Detección y cuantificación por espectroscopia láser
de infrarrojo medio de explosivos en suelos mediante
análisis multivariante e inteligencia artificial

Inteligencia artificial que detecta y cuantifica, de manera ágil y rápida, la contaminación de residuos explosivos en diferentes suelos, basados en análisis multivariantes.

Para el entrenamiento de la IA se realizaron estudios con tres diferentes tipos de suelos:

Bentonita

Suelo sintético

Suelo natural

Para aumentar la selectividad, el modelo se entrenó y evaluó utilizando analitos adicionales como interferencias, incluidos otras sustancias y componentes explosivos y otros no explosivos.

Proceso de aprendizaje automático para mejorar la clasificación
Proceso de aprendizaje automático para mejorar la clasificación
Valores pronosticados frente a valores reales de% DNT de modelos de mínimos cuadrados parciales en matrices
Valores pronosticados frente a valores reales de% DNT de modelos de mínimos cuadrados parciales en matrices
Espectro DNT en las matrices de suelo investigadas en KM
Espectro DNT en las matrices de suelo investigadas en KM
Predicciones para 100pts. mapas después de aplicar VN
Predicciones para 100pts. mapas después de aplicar VN
Dependecia de la raíz cuadrada del error de validación cruzada en LV para las interferencia consideradas
Dependecia de la raíz cuadrada del error de validación cruzada en LV para las interferencia consideradas
Distribución de probabilidad de la suma del bloque B para un modelo de discriminación binaria simple
Distribución de probabilidad de la suma del bloque B para un modelo de discriminación binaria simple
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