Тогтвортой хөгжлийг дэмжигч
Олон улсын шинжлэх ухааны өгүүлэл, нийтлэлийн томоохон индрийн нэг “Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems” сэтгүүлийн 2022 оны 3 дугаар сарын дугаарт монгол эрдэмтний бүтээл хэвлэгджээ.
Судалгааны өгүүллийн нэр нь “Гүний усан дахь ураны агуулгыг тооцоолох химийн хэмжил зүйн арга” (“Pattern recognition method from hydro chemical parameters to predict uranium concentrations in groundwater”).
Дэлхийн хэмжээний математик, компьютер, статистикийн чиглэлийн сэтгүүл Монголын химич, физикчдийн маш сонирхолтой ажлын үр дүнг хэвлэн, эшлэл татсанаар орчин үед тэр дундаа ураныг тойрсон асуудал хурцаар тавигдаж буй энэ цагт олон асуултын хариултыг олох боломжтой.
Тиймээс “Шинжлэх ухааны ажилтны өдөр”-өөр хэвлэгддэг “Шинжлэх ухаан” сэтгүүлийн 20 дахь дугаарт Монгол эрдэмтдийн бие даасан судалгааны хялбар шинэ аргачлал нээсэн судалгааны өгүүллийн гол агуулгыг онцлон хүргэж байна.0
CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS СЭТГҮҮЛД ХЭВЛЭГДСЭН МОНГОЛ ЭРДЭМТДИЙН СУДАЛГАА БУЛАН
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016974392200020X
ЯАГААД ГҮНИЙ УСАН ДАХЬ УРАНЫ КОНЦЕНТРАЦИЙГ ТООЦООЛОХ НЬ ЧУХАЛ ВЭ?
Гүний усан дахь цацраг идэвхт элемент ураныг тодорхойлох нь хүн амын эрүүл мэндтэй холбоотой төдийгүй ураныг газар доор уусган баяжуулах аргаар олборлох ажиллагаа эхэлж байгаа үед гүний усны цацрагийн хяналт хийхэд суурь үзүүлэлт болох ач холбогдолтой.
Гүний усны уран болон бусад хүнд элементийг тодорхойлох уламжлалт аргууд нь цаг хугацаа, хөрөнгө мөнгө их шаарддаг.
Энэхүү судалгаанд ураныг тодорхойлохоос өмнө хэмжсэн физик химийн болон гидрохимийн үзүүлэлтүүд дээр үндэслэн түүний агуулгыг машин сургалт, хиймэл оюун ухааны орчин үеийн дэвшилд суурилан үнэлэх шинэ аргыг боловсруулсан. Гүний усны дээжийг ураны концентрацийн стандарт дахь хүлцэх хэмжээнээс их буюу хэтэрсэн эсэхийг үнэлэх аргуудад гол компонентын анализ (PCA) болон ангилах алгоритмуудыг (SVM) ашигласан.
Энэхүү аргуудын дундаж нарийвчлал 88.21% байв. Тус судалгаанд PCA-SVM хосолсон арга ашиглаж сонгосон гидрохимийн үзүүлэлтүүдээр гүний усны ураны агууламжийг урьдчилан таамаглах машин сургалтын аргыг боловсруулсан. Энэхүү машин сургалтын арга нь полином регресс (polynomial regression) болон олон хувьсагчтай шугаман регрессийн (multiple linear regression) хослолыг ашигладаг.
Хосолсон регрессийн арга нь сонгосон гидрохимийн үзүүлэлтийг үндэслэн ураны концентрацийг урьдчилан таамаглахад нарийвчлал өндөртэй болох нь батлагдсан. Түүнчлэн “Neural network”, “Decision tree”, “PLS” зэрэг машин сургалтын бусад түгээмэл аргуудаас илүү нарийвчлалтай (>90%) нь тогтоогдсон бөгөөд тус аргыг ураны агуулгыг урьдчилан таамаглах хосолсон регрессийн арга (Combined Regression) гэж нэрлэсэн.
ЯАГААД МОНГОЛ ЭРДЭМТДИЙН БҮТЭЭЛИЙГ ОНЦЛОВ?
Ураныг тодорхойлохоос өмнө дээж дэх ураны агуулгыг гидрохимийн үзүүлэлтээр нь үнэлэх, тооцоолох боломжтойг харуулсан явдал юм.
Судалгаа нь зөвхөн Монгол эрдэмтэд бие даан хийсэн судалгаа юм. Өөрөөр хэлбэл, Улаанбаатар хот орчмын 135 дээжид уран, гидрохимийн үзүүлэлт, микроэлементүүдийг хэмжсэн үзүүлэлтийг үндэслэн гүний усан дахь уран, цацраг идэвхт элемент судлалын салбарт анх удаа машин сургалтын аргыг ашигласан, өндөр нарийвчлалтай арга боловсруулсан гэдгээрээ онцлогтой. Дэлхийн аль ч улсад Монгол эрдэмтдийн боловсруулсан шинэ аргыг ашиглах боломжийг нээж өгсөн.
ЯАГААД МАШИН СУРГАЛТЫН АРГЫГ СОНГОХ БОЛОВ?
Орчин үеийн судалгаанд нэвтэрч байгаа шинэ арга бол их өгөгдөхүүнийг боловсруулах машин сургалтын арга юм. Тухайн дээж дэх ураны концентрацийг гол компонетын аргаар үнэлж ураны агуулга тухайн дээжид стандартаас давсан эсэхэд үнэлгээ өгнө. Энэ нь цаг хугацаа, хөрөнгө мөнгө хэмнэх ач холбогдолтой. Усан дахь ураны концентрацийг тодорхойлсон судалгаанд үндэслэн Монгол орны нутаг дэвсгэрт урьд өмнө нь тэмдэглэгдэж байгаагүй ураны шинэ илэрц оршин байж болохыг таамагласан. Үүнийг ураны эрэл хайгуул хийхэд харгалзан үзэхэд үнэтэй хувь нэмэр оруулна.
Гүний ус нь маш олон параметрүүдээс хамааран үргэлж өөрчлөгдөж байдаг динамик систем учир шинж чанарыг нь судлахад машин сургалтын аргууд болон олон хувьсагчтай дата анализын аргууд үр дүнтэй болохыг батлан харуулсан юм. Энэ нь эхний ээлжид ундны усны цацрагийн төвшнийг тогтоох хялбар арга бөгөөд эдийн засгийн үр ашигтай болно. Усан дахь ураны агуулгыг тодорхойлох нь Улаанбаатар хотод байрлах лабораторид хийгддэг тул алслагдмал оршин суугчид цацрагийн хувьд ямар түвшний ус ууж байгаагаа мэдэх боломжгүй байдаг. Харин бидний боловсруулсан аргаар орон нутгийн хэрэглэгчид үүнийгээ мэдэж авах боломжтой болох юм. Эдгээр алгоритмууд нь 90%-аас дээш нарийвчлалтай нь баталгаажсан.
Түүнчлэн ураны концентраци, гидрохимийн үзүүлэлтэд тулгуурлан тухайн дээж Монгол орны аль бүс нутагт хамаарахыг тодорхойлох арга зүй, программ хангамжийг бий болгосон нь судалгааны бас нэг давуу тал юм.
Зургийн тайлбар: Гол компонентын аргаар зүүн болон говийн аймгуудын гүний усыг ангилсан нь. Дээр байрлах эллипс хүрээнд Өмнөговь, Дундговь аймгууд, доор байрлах эллипс хүрээнд Дорнод, Дорноговь, Говьсүмбэр, Хэнтий, Сүхбаатар аймгууд тус тус хамрагдаж байна.
Зургийн тайлбар: УБ хотын ундны усан дахь уран, гидрохимийн үзүүлэлтүүдийн хамаарал. Гол компонентод ууссан хүчилтөрөгч (DO), исэлдэн ангижрах потенциал (ORP), pH, цахилгаан дамжуулалт (EC), ууссан жижиг хэсэг (TDS), Mg2+, Ca2+, HCO-3, Cl--ыг сонгон авсан. Эдгээрийн нэгж нь ялгаатай тул хэвтээ болон босоо тэнхлэгт оноосон тоон утга тодорхойлж өгсөн.
Plastic-associated metal(loid)s in the urban river environments of Mongolia-https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0147651323006048
Seasonal variation of physico-chemical characteristics in water of meromictic Lake Oigon
https://www.jstage.jst.go.jp/article/hrl/17/2/17_49/_article/-char/en
Тhe change of copper, zinc, iodine, and selenium contents in the scalp hair of healthy females and the efficacy of herbal extract shampoo treatment.
https://web.s.ebscohost.com/abstract?site=ehost&scope=site&jrnl=00016837&AN=163682374&h=Edt2dTW1G0HGTNWxSL9YkXkl3LLVevVqa5Ar5lUgNjCkWeFpkJIi%2fBIQavFUIT8ENxyCsc9pofVWfBJPg6Rzgw%3d%3d&crl=c&resultLocal=ErrCrlNoResults&resultNs=Ehost&crlhashurl=login.aspx%3fdirect%3dtrue%26profile%3dehost%26scope%3dsite%26authtype%3dcrawler%26jrnl%3d00016837%26AN%3d163682374
Тус судалгаа 2012-2021 онд үргэлжилсэн бөгөөд МУИС-ийн профессор О.Болормаа, Х.Цоохүү, доктор Н.Тэгшбаяр, магистр Б.Анхныбаяр, Ө.Ариун, Б.Лхагвасүрэн, Х.Лувсанбат болон бакалавр, магистрын оюутнууд оролцож, МУИС, Улаанбаатар хотын Захиргаа, Улсын мэргэжлийн хяналтын алба, Шинжлэх ухаан, технологийн сан зэрэг байгууллагууд дэмжиж ажилласан байна.
