Ускорившийся прогресс инструментальной базы спектрохроматографии последних десятилетий обусловлен, по большей части, не изменением принципов детектирования аналитического сигнала, а внедрением многоканальных компьютеризованных систем, с использованием которых реализуется цифровая обработка данных / сигнала (DSP) [ , ]. С 1960-х по начало 1980-х гг. инструментальный прогресс в данной области относился, преимущественно, к оптическому тракту и флюидике спектрохроматографов (примером чего является оптимизация кюветного отделения и дизайна проточных кювет [ ]). Затем был осуществлён переход к позиционно-чувствительному анализу сигнала (в сечениях, отражающих гетерогенность фракционирования аналитов или к двумерному варианту в тонкослойной {спектро}хроматографии), обеспечивавшемуся использованием диодных матриц [ , ], в частности – ПЗС-матриц, с использованием регрессионного анализа (PLS – Partial Least Square), в частности – PRESS (Prediction {Residual} Error Sum of Squares), позволяющего в ходе PLS-калибровки эффективно разрешать перекрывающиеся пики, используя трёхмерные (A,λ,t) матрицы данных, включающие в себя время, длины волн, коэффициенты поглощения / экстинкции данной зоны или фракции. Хемометрикой, обеспечивавшей объективный количественный анализ, был подготовлен плацдарм для перехода к автоматизированной идентификации (фингерпринтинга либо футпринтинга) целевых веществ, в том числе – в сложных смесях и нативных аналитах; так, например, для фотосинтетических пигментов фотоавтотрофов спектрохроматографический метод фингерпринтинга был апробирован и внедрён ещё в начале 1990-х (наиболее полная, с концептуальных позиций, первичная публикация – 1996 г. [ ]). Для проточных вариантов дизайна кювет с капиллярными (микрофлюидными / мезофлюидными) потоками можно практически пренебречь пространственной гетерогенностью в поперечном сечении, так как при стационарном детекторе сам факт протекания жидкости является в физическом смысле «сканированием» по единственной допустимой оси. Поэтому, при сохранении и развитии математико-алгоритмических принципов хемометрического анализа, которые, как было указано выше, были имплементированы ещё в 1990-х гг., применение любых, независимо от модели, спектральных / спектрофотометрических детекторов, в которых обеспечивается ламинарное протекание жидкости в капилляре, может быть оправдано, а модель с трёхмерной матрицей данных (исключая её многомерное пространственное расширение, возникающее при работе с сечениями), включающей в себя время, длины волн и коэффициенты поглощения / экстинкции, может быть легко экстраполирована на такие случаи.
Evaluation Model of Operation State Based on Deep Learning for Smart Meter
