol/L NaOH作為電解基質(zhì)，工作電極與溶液的接觸面始終是一個0.5 cm×0.5 cm的正方形，接觸面積為0.25 cm2。i－t方法是在＋0.5 V恒電勢下進行檢測的，大量實驗顯示檢測電流總是在200 s左右達到一個恒定值，每次滴加待測溶液后大約50 s左右達到平衡。因此，實驗在系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)后開始進行，檢測的過程中每間隔50 s自動滴加50μL待測溶液，每組實驗一共滴加20次，實驗的總時間為1200 s。i－t實驗在恒溫自動攪拌機不斷攪拌的情況下進行，并且控制攪拌子的轉(zhuǎn)速在250 r/min不變。

1.5 GBDT算法

GBDT算法的全稱是Gradient Boosting Decision Tree，即梯度提升決策樹。本文基于梯度提升樹結(jié)合多輸出支持回歸建立了一個3輸入3輸出的回歸模型。梯度提升樹是監(jiān)督學習中最強大也最常用的模型之一，既可以進行分類，也可以進行回歸，可以很好的處理缺失特征的數(shù)據(jù)，但是通常不適用于高維稀疏數(shù)據(jù)。本文中的數(shù)據(jù)維度為三維，而且數(shù)據(jù)比較集中，特征不明顯，非常適合該模型。傳統(tǒng)的梯度提升樹做回歸只能回歸一個目標值，本文結(jié)合多輸出回歸后對于每一個目標值都可以訓練出一個回歸器，并且可以對樣本擬合后同時輸出多個目標值。本文一共有三類目標值，分別用C g、C f、C s表示葡萄糖、果糖和蔗糖的濃度；含有三類樣本值，分別用E1、E2、E3表示泡沫鎳電極、銅膜電極和銅片電極的響應(yīng)電流密度。

本文采用的算法，其分類器為分類回歸樹，通過多輪迭代，每一輪產(chǎn)生一個弱分類器，最后將所有弱分類器加權(quán)求和后得到集成回歸模型。先以其中一個學習器為例進行闡釋，i為樣本數(shù)，X是由三種不同電極傳感器的樣本值組成的數(shù)組，y為目標標簽的真實值，采用的損失函數(shù)如式(2)所示:

式中:如E1i、E2i、E3i和y i分別代表第i個樣本的三種不同傳感器檢測得到的電流密度和第i個樣本的濃度。

計算第t輪的損失函數(shù)的負梯度為:

代入損失函數(shù)得到:

回歸算法中常用的損失函數(shù)有:平方損失、絕對損失、huber損失、分位數(shù)損失等。當損失函數(shù)為平方損失函數(shù)時，負梯度值恰好等于殘差，因此本文采用平方損失函數(shù)。確定損失函數(shù)后，構(gòu)建初步的弱學習器，如式(5)所示，N為樣本總數(shù)。

即當f0(X i)最小時，求g的取值。平方損失函數(shù)的最小值在導數(shù)為0處取到，即初始的弱學習器為訓練樣本標簽值的均值。通過多次迭代，每輪都產(chǎn)生一個弱分類器，通過加權(quán)求和得到模型如下所示:

式中:lr為學習率，M為決策樹的個數(shù)，T為決策樹，一共迭代M次，λm為決策樹參數(shù)。

2 結(jié)果與討論

2.1 CV實驗結(jié)果

取20 mL含有0.1 mol/L NaOH和1 mmol/L葡萄糖的混合溶液進行CV實驗。分別將掃描速率設(shè)置為20 mV/s、50 mV/s、100 mV/s、150 mV/s、200 mV/s、300 mV/s、400 mV/s、500 mV/s進行實驗，掃描范圍為－0.8 V～－0.2 V。圖2是以銅模電極作為工作電極時的CV實驗結(jié)果，得出陰極和陽極峰值電流與掃描速率的均方根呈現(xiàn)出良好的線性關(guān)系，表明這是一個典型的擴散控制的電化學過程。

圖2 不同掃描速率下CV結(jié)果

2.2 i－t實驗結(jié)果

2.2.1 實驗結(jié)果及前期計算

圖3是以銅模電極作為工作電極時對0.1 mol/L葡萄糖、0.1 mol/L果糖、0.1 mol/L蔗糖和濃度均為0.05 mol/L的三種糖的混合溶液進行i－t實驗的結(jié)果。式(7)為溶液濃度計算公式，C為物質(zhì)的量濃度，n為溶質(zhì)的物質(zhì)的量，V為溶液體積。

式(8)為本實驗中的濃度計算公式，其中C T為加入待測溶液后整個溶液中待測物的濃度，C O為待測溶液的原始濃度，N為待測溶液滴加的次數(shù)。

圖3表示電極對每種糖溶液的響應(yīng)都存在明顯的差異，主要體現(xiàn)在響應(yīng)電流的強度和隨時間變化的斜率的變化這兩個指標上，證明了通過i－t實驗定量分析各個溶液的可行性，在先前的大部分研究中，通常通過簡單的判斷或線性擬合來進行分析，但是在混合溶液的環(huán)境中，顯然需要合適的方法滿足更高的要求。

圖3 不同糖溶液的i－t實驗結(jié)果

2.3 模型建立

本文通過i－t實驗數(shù)據(jù)研究糖類的定量檢測方法。以其中以葡萄糖的學習器為例，y1為第1個樣本溶液中的葡萄糖濃度值，以此類推。數(shù)據(jù)的標簽結(jié)構(gòu)如表1所示。

表1 不同濃度的混合溶液對應(yīng)相應(yīng)電流密度表

本文將殘差作為樣本的真實值訓練弱學習器，找出回歸樹最佳劃分點。遍歷每個特征的每個可能值，分別計算分裂后兩組數(shù)據(jù)的平方損失，左右平方損失和取到最小值時，該劃分節(jié)點即為最佳劃分點。接下來對每個葉子節(jié)點進行賦值來擬合殘差。

接著就可以更新強化學習器:

式(9)為一次迭代后得到的強化學習器，根據(jù)本文的數(shù)據(jù)特點，學習率設(shè)置采用lr＝0.1。以此類推，經(jīng)過多次迭代，本文設(shè)置的迭代次數(shù)為100。得到最終學習器:

至此葡萄糖濃度的學習器建立完成，只需輸入三種電極的響應(yīng)電流，運算結(jié)果即為葡萄糖濃度值。同樣的，采用多輸出支持回歸后，可以同時平行訓練出其他兩種糖類的強化學習器。最終建立完整的3輸入3輸出的混合溶液回歸模型，輸入對應(yīng)電極的電流響應(yīng)E1、E2、E3即可輸出相應(yīng)糖類濃度的C g、C f、C s?；貧w的實際效果采用了十折交叉驗證，并采用R平方進行驗證，結(jié)果顯示三個學習器的十折驗證R平方的平均值分別為0.9803、0.9788、0.9806。

通過排除粗大誤差和進行略微的平滑處理后得到混合溶液的120次i－t實驗，通過標定的不同濃度混合溶液進行i－t實驗，得到120組三個電極的電流響應(yīng)特征數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)形式與表一所示數(shù)據(jù)相同，從中隨機抽取100組數(shù)據(jù)作為訓練集，剩余的20組數(shù)據(jù)即為測試集。取測試集的數(shù)據(jù)，放入模型中進行預測得出預測值，如圖4即為預測值——真實值圖，輔助線為一條過原點的斜率為1的直線，可以直觀看出預測效果，平均相對誤差為4.49%。

圖4 預測結(jié)果

3 結(jié)論

本文提出了一種基于傳感器陣列的混合溶液中糖類定量檢測方法。采用了經(jīng)典的三電極電化學體系，分別以銅片、泡沫鎳和銅膜電極作為工作電極，以鉑電極和Ag/AgCl電極作為對電極和參比電極組成電化學檢測系統(tǒng)，完成了對含有葡萄糖、果糖和蔗糖三種糖類的混合溶液進行定量檢測。針對研究方法設(shè)計了傳感器陣列控制系統(tǒng)和檢測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)自動檢測多次溶液樣本，提高效率的同時大大增加了實驗數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。采用了CV和i－t方法展開研究，不同掃描速率的CV實驗結(jié)果表明這是一個典型的擴散控制的電化學過程。i－t實驗的數(shù)據(jù)擬合分析了各種電極對各種糖產(chǎn)生的響應(yīng)特性，建立了多輸入多輸出回歸模型。用傳感器陣列檢測三種糖的混合溶液得到的三種電極的響應(yīng)電流，計算得到響應(yīng)電流密度，輸入到模型中可以得到各糖組分的濃度。結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較好的檢測效果，檢測范圍為0.25 mmol/mL～4.76 mmol/mL，平均相對誤差為4.49%。本文探索的方法具有響應(yīng)速度快、檢測方便、靈敏度高等優(yōu)點。為混合溶液中糖類含量的檢測提供了一種新的思路。