基于多电极的混合溶液中糖组分检测系统设计及应用研究∗

方旭东，梅正昊，陈佳琪，宁景苑，蒋晨豪，熊思怡，惠国华

(浙江农林大学信息工程学院，林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室，浙江省林业智能监测重点实验室，浙江 杭州 311300)

糖类是自然界中分布最广泛的有机化合物之一[1]，它是一切生命体维持生命活动所需能量的主要来源。但是过多的摄入会诱发许多健康问题，如糖尿病这种常见疾病，因此饮食控糖就具有重要意义[2－3]。非酶电化学传感器由于其灵敏度高、检测限低、检测快速等优势在糖类检测中发展迅猛[4]。近年来许多研究人员基于电化学传感器对糖类的定量检测进行了研究[5]。Adijat等人采用高效简便的溶液沉积技术制备了CuO纳米粒子功能化薄膜电极，用于葡萄糖的非酶电化学检测，灵敏度达到1207μA/(mmol·cm2)[6]。利用电化学方法将钯纳米粒子均匀沉积在AgNWs上，制备出不同沉积圈数的新型钯－银纳米线柔性电极，采用电流－时间法检测葡萄糖检出限为1μmol/L，响应灵敏度为33.18μA/(mmol·cm2)[7]。Zhao等人利用铂修饰氧化石墨烯纳米复合材料循环伏安法开发了一种新型非酶促果糖传感器，该传感器可以检测碱化介质中的果糖，微量检测的动态范围在0.05 mmol/L～0.50 mmol/L之间[8]。罗明荣等人采用循环伏安法和电流——时间曲线法研究了修饰电极对葡萄糖的电催化氧化性能，检测葡萄糖的线性范围为0.5 mmol/L～9.0 mmol/L，检出限为5.8μmol/L[9]。但是在现实中，糖类总不是单独存在的，大部分都是以混合的形式存在。其中，葡萄糖、果糖和蔗糖是三种自然界中常见的糖类，一些研究人员展开了相关研究。Jinakan和Siriwan首次制造了一种基于微流体纸的分析装置(uPAD)，可以对蔗糖、果糖和葡萄糖同时进行检测，且检测限分别为0.9 mmol/L、0.8 mmol/L、0.4 mmol/L[10]。Jin等人探索了一种泡沫铜材料对葡萄糖、D－果糖、蔗糖进行非酶电化学定性定量分析的方法，利用随机共振信噪比提供了葡萄糖、D－果糖、蔗糖的定性鉴别能力[11]。近年来，电化学传感器阵列的研究也层出不穷。Pitman等人集成了一个电化学传感器阵列，且传感系统可以很容易和其他传感器集成[12]。Olesiuk等人研究了一种基于多种电化学传感器的混合电子舌，可以用于葡萄酒发酵过程的监测[13]。Wen等人介绍了纳米TiO2纳米管阵列(TNAs)作为无粘结剂电极的Ni(OH)2/Ni的制备和吸引性能[14]。

本文研究了一种基于多工作电极的电化学传感器，用于葡萄糖、果糖和蔗糖混合溶液的分析。系统采用了三电极体系，分别采用Ag/AgCl(饱和KCl)电极作为参比电极，铂片电极作为对电极，泡沫镍、铜膜和铜片作为工作电极，同时检测三种不同材料及形态的电极的响应电流强度，电极的材料和有效面积都与与反应的速率有直接关系。主要采取的实验方法采用CV方法和i－t方法，并借助python工具来进行数据分析，建立了基于GBDT的回归模型。本文为混合溶液的定量检测方法提供了一种新的思路。该方法与一些传统方法相比本文提出的方法有成本低、操作简便、数据维度高等优点。

1 材料和方法

1.1 试剂和仪器

氢氧化钠(国药集团上海试剂公司)；D－葡萄糖(广东广华化学试剂公司)；果糖(天津市致远化学试剂有限公司)；蔗糖(天津市光复科技发展有限公司)；氯化钾(成都科龙试剂公司)；氯化钠(成都科龙试剂公司)；无水碳酸钠(天津市北联精细化学品开发有限公司)；无水硫酸钠(天津博迪化工股份有限公司)；CHI－660E电化学工作站(上海辰华仪器公司)；85－2A型自动搅拌器(江苏新瑞仪器公司)；移液枪(大龙兴创实验仪器北京有限公司)；铜膜材料(浙江上方电子装备有限公司)。所有试剂均为分析纯，水是去离子水。

1.2 传感器的制备及构成

检测工作在CHI－660E电化学工作站上进行，采用了经典的三电极电化学体系，都以铂电极和Ag/AgCl电极作为对电极和参比电极。再以铜片、泡沫镍和铜膜电极作为工作电极组成一个电化学传感器阵列并设计制作了检测平台。图1为传感器控制系统设计图。

图1 传感器控制系统示意图

1.3 CV实验

CV实验基础溶液采用的是0.1 mol/L的NaOH溶液。采用泡沫镍电极作为工作电极时，扫描范围设为0.2 V～0.8 V；采用铜膜电极作为工作电极时，扫描范围设为－0.8 V～－0.2 V；采用铜片电极作为工作电极时，扫描范围设为－0.5 V～0.6 V。扫描速率均为50 mV/s。

1.4 i－t实验

糖浓度的定量检测采用电流－时间法，以0.1 mol/L NaOH作为电解基质，工作电极与溶液的接触面始终是一个0.5 cm×0.5 cm的正方形，接触面积为0.25 cm2。i－t方法是在＋0.5 V恒电势下进行检测的，大量实验显示检测电流总是在200 s左右达到一个恒定值，每次滴加待测溶液后大约50 s左右达到平衡。因此，实验在系统达到稳定状态后开始进行，检测的过程中每间隔50 s自动滴加50μL待测溶液，每组实验一共滴加20次，实验的总时间为1200 s。i－t实验在恒温自动搅拌机不断搅拌的情况下进行，并且控制搅拌子的转速在250 r/min不变。

1.5 GBDT算法

GBDT算法的全称是Gradient Boosting Decision Tree，即梯度提升决策树。本文基于梯度提升树结合多输出支持回归建立了一个3输入3输出的回归模型。梯度提升树是监督学习中最强大也最常用的模型之一，既可以进行分类，也可以进行回归，可以很好的处理缺失特征的数据，但是通常不适用于高维稀疏数据。本文中的数据维度为三维，而且数据比较集中，特征不明显，非常适合该模型。传统的梯度提升树做回归只能回归一个目标值，本文结合多输出回归后对于每一个目标值都可以训练出一个回归器，并且可以对样本拟合后同时输出多个目标值。本文一共有三类目标值，分别用C g、C f、C s表示葡萄糖、果糖和蔗糖的浓度；含有三类样本值，分别用E1、E2、E3表示泡沫镍电极、铜膜电极和铜片电极的响应电流密度。

本文采用的算法，其分类器为分类回归树，通过多轮迭代，每一轮产生一个弱分类器，最后将所有弱分类器加权求和后得到集成回归模型。先以其中一个学习器为例进行阐释，i为样本数，X是由三种不同电极传感器的样本值组成的数组，y为目标标签的真实值，采用的损失函数如式(2)所示:

式中:如E1i、E2i、E3i和y i分别代表第i个样本的三种不同传感器检测得到的电流密度和第i个样本的浓度。

计算第t轮的损失函数的负梯度为:

代入损失函数得到:

回归算法中常用的损失函数有:平方损失、绝对损失、huber损失、分位数损失等。当损失函数为平方损失函数时，负梯度值恰好等于残差，因此本文采用平方损失函数。确定损失函数后，构建初步的弱学习器，如式(5)所示，N为样本总数。

即当f0(X i)最小时，求g的取值。平方损失函数的最小值在导数为0处取到，即初始的弱学习器为训练样本标签值的均值。通过多次迭代，每轮都产生一个弱分类器，通过加权求和得到模型如下所示:

式中:lr为学习率，M为决策树的个数，T为决策树，一共迭代M次，λm为决策树参数。

2 结果与讨论

2.1 CV实验结果

取20 mL含有0.1 mol/L NaOH和1 mmol/L葡萄糖的混合溶液进行CV实验。分别将扫描速率设置为20 mV/s、50 mV/s、100 mV/s、150 mV/s、200 mV/s、300 mV/s、400 mV/s、500 mV/s进行实验，扫描范围为－0.8 V～－0.2 V。图2是以铜模电极作为工作电极时的CV实验结果，得出阴极和阳极峰值电流与扫描速率的均方根呈现出良好的线性关系，表明这是一个典型的扩散控制的电化学过程。

图2 不同扫描速率下CV结果

2.2 i－t实验结果

2.2.1 实验结果及前期计算

图3是以铜模电极作为工作电极时对0.1 mol/L葡萄糖、0.1 mol/L果糖、0.1 mol/L蔗糖和浓度均为0.05 mol/L的三种糖的混合溶液进行i－t实验的结果。式(7)为溶液浓度计算公式，C为物质的量浓度，n为溶质的物质的量，V为溶液体积。

式(8)为本实验中的浓度计算公式，其中C T为加入待测溶液后整个溶液中待测物的浓度，C O为待测溶液的原始浓度，N为待测溶液滴加的次数。

图3表示电极对每种糖溶液的响应都存在明显的差异，主要体现在响应电流的强度和随时间变化的斜率的变化这两个指标上，证明了通过i－t实验定量分析各个溶液的可行性，在先前的大部分研究中，通常通过简单的判断或线性拟合来进行分析，但是在混合溶液的环境中，显然需要合适的方法满足更高的要求。

图3 不同糖溶液的i－t实验结果

2.3 模型建立

本文通过i－t实验数据研究糖类的定量检测方法。以其中以葡萄糖的学习器为例，y1为第1个样本溶液中的葡萄糖浓度值，以此类推。数据的标签结构如表1所示。

表1 不同浓度的混合溶液对应相应电流密度表

本文将残差作为样本的真实值训练弱学习器，找出回归树最佳划分点。遍历每个特征的每个可能值，分别计算分裂后两组数据的平方损失，左右平方损失和取到最小值时，该划分节点即为最佳划分点。接下来对每个叶子节点进行赋值来拟合残差。

接着就可以更新强化学习器:

式(9)为一次迭代后得到的强化学习器，根据本文的数据特点，学习率设置采用lr＝0.1。以此类推，经过多次迭代，本文设置的迭代次数为100。得到最终学习器:

至此葡萄糖浓度的学习器建立完成，只需输入三种电极的响应电流，运算结果即为葡萄糖浓度值。同样的，采用多输出支持回归后，可以同时平行训练出其他两种糖类的强化学习器。最终建立完整的3输入3输出的混合溶液回归模型，输入对应电极的电流响应E1、E2、E3即可输出相应糖类浓度的C g、C f、C s。回归的实际效果采用了十折交叉验证，并采用R平方进行验证，结果显示三个学习器的十折验证R平方的平均值分别为0.9803、0.9788、0.9806。

通过排除粗大误差和进行略微的平滑处理后得到混合溶液的120次i－t实验，通过标定的不同浓度混合溶液进行i－t实验，得到120组三个电极的电流响应特征数据。数据形式与表一所示数据相同，从中随机抽取100组数据作为训练集，剩余的20组数据即为测试集。取测试集的数据，放入模型中进行预测得出预测值，如图4即为预测值——真实值图，辅助线为一条过原点的斜率为1的直线，可以直观看出预测效果，平均相对误差为4.49%。

图4 预测结果

3 结论

本文提出了一种基于传感器阵列的混合溶液中糖类定量检测方法。采用了经典的三电极电化学体系，分别以铜片、泡沫镍和铜膜电极作为工作电极，以铂电极和Ag/AgCl电极作为对电极和参比电极组成电化学检测系统，完成了对含有葡萄糖、果糖和蔗糖三种糖类的混合溶液进行定量检测。针对研究方法设计了传感器阵列控制系统和检测系统，可以实现自动检测多次溶液样本，提高效率的同时大大增加了实验数据的准确性和可靠性。采用了CV和i－t方法展开研究，不同扫描速率的CV实验结果表明这是一个典型的扩散控制的电化学过程。i－t实验的数据拟合分析了各种电极对各种糖产生的响应特性，建立了多输入多输出回归模型。用传感器阵列检测三种糖的混合溶液得到的三种电极的响应电流，计算得到响应电流密度，输入到模型中可以得到各糖组分的浓度。结果表明该系统具有较好的检测效果，检测范围为0.25 mmol/mL～4.76 mmol/mL，平均相对误差为4.49%。本文探索的方法具有响应速度快、检测方便、灵敏度高等优点。为混合溶液中糖类含量的检测提供了一种新的思路。