Identifying plastics with photoluminescence spectroscopy and machine learning

Identifying plastics with photoluminescence spectroscopy and machine learning

A quantitative understanding of the worldwide plastics distribution is required not only to assess the extent and possible impact of plastic litter on the environment but also to identify possible counter measures. A systematic collection of data characterizing amount and composition of plastics has...

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Autoren: Lotter, Benjamin, Konde, Srumika, Nguyen, Johnny, Grau, Michael, Koch, Martin, Lenz, Peter
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2022
Schlagworte:
Physik
Physics
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Signatur: urn:nbn:de:hebis:04-es2024-02697
Publikationsdatum: 2024-01-11
Quelle: Erstveröffentlichung: Lotter, B., Konde, S., Nguyen, J. et al. Identifying plastics with photoluminescence spectroscopy and machine learning. Sci Rep 12, 18840 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-23414-3
Downloads: 18 (2024)
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Zugangs-URL: https://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2024/0269
https://doi.org/10.1038/s41598-022-23414-3

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