Development of in-situ continuous monitoring methods of marine particles using holography and laser spectroscopy

利用全息术和激光光谱技术开发海洋颗粒物原位连续监测方法

• 批准号: 21H01557
• 负责人: 高橋 朋子
• 金额: $ 11.4万
• 依托单位: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01557/
• 关键词: 深海粒子; ラマン分光分析; コヒーレント反ストークスラマン散乱; ホログラフィ; マイクロプラスチック

本研究では、深海のマイクロ・ナノサイズ粒子を長期モニタリングするシステム開発のため、「深海運用型装置による粒子濃度の解明」「サブミクロン粒子測定への挑戦」の２つのテーマで研究を進める。「深海運用型装置による粒子濃度の解明」では、装置の自動計測システムとして、ホログラフィ（光学画像撮影法）とラマン分光分析（化学分析法）の統合手法を提案している。ホログラフィで計測領域（径1cm、長さ20cmの水柱）を高速に連続測定し、粒子を検出したらポンプを止めラマン分光分析を始め、終了したらポンプをまわして粒子を追い出し、次の粒子を待つ、という一連の流れの自動プログラムを作成した。そして、自動計測機構を搭載した2000m耐圧のプロトタイプ装置を試作した。実証試験として、2022年秋にROVに搭載して1000mまでの深海で運用し、海中現場での粒子モニタリングに成功した。試験結果をもとに、より軽量・小型で扱いやすく、電池によるスタンドアロン運用が可能な装置に改良した。さらに、ホログラフィ画像とラマン分光スペクトルの両方のデータを統合することにより、各々のデータよりも代表的な粒子（プランクトン、無機物、プラスチック数種類、岩石）の種別を高精度に分類できる機械学習法を確立し、査読付き論文が1報出版された。「サブミクロン粒子測定への挑戦」では、英国サウサンプトン大学に出張し、コヒーレント反ストークスラマン散乱顕微鏡を用いて様々な種類・大きさ（数百nmまで）のプラスチックやプランクトンを計測し、測定に最適な条件やパラメータを選定した。また、高速に流れる粒子の形の認識精度を上げるため、ラインスキャン画像から高精度に推定する解析方法や、流路内で光学画像も撮影してラインスキャン画像の補完をする方法の検討を行った。

This study is aimed at the development of long-term monitoring system for deep sea particles, the interpretation of particle concentration in deep-sea application devices, and the research on the selection of particle measurement in deep-sea applications. "Determination of particle concentration in Shenzhen Airlines application equipment" is proposed for the integration of automatic measurement system, optical imaging method and spectroscopic analysis method. The measurement area (water column with diameter of 1cm and length of 20cm) shall be continuously measured at high speed, and the detection of particles shall be stopped at the beginning and end of spectroscopic analysis. The detection of particles shall be stopped at the beginning and end of spectroscopic analysis, and the automatic detection of particles shall be completed at the end. The automatic measuring mechanism is equipped with a 2000m pressure resistant device. In the autumn of 2022, ROV was successfully launched at a depth of 1000m. The test results show that the device can be improved by small size, battery size and application. The classification of particles (particles, inorganic substances, species, rocks) represented by each particle is established with high precision by mechanical learning method. "The selection of particle size measurement" was developed by the University of Chicago, UK. The selection of the most suitable conditions for the measurement and measurement of large (hundreds of nm) particles was carried out. Analysis method of particle shape recognition in high speed flow and method of image compensation in high speed flow

项目成果

RamaCam: autonomous in-situ monitoring system of marine particles by combining holography and Raman spectroscopy

RamaCam：结合全息术和拉曼光谱的海洋颗粒自主原位监测系统

• DOI: 10.1109/ut49729.2023.10103388
• 发表时间: 2023
• 作者: Takahashi T

Fast classification of microplastics by hyphenated-Raman techniques

通过联用拉曼技术对微塑料进行快速分类

• 发表时间: 2022
• 作者: Shintaku Yuichi;Tsutsumi Seiichiro;Terada Kenjiro;Tomoko Takahashi
• 通讯作者: Tomoko Takahashi

サウサンプトン大学(英国)

南安普顿大学（英国）

Multimodal image and spectral feature learning for efficient analysis of water-suspended particles.

• DOI: 10.1364/oe.470878
• 发表时间: 2023-01
• 期刊: Optics express
• 影响因子: 3.8
• 作者: Tomoko Takahashi;Zonghua Liu;T. Thevar;N. Burns;D. Lindsay;John Watson;Sumeet Mahajan;Satoru Yukioka;Shuhei Tanaka;Yukiko Nagai;B. Thornton

ホログラフィとラマン分光分析を統合した水中マイクロプラスチックのリアルタイム判別手法の開発

开发集成全息技术和拉曼光谱的水下微塑料实时识别方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Yoshimura Kohei;Ito Sosuke;髙橋 朋子
• 通讯作者: 髙橋 朋子