Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Многомерные оптические вычисления , также известные как вычисление молекулярных факторов, представляют собой подход к разработке спектроскопических приборов со сжатым зондированием , особенно для промышленных приложений, таких как аналитическая поддержка процессов . «Обычные» спектроскопические методы часто используют многомерные и хемометрические методы, такие как многомерная калибровка , распознавание образов и классификация , для извлечения аналитической информации (включая концентрацию) из данных, собранных на многих различных длинах волн. Для многомерных оптических вычислений используется оптический компьютердля анализа данных по мере их сбора. Целью этого подхода является создание инструментов, которые являются простыми и прочными, но сохраняют преимущества многомерных методов для точности и точности результата.

Прибор, реализующий этот подход, можно описать как многомерный оптический компьютер . Поскольку он описывает подход, а не какой-либо конкретный диапазон длин волн, многомерные оптические компьютеры могут быть построены с использованием множества различных инструментов (включая инфракрасное преобразование Фурье ( FTIR ) [1] и рамановское [2] ).

«Программное обеспечение» в многомерных оптических вычислениях кодируется непосредственно в механизм вычисления спектра оптических элементов, такой как многомерный оптический элемент (MOE) на основе интерференционного фильтра , голографическая решетка , перестраиваемый жидкокристаллический фильтр , пространственный модулятор света (SLM) или цифровое микрозеркальное устройство. (DMD) и специфичен для конкретного приложения. Оптическая диаграмма для механизма вычисления спектра разработана для конкретной цели измерения величины этой многоволновой диаграммы в спектре образца без фактического измерения спектра. [3]

Многомерные оптические вычисления позволяют создавать инструменты с математикой распознавания образов, разработанной непосредственно в оптическом компьютере, который извлекает информацию из света без записи спектра. Это позволяет достичь скорости, надежности и прочности, необходимых для встроенных приборов управления технологическим процессом в реальном времени.

Многомерные оптические вычисления кодируют вектор аналоговой оптической регрессии функции передачи для оптического элемента. Свет, который исходит от образца, содержит спектральную информацию об этом образце, независимо от того, обнаружен спектр или нет. Когда свет проходит от образца через элемент, нормализованная интенсивность, которая обнаруживается широкополосным детектором, пропорциональна скалярному произведениювектора регрессии с этим спектром, то есть пропорциональна концентрации аналита, для которого был разработан вектор регрессии. В этом случае качество анализа будет равно качеству закодированного вектора регрессии. Если разрешение вектора регрессии закодировано с разрешением лабораторного прибора, из которого был разработан этот вектор регрессии, и разрешение детектора эквивалентно, тогда измерение, выполненное с помощью многомерных оптических вычислений, будет эквивалентно этому лабораторному прибору обычными средствами. . Этот метод быстро завоевывает нишу рынка для обнаружения суровых условий окружающей среды. В частности, этот метод был принят для использования в нефтяной промышленности для определения углеводородного состава в нефтяных скважинах и мониторинга трубопроводов. В таких ситуацияхлабораторные измерения качества необходимы, но в суровых условиях.[4]

История [ править ]

Хотя концепция использования одного оптического элемента для аналита регрессионного и обнаружения была предложена в 1986 году [5] первая полная концепция MOC устройства была опубликована в 1997 году из группы Myrick в Университете Южной Каролины , [6] с последующей демонстрацией в 2001 году. [7] Этот метод получил широкое признание в оптической промышленности как новый метод для выполнения оптического анализа с преимуществами для зондирования в суровых условиях окружающей среды. [4] [7] [8] [9] [10] Метод был применен к спектроскопии комбинационного рассеяния света, [2] [11] [12] флуоресцентной спектроскопии , [12] [13] [14] »[15] [16] [17] [18] [19] спектроскопия поглощения в УФ-видимом диапазоне, [7] [20] NIR [21] [22] [23] и MIR , [24] [25] микроскопия , [26] спектроскопия отражения [27] и гиперспектральная визуализация . [11] [20] [22] [23] [27] [28] [29] За годы, прошедшие после первой демонстрации, были продемонстрированы приложения для защиты, [30] судебной медицины, [31] мониторинга химических реакций,[6] [32] мониторинг окружающей среды, [8] [33] [34] переработка, [21] [35] продукты питания и лекарства, [28] [36] медицина и науки о жизни, [14] [15] [16] [17] [18] [19] и нефтяная промышленность. [4] [10] [25] [32] [37] [38] [39] [40] [41] [42] Первая опубликованная демонстрация использования MOC в суровых условиях окружающей среды была проведена в 2012 году с лабораторным исследованием с температура от 150F до 350F и давление от 3000psi до 20,000psi, [10]затем в 2013 году были проведены полевые испытания на нефтяных скважинах. [42]

Ссылки [ править ]

  1. ^ 1 Myrick, Michael L .; Хайбах, Фредерик Г. (2004-04-01), "Точность в многомерном оптических вычислений", Applied Optics , 43 (10): 2130-2140, Bibcode : 2004ApOpt..43.2130H , DOI : 10,1364 / AO.43.002130 , PMID  15074423
  2. ^ a b Нельсон, депутат; Aust, JF; Добровольский, Я; Верли, PG; Майрик, Майкл Л. (1998), «Многомерные оптические вычисления для прогнозной спектроскопии», Аналитическая химия , 70 (1): 73–82, Bibcode : 1998SPIE.3261..232N , doi : 10.1021 / ac970791w , PMID 21644602 
  3. ^ Vornehm, JE Jr; Донг, Эй Джей; Бойд, RW; и другие. (2014). «Многомерные оптические вычисления с несколькими выходами для распознавания спектра» . Оптика Экспресс . 22 (21): 25005–14. Bibcode : 2014OExpr..2225005V . DOI : 10,1364 / OE.22.025005 . PMID 25401534 . S2CID 28584987 .  
  4. ^ a b c Джонс, Кристофер М .; и другие. (30.08.2014), «Многомерные оптические вычисления позволяют точно определять суровые условия окружающей среды для нефтегазовой промышленности» , Laser Focus World , 50 (8): 27–31 , получено 30 августа 2014 г.
  5. ^ Bialkowski, S (1986). «Различение видов и количественная оценка с использованием некогерентной линейной оптической обработки сигналов эмиссионных сигналов». Аналитическая химия . 58 (12): 2561–2563. DOI : 10.1021 / ac00125a043 .
  6. ^ a b Добровольский, Ежи А .; Верли, Пьер Ж .; Myrick, Michael L .; Нельсон, Мэтью П .; Ост, Джеффри Ф. (1997). «Разработка тонкопленочных фильтров для мониторинга химических реакций». В Холле, Рэндольф Л. (ред.). Тонкие оптические пленки V: новые разработки . 3133 . п. 38. DOI : 10,1117 / 12,290200 . S2CID 135787454 . 
  7. ^ a b c Soyemi, O .; Eastwood, D .; Zhang, L .; и другие. (2001). «Разработка и тестирование многомерного оптического элемента: первая демонстрация многомерных оптических вычислений для прогнозной спектроскопии». Аналитическая химия . 73 (6): 1069–1079. DOI : 10.1021 / ac0012896 .
  8. ^ а б Иствуд, Делиль; Soyemi, Olusola O .; Карунамуни, Дживанандра; Чжан, Ликсия; Ли, Хунли; Мирик, Майкл Л. (2001). «Полевые приложения измерения расстояния с использованием многомерных оптических вычислений в видимом / ближнем ИК-диапазоне». В Во-Дине, Туан; Спеллиси, Роберт Л. (ред.). Мониторинг и ликвидация загрязнения воды, почвы и воздуха . 4199 . п. 105. DOI : 10,1117 / 12,417366 . S2CID 93350247 . 
  9. ^ Мирик, ML (2002). «Многомерные оптические элементы упрощают спектроскопию». Laser Focus World. 38 (3): 91–94.
  10. ^ а б в Джонс, С.М., Фриз, Б., Пеллетье, М. и др. 2012. Лабораторный качественный оптический анализ в суровых условиях. Представлено на Международной нефтяной конференции и выставке SPE в Кувейте,
  11. ^ а б Дэвис, BM; Hemphill, AJ; Мальташ, округ Колумбия; и другие. (2011). «Многомерная гиперспектральная рамановская визуализация с использованием компрессионного обнаружения». Аналитическая химия . 83 (13): 5086–5092. DOI : 10.1021 / ac103259v . PMID 21604741 . 
  12. ^ а б Смит, ZJ; Strombom, S .; Ваксманн-Хогиу, С. (2011). «Многомерные оптические вычисления с использованием цифрового микрозеркального устройства для флуоресцентной и рамановской спектроскопии» . Оптика Экспресс . 19 (18): 16950–16962. Bibcode : 2011OExpr..1916950S . DOI : 10,1364 / OE.19.016950 . PMID 21935055 . 
  13. ^ Приоре, Райан Дж .; Суонстрем, Джозеф А. (2015). «Многомерные оптические вычисления для распознавания флуорохромов». В Коте, Жерар Л. (ред.). Оптическая диагностика и зондирование XV: к диагностике на месте . 9332 . п. 933212. дои : 10,1117 / 12,2080996 . S2CID 120527052 . 
  14. ^ a b Priore, Райан Дж .; Суонстрем, Джозеф А. (2014). «Платформа многомерных оптических элементов для обнаружения маркеров флуоресценции в сжатом виде». В Дрюй, Марк А; Крокомб, Ричард А. (ред.). Спектроскопические технологии нового поколения VII . 9101 . стр. 91010E. DOI : 10.1117 / 12.2053570 . S2CID 120097929 . 
  15. ^ a b Priore, RJ (2013). «ОПТИКА ДЛЯ БИОФОТОНИКИ: многомерные оптические элементы побеждают полосовые фильтры в флуоресцентном анализе». Laser Focus World. 49 (6): 49–52.
  16. ^ a b Суонстрем, Дж. А; Bruckman, LS; Жемчуг, MR; и другие. (2013). «Таксономическая классификация фитопланктона с многомерными оптическими вычислениями, Часть I: Дизайн и теоретические характеристики многомерных оптических элементов». Прикладная спектроскопия . 67 (6): 220–229. Bibcode : 2013ApSpe..67..620S . DOI : 10.1366 / 12-06783 . PMID 23735247 . S2CID 5400202 .  
  17. ^ a b Суонстрем, Дж. А; Bruckman, LS; Жемчуг, MR; и другие. (2013). «Таксономическая классификация фитопланктона с многомерными оптическими вычислениями, часть II: конструкция и экспериментальный протокол судового флуоресцентного фотометра». Прикладная спектроскопия . 67 (6): 230–239. Bibcode : 2013ApSpe..67..630S . DOI : 10.1366 / 12-06784 . PMID 23735248 . S2CID 25533573 .  
  18. ^ a b Жемчуг, MR; Swanstrom, JA; Bruckman, LS; и другие. (2013). «Таксономическая классификация фитопланктона с помощью многомерных оптических вычислений, Часть III: Демонстрация». Прикладная спектроскопия . 67 (6): 240–247. Bibcode : 2013ApSpe..67..640P . DOI : 10.1366 / 12-06785 . PMID 23735249 . S2CID 12109872 .  
  19. ^ а б Цюй, JY; Chang, H .; Сюн, С. (2002). «Спектральная визуализация флуоресценции для характеристики ткани на основе многомерного статистического анализа» . Журнал Оптического общества Америки A . 19 (9): 1823–1831. Bibcode : 2002JOSAA..19.1823Q . DOI : 10.1364 / JOSAA.19.001823 . PMID 12216876 . S2CID 12214976 .  
  20. ^ a b Priore, RJ, Greer, AE, Haibach, FG et al. 2003. Новые системы визуализации: многомерные оптические вычисления в УФ-ВИД. In Proc., IS&T's NIP19: Международная конференция по технологиям цифровой печати, Vol. 19, 906–910. Новый Орлеан, Луизиана.
  21. ^ a b Пруэтт, Эрик (2015). «Последние разработки в области DLP-спектрометров ближнего инфракрасного диапазона Texas Instruments позволяют создать новое поколение встраиваемых компактных портативных систем». В Дрюй, Марк А; Крокомб, Ричард А; Бэннон, Дэвид П. (ред.). Спектроскопические технологии нового поколения VIII . 9482 . стр. 94820C. DOI : 10.1117 / 12.2177430 . S2CID 114904996 . 
  22. ^ a b Myrick, Майкл Л .; Soyemi, Olusola O .; Хайбах, Фред; Чжан, Ликсия; Грир, Эшли; Ли, Хунли; Приоре, Райан; Schiza, Maria V .; Фарр, младший (2002). «Применение многомерных оптических вычислений к формированию изображений в ближнем инфракрасном диапазоне». В Кристесене, Стивен Д.; Седлачек III, Артур Дж (ред.). Сенсорные системы на основе вибрационной спектроскопии . 4577 . п. 148. DOI : 10,1117 / 12,455732 . S2CID 109007082 . 
  23. ^ a b Myrick, Майкл Л .; Soyemi, Olusola O .; Schiza, MV; Фарр, младший; Хайбах, Фред; Грир, Эшли; Ли, Хун; Приоре, Райан (2002). «Применение многомерных оптических вычислений к простым точечным измерениям в ближней инфракрасной области». В Дженсене, Джеймс О; Спеллиси, Роберт Л. (ред.). Приборы для мониторинга загрязнения воздуха и глобальной атмосферы . 4574 . С. 208–215. DOI : 10.1117 / 12.455161 . S2CID 110288509 . 
  24. Перейти ↑ Coates, J (2005). «Новый подход к анализу процессов в ближнем и среднем инфракрасном диапазоне - фотометрическая инфракрасная технология с кодировкой позволяет удовлетворить потребности современных технологических приложений, в том числе в рамках инициативы PAT». Спектроскопия . 20 (1): 32–35.
  25. ^ a b Джонс, К., Гао, Л., Перкинс, Д. и др. 2013. Полевые испытания интегрированных вычислительных элементов: новый оптический датчик для анализа скважинных флюидов. Представлено на 54-м ежегодном симпозиуме SPWLA по каротажу, Новый Орлеан, Луизиана, 22–26 июня. SPWLA-2013-YY.
  26. ^ Нельсон, Мэтью П .; Ост, Джеффри Ф .; Добровольский, Ежи А .; Верли, Пьер Ж .; Мирик, Майкл Л. (1998). «Многомерные оптические вычисления для прогнозной спектроскопии». В Когсвелле, Кэрол Дж; Кончелло, Хосе-Анхель; Лернер, Джереми М; Лу, Томас Т; Уилсон, Тони (ред.). Трехмерный и многомерная Микроскопия: Получение изображения и обработка V . 3261 . С. 232–243. DOI : 10.1117 / 12.310558 . S2CID 108965881 . 
  27. ^ a b Бойсворт, МК; Banerija, S .; Уилсон, DM; и другие. (2007). «Обобщение многомерных оптических вычислений как метод повышения скорости и точности спектроскопических анализов» . Журнал хемометрики . 22 (6): 355–365. DOI : 10.1002 / cem.1132 . S2CID 122073990 . 
  28. ^ a b Mendendorp, J .; Лоддер, РА (2005). «Применение интегрированного зондирования и обработки в спектроскопической визуализации и зондировании». Журнал хемометрики . 19 (10): 533–542. CiteSeerX 10.1.1.141.4078 . DOI : 10.1002 / cem.961 . S2CID 17681571 .  
  29. ^ Приоре, RJ; Haibach, FG; Schiza, MV; и другие. (2004). «Миниатюрная стереосистема спектральной визуализации для многомерных оптических вычислений». Прикладная спектроскопия . 58 (7): 870–873. Bibcode : 2004ApSpe..58..870P . DOI : 10.1366 / 0003702041389418 . PMID 15282055 . S2CID 39015203 .  
  30. ^ Soyemi, Olusola O .; Чжан, Ликсия; Иствуд, Делайл; Ли, Хунли; Gemperline, Пол Дж .; Мирик, Майкл Л. (2001). «Простое оптическое вычислительное устройство для химического анализа». В Descour, Майкл Р.; Рантала, Джуха Т. (ред.). Функциональная интеграция оптико-электромеханических устройств и систем . 4284 . С. 17–28. DOI : 10.1117 / 12.426870 . S2CID 137444406 . 
  31. ^ Myrick, ML; Soyemi, O .; Li, H .; и другие. (2001). «Определение спектрального допуска для многомерной конструкции оптических элементов». Журнал аналитической химии Фрезениуса . 369 (3–4): 351–355. DOI : 10.1007 / s002160000642 . PMID 11293715 . S2CID 19109 .  
  32. ^ a b Фраткин, М. 2008. Датчики качества масла в режиме онлайн. Представлено на симпозиуме CTMA, Балтимор, Мэриленд, 7–9 апреля.
  33. ^ Soyemi, Olusola O .; Gemperline, Пол Дж .; Чжан, Ликсия; Иствуд, Делайл; Ли, Хун; Мирик, Майкл Л. (2001). «Новый алгоритм проектирования фильтров для многомерных оптических вычислений». В Во-Дине, Туан; Buettgenbach, Stephanus (ред.). Передовая технология экологического и химического зондирования . 4205 . п. 288. DOI : 10,1117 / 12,417462 . S2CID 110391915 . 
  34. ^ Мирик, Michael L. (1999). «Новые подходы к реализации прогнозной спектроскопии». В Сиддики, Халид Дж; Иствуд, Делайл (ред.). Распознавание образов, хемометрия и визуализация для оптического мониторинга окружающей среды . 3854 . С. 98–102. DOI : 10.1117 / 12.372890 . S2CID 119947119 . 
  35. ^ Пруэтт, Э. 2015. Методы и приложения программируемого кодирования спектральных паттернов в DLP-спектроскопии Texas Instruments. В Proc. SPIE 9376, Новые системы и приложения на базе цифровых микрозеркальных устройств VII, 93760H, ред. Мистер Дуглас, П.С. Кинг и Б.Л. Ли. Сан-Франциско, Калифорния, 10 марта.
  36. ^ Dai, B .; Урбас, А .; Дуглас, С.К .; и другие. (2007). "Молекулярные факторные вычисления для прогнозной спектроскопии". Фармацевтические исследования . 24 (8): 1441–1449. CiteSeerX 10.1.1.141.5296 . DOI : 10.1007 / s11095-007-9260-1 . PMID 17380265 . S2CID 3223005 .   
  37. ^ Джонс, CM, ван Зуилеком, Т., и Искандер, Ф. 2016. Насколько точен расширенный оптический анализ жидкости по сравнению с лабораторными измерениями PVT? Представлено на 57-м ежегодном симпозиуме SPWLA, Рейкьявик, Исландия, 25–29 июня. SPWLA-2016-JJJ.
  38. ^ Jones, CM, He, T., Dai, B. et al. 2015. Измерение и использование флюидов, насыщенных и ароматических углеводородов в пласте с помощью проводных тестеров пласта. Представлено на 56-м ежегодном симпозиуме SPWLA, Лонг-Бич, Калифорния, 18–22 июля. SPWLA-2015-EE.
  39. ^ Хант, I. 2014. Основные технологии ICE в Восточной Африке. Пайплайн ноябрь (209): 142–145.
  40. ^ Chemali, R .; Semac, W .; Balliet, R .; и другие. (2014). «Проблемы и возможности оценки формации в глубоководных условиях». Петрофизика . 55 (2): 124–135.
  41. ^ Джонс, C. 2014. Оптические датчики анализируют жидкости на месте. The American Oil and Gas Reporter Сентябрь: 117–123.
  42. ^ а б Эриксен, К.О. (Статойл), Джонс, С.М., Фриз, Р. и др. 2013. Полевые испытания нового оптического датчика на основе интегрированных вычислений. Представлено на Ежегодной технической конференции и выставке SPE, Новый Орлеан, Луизиана, 30 сентября - 2 октября. SPE-166415-MS.