一种基于机器学习指导的碳点合成方法及其检测应用

一种基于机器学习指导的高量子产率碳点的制备及其水凝胶试剂盒的检测应用，涉及荧光纳米材料制备及传感器技术领域。该方法包括：将多种碳点合成的反应参数数据输入机器学习模型，根据预测结果得出最佳影响因素，实现高量子产率碳点的合成。该碳点呈类球形，平均粒径为2.12nm，具有较高荧光强度，采用的前体材料为废弃物纸张，来源广泛且低廉。合成的高量子产率碳点具有检测快速，灵敏等优点，可根据荧光信号猝灭实现对中草药中汞离子的快速检测。同时碳点水凝胶试剂盒的制备可进一步实现比色传感，在环境、医药和食品等领域具有很好的应用价值和前景。