方旭東，梅正昊，陳佳琪，寧景苑，蔣晨豪，熊思怡，惠國(guó)華

(浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院，林業(yè)感知技術(shù)與智能裝備國(guó)家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江省林業(yè)智能監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 311300)

糖類是自然界中分布最廣泛的有機(jī)化合物之一[1]，它是一切生命體維持生命活動(dòng)所需能量的主要來(lái)源。但是過(guò)多的攝入會(huì)誘發(fā)許多健康問(wèn)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(xué)傳感器由于其靈敏度高、檢測(cè)限低、檢測(cè)快速等優(yōu)勢(shì)在糖類檢測(cè)中發(fā)展迅猛[4]。近年來(lái)許多研究人員基于電化學(xué)傳感器對(duì)糖類的定量檢測(cè)進(jìn)行了研究[5]。Adijat等人采用高效簡(jiǎn)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(xué)檢測(cè)，靈敏度達(dá)到1207μA/(mmol·cm2)[6]。利用電化學(xué)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(shí)間法檢測(cè)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(fù)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(cè)堿化介質(zhì)中的果糖，微量檢測(cè)的動(dòng)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(shí)間曲線法研究了修飾電極對(duì)葡萄糖的電催化氧化性能，檢測(cè)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(shí)中，糖類總不是單獨(dú)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(duì)蔗糖、果糖和葡萄糖同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，且檢測(cè)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(duì)葡萄糖、D－果糖、蔗糖進(jìn)行非酶電化學(xué)定性定量分析的方法，利用隨機(jī)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(lái)，電化學(xué)傳感器陣列的研究也層出不窮。Pitman等人集成了一個(gè)電化學(xué)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(xué)傳感器的混合電子舌，可以用于葡萄酒發(fā)酵過(guò)程的監(jiān)測(cè)[13]。Wen等人介紹了納米TiO2納米管陣列(TNAs)作為無(wú)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(xué)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(duì)電極，泡沫鎳、銅膜和銅片作為工作電極，同時(shí)檢測(cè)三種不同材料及形態(tài)的電極的響應(yīng)電流強(qiáng)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(shí)驗(yàn)方法采用CV方法和i－t方法，并借助python工具來(lái)進(jìn)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(cè)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(jiǎn)便、數(shù)據(jù)維度高等優(yōu)點(diǎn)。

1 材料和方法

1.1 試劑和儀器

氫氧化鈉(國(guó)藥集團(tuán)上海試劑公司)；D－葡萄糖(廣東廣華化學(xué)試劑公司)；果糖(天津市致遠(yuǎn)化學(xué)試劑有限公司)；蔗糖(天津市光復(fù)科技發(fā)展有限公司)；氯化鉀(成都科龍?jiān)噭┕?；氯化鈉(成都科龍?jiān)噭┕?；無(wú)水碳酸鈉(天津市北聯(lián)精細(xì)化學(xué)品開發(fā)有限公司)；無(wú)水硫酸鈉(天津博迪化工股份有限公司)；CHI－660E電化學(xué)工作站(上海辰華儀器公司)；85－2A型自動(dòng)攪拌器(江蘇新瑞儀器公司)；移液槍(大龍興創(chuàng)實(shí)驗(yàn)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(cè)工作在CHI－660E電化學(xué)工作站上進(jìn)行，采用了經(jīng)典的三電極電化學(xué)體系，都以鉑電極和Ag/AgCl電極作為對(duì)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(gè)電化學(xué)傳感器陣列并設(shè)計(jì)制作了檢測(cè)平臺(tái)。圖1為傳感器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)圖。

圖1 傳感器控制系統(tǒng)示意圖

1.3 CV實(shí)驗(yàn)

CV實(shí)驗(yàn)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(shí)，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(shí)，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(shí)，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(shí)驗(yàn)

糖濃度的定量檢測(cè)采用電流－時(shí)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(gè)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(shì)下進(jìn)行檢測(cè)的，大量實(shí)驗(yàn)顯示檢測(cè)電流總是在200 s左右達(dá)到一個(gè)恒定值，每次滴加待測(cè)溶液后大約50 s左右達(dá)到平衡。因此，實(shí)驗(yàn)在系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后開始進(jìn)行，檢測(cè)的過(guò)程中每間隔50 s自動(dòng)滴加50μL待測(cè)溶液，每組實(shí)驗(yàn)一共滴加20次，實(shí)驗(yàn)的總時(shí)間為1200 s。i－t實(shí)驗(yàn)在恒溫自動(dòng)攪拌機(jī)不斷攪拌的情況下進(jìn)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(gè)3輸入3輸出的回歸模型。梯度提升樹是監(jiān)督學(xué)習(xí)中最強(qiáng)大也最常用的模型之一，既可以進(jìn)行分類，也可以進(jìn)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(gè)目標(biāo)值，本文結(jié)合多輸出回歸后對(duì)于每一個(gè)目標(biāo)值都可以訓(xùn)練出一個(gè)回歸器，并且可以對(duì)樣本擬合后同時(shí)輸出多個(gè)目標(biāo)值。本文一共有三類目標(biāo)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(guò)多輪迭代，每一輪產(chǎn)生一個(gè)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(gè)學(xué)習(xí)器為例進(jìn)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(biāo)標(biāo)簽的真實(shí)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(gè)樣本的三種不同傳感器檢測(cè)得到的電流密度和第i個(gè)樣本的濃度。

計(jì)算第t輪的損失函數(shù)的負(fù)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(duì)損失、huber損失、分位數(shù)損失等。當(dāng)損失函數(shù)為平方損失函數(shù)時(shí)，負(fù)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(xué)習(xí)器，如式(5)所示，N為樣本總數(shù)。

即當(dāng)f0(X i)最小時(shí)，求g的取值。平方損失函數(shù)的最小值在導(dǎo)數(shù)為0處取到，即初始的弱學(xué)習(xí)器為訓(xùn)練樣本標(biāo)簽值的均值。通過(guò)多次迭代，每輪都產(chǎn)生一個(gè)弱分類器，通過(guò)加權(quán)求和得到模型如下所示:

式中:lr為學(xué)習(xí)率，M為決策樹的個(gè)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(shí)驗(yàn)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(jìn)行CV實(shí)驗(yàn)。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(jìn)行實(shí)驗(yàn)，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(shí)的CV實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出陰極和陽(yáng)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(gè)典型的擴(kuò)散控制的電化學(xué)過(guò)程。

圖2 不同掃描速率下CV結(jié)果

2.2 i－t實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及前期計(jì)算

圖3是以銅模電極作為工作電極時(shí)對(duì)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(jìn)行i－t實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。式(7)為溶液濃度計(jì)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(shí)驗(yàn)中的濃度計(jì)算公式，其中C T為加入待測(cè)溶液后整個(gè)溶液中待測(cè)物的濃度，C O為待測(cè)溶液的原始濃度，N為待測(cè)溶液滴加的次數(shù)。

圖3表示電極對(duì)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(qiáng)度和隨時(shí)間變化的斜率的變化這兩個(gè)指標(biāo)上，證明了通過(guò)i－t實(shí)驗(yàn)定量分析各個(gè)溶液的可行性，在先前的大部分研究中，通常通過(guò)簡(jiǎn)單的判斷或線性擬合來(lái)進(jìn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.3 模型建立

本文通過(guò)i－t實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)研究糖類的定量檢測(cè)方法。以其中以葡萄糖的學(xué)習(xí)器為例，y1為第1個(gè)樣本溶液中的葡萄糖濃度值，以此類推。數(shù)據(jù)的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)如表1所示。

表1 不同濃度的混合溶液對(duì)應(yīng)相應(yīng)電流密度表

本文將殘差作為樣本的真實(shí)值訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器，找出回歸樹最佳劃分點(diǎn)。遍歷每個(gè)特征的每個(gè)可能值，分別計(jì)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(shí)，該劃分節(jié)點(diǎn)即為最佳劃分點(diǎn)。接下來(lái)對(duì)每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行賦值來(lái)擬合殘差。

接著就可以更新強(qiáng)化學(xué)習(xí)器:

式(9)為一次迭代后得到的強(qiáng)化學(xué)習(xí)器，根據(jù)本文的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，學(xué)習(xí)率設(shè)置采用lr＝0.1。以此類推，經(jīng)過(guò)多次迭代，本文設(shè)置的迭代次數(shù)為100。得到最終學(xué)習(xí)器:

至此葡萄糖濃度的學(xué)習(xí)器建立完成，只需輸入三種電極的響應(yīng)電流，運(yùn)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(shí)平行訓(xùn)練出其他兩種糖類的強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(duì)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。回歸的實(shí)際效果采用了十折交叉驗(yàn)證，并采用R平方進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示三個(gè)學(xué)習(xí)器的十折驗(yàn)證R平方的平均值分別為0.9803、0.9788、0.9806。

通過(guò)排除粗大誤差和進(jìn)行略微的平滑處理后得到混合溶液的120次i－t實(shí)驗(yàn)，通過(guò)標(biāo)定的不同濃度混合溶液進(jìn)行i－t實(shí)驗(yàn)，得到120組三個(gè)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(jī)抽取100組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余的20組數(shù)據(jù)即為測(cè)試集。取測(cè)試集的數(shù)據(jù)，放入模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)得出預(yù)測(cè)值，如圖4即為預(yù)測(cè)值——真實(shí)值圖，輔助線為一條過(guò)原點(diǎn)的斜率為1的直線，可以直觀看出預(yù)測(cè)效果，平均相對(duì)誤差為4.49%。

圖4 預(yù)測(cè)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(cè)方法。采用了經(jīng)典的三電極電化學(xué)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(duì)電極和參比電極組成電化學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)，完成了對(duì)含有葡萄糖、果糖和蔗糖三種糖類的混合溶液進(jìn)行定量檢測(cè)。針對(duì)研究方法設(shè)計(jì)了傳感器陣列控制系統(tǒng)和檢測(cè)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)多次溶液樣本，提高效率的同時(shí)大大增加了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這是一個(gè)典型的擴(kuò)散控制的電化學(xué)過(guò)程。i－t實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)擬合分析了各種電極對(duì)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(cè)三種糖的混合溶液得到的三種電極的響應(yīng)電流，計(jì)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(cè)效果，檢測(cè)范圍為0.25 mmol/mL～4.76 mmol/mL，平均相對(duì)誤差為4.49%。本文探索的方法具有響應(yīng)速度快、檢測(cè)方便、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)。為混合溶液中糖類含量的檢測(cè)提供了一種新的思路。