与客户同行 大连理工大学环境学从仪器测试到AI解谱的科研数智化实践

在高等教育机构的公共分析测试平台，仪器测试的完成常常标志着数据分析工作的起步。以环境学科中普遍采用的电子顺磁共振测试为例，虽然仪器能够捕获自由基信号，但从复杂的谱图中分辨出不同的活性物质和分析反应路径，依旧需要依赖丰富的*经验。在大连理工大学环境学，电子顺磁共振测试与智能AI解谱平台的结合正在转变这一局面。通过引入人工智能技术，实现了谱图拟合、组分分离和信号识别的自动化，这不仅提升了师生处理自旋捕获谱图的效率，也为学公共分析测试平台的数字化转型提供了实际案例。

为响应*对生态文明建设的重大需求，学已发展出多个特色研究方向，包括工业废水的处理与资源回收、固体废物的管理与价值提升、化学品的风险评估与智能化设计、环境智能传感与紧急监测、低空气象的探测与智能预报，以及近海生物资源的保护与污染防控等。

学科建设和科研成果的实现，得益于公共分析测试平台的坚实基础。目前，该平台拥有50余台大型精密仪器，例如高效液相色谱仪、高效液相色谱-质谱联用仪、气相色谱-质谱联用仪、热分析-红外光谱-质谱联用系统、X射线光电子能谱仪、扫描电子显微镜、电子顺磁共振波谱仪、吸附仪、拉曼光谱仪、共聚焦显微镜和光解仪等，能够满足无机和有机样品的定性定量分析以及结构和性质的表征需求。

大连理工大学环境学致力于生态文明建设，形成了工业废水治理、固废处理、化学品风险预测等多个特色研究方向，并依托*的公共分析测试平台，配备了多种大型精密仪器，为科研提供强有力的支撑。

在高级氧化技术处理污染物的过程中，反应通常迅速且具有复杂性。准确识别并理解参与反应的活性物质及其影响，对于揭示污染物降解机制至关重要。

电子顺磁共振技术是研究自由基的关键手段。大连理工大学环境学的师生们广泛运用这一技术，对化学反应中的活性物种进行定性和表征。在污染物的高级氧化处理研究领域，该技术被频繁用于探测和鉴别羟基自由基、氧自由基、硫酸根自由基等核心活性物种，从而为解析反应路径和揭示反应机制提供了实验数据。

针对那些存在时间短暂、难以直接观察的自由基，一般会先让它们与自旋捕获剂发生反应，生成较为稳定的自旋加合物，随后利用EPR技术检测其特有的信号特征。这种方法为自由基的间接鉴定提供了科学依据，同样也使得EPR技术在环境机制研究领域成为了一种广泛使用的表征工具。

大连理工大学环境学的公共分析测试平台上，配备了*的EPR200-Plus电子顺磁共振波谱仪，该设备由国仪量子提供。

环境反应体系中往往存在多种成分。在自旋捕获实验过程中，可能同时检测到多种自由基，这些自由基生成的自旋加合物谱图可能会发生相互重叠。科研人员通常不会遇到一组界限分明的信号，而是面对一张由多个组分共同构成的复杂谱图。

为了地解析谱图，用户必须理解电子顺磁共振的基本原理，对各类自由基的特定参数有所了解，并根据实验环境进行谱图的拟合、组分的分离以及信号的识别。这一过程需要依赖于丰富的*经验，并且手动分析往往耗时较长。

对于公共分析测试平台而言，这一挑战尤为显著。该平台为多个研究团队提供服务，而这些团队的研究领域和对EPR技术的掌握程度差异较大。如何确保*性的同时提升谱图解析的效率，并简化复杂谱图分析的流程，是平台设备管理人员持续探讨的议题。

我们始终在寻找一个更便捷、更稳定的解决方案，以帮助EPR谱图的解析工作。”学平台的仪器管理人员如是说。

实验结束后，结果的解析仍然是关键步骤。

国仪量子推出的EPRMind AI解谱系统，针对这一需求提出了创新的解决方案。该系统基于*的预训练模型和内嵌的标准谱图数据库，能够辅助实现复杂谱图的快速解析和智能识别，将原本耗时的手动解谱工作转变为更加直接、高效的数据分析步骤。

根据平台的反馈，应用EPRMind之后，*用户能够显著提升处理谱图的效率，而对EPR领域不熟悉的师生也能迅速掌握谱图的结构和自由基的识别。人工智能工具接管了一些重复性的数据分析任务，释放了科研人员的时间，使他们能够将更多精力投入到实验设计、结果分析以及探索科学问题上。

对于公共分析测试平台来说，这种改进不仅仅体现在分析效率上。传统上，这些平台的核心职责是进行样品测试和确保数据的准确性；而在引入*的智能解谱工具之后，它们能够扩展到数据分析领域，协助用户减少从谱图获取到结果解读的时间。

某位教授运用EPRMind进行光谱图分析

EPRMind智能谱图解析系统

目前，大连理工大学环境学正致力于推动数字化和智能化转型。结合电子顺磁共振（EPR）技术和人工智能（AI）解谱技术，学探索出一条实现大型仪器平台智能化的有效途径：设备负责收集稳定且可靠的实验数据，而AI工具则协助处理复杂的数据，使得*人员能够将更多时间投入到方法验证、结果评估以及科研服务中。

大连理工大学环境学紧密结合实际科研需求，将电子顺磁共振技术与人工智能技术相结合，应用于环境研究和服务平台。EPRMind技术在自旋捕获谱图的解析中发挥了重要作用，成为学数字化转型的一个突破点，同时也为实验平台如何更有效地支持学科发展、科技创新和人才培养提供了新的方向。

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要准确完成谱图解析，操作者需要掌握EPR原理，熟悉不同自由基的特征参数，还要结合实验条件反复开展谱图拟合、组分拆分和信号归属。这个过程依赖*经验，手动分析也需要较长时间。

对公共分析测试平台来说，这一问题更加突出。平台服务不同课题组，用户的研究方向和EPR使用经验各不相同。如何在保证*性的同时提高解谱效率，降低复杂谱图的分析门槛，成为平台仪器管理人员一直关注的问题。

“我们一直在寻找一种更加方便、可靠的工具来辅助EPR谱图解析。”学平台仪器管理人员表示。

测试完成，并不意味着答案已经出现。

国仪量子开发的EPRMind AI解谱平台，为这一需求提供了新的解决方式。该平台依托深度预训练模型和内置的标准参考谱库，可以辅助完成多组分谱图的一键解析和智能归属，将过去较为繁琐的手动解谱过程转化为更直观、高效的数据分析流程。

据平台反馈，使用EPRMind后，*人员可以提高谱图处理效率，初次接触EPR的师生也能更快了解谱图组成和自由基归属。AI工具承担了部分重复的数据分析工作，使研究人员能够把更多时间投入实验设计、结果判断和科学问题本身。

对于公共分析测试平台而言，这种改变并不只体现在分析速度上。过去，平台的主要任务是完成样品测试、获得可靠数据；引入智能解谱工具后，平台可以进一步向数据分析环节延伸，帮助用户缩短从获得谱图到理解结果的过程。

高金索老师使用EPRMind开展谱图解析

EPRMind AI解谱平台

当前，大连理工大学环境学正在积极推进“数智变革”。EPR与AI解谱的结合，让学看到大型仪器平台智能化建设的一种可行路径：仪器负责获得稳定、可靠的实验数据，AI工具辅助完成复杂数据处理，*人员则把更多精力放在方法把关、结果判断和科研服务上。

从仪器测试到智能解谱，大连理工大学环境学以真实科研需求为出发点，将EPR与人工智能工具融入环境研究和平台服务。EPRMind在自旋捕获谱图解析中的应用，是学数智化探索中的一个切口，也为实验平台如何更好支撑学科建设、科技创新和人才培养提供了新的思路。

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