Как развивается современная аналитическая химия в части новых методов исследования?

Некоторые направления развития современной аналитической химии в части новых методов исследования:

• Поиск и исследование новых свойств веществ, явлений, закономерностей. sciencejournals.ru Их изучают, чтобы положить в основу принципиально новых методов и средств химического анализа, в том числе многокомпонентного и высокоселективного. sciencejournals.ru
• Развитие внелабораторного («полевого») анализа. sciencejournals.ru Например, разрабатывают простые в использовании средства для оперативного анализа биомедицинских объектов, определения содержания компонентов пищевых продуктов, быстрого обнаружения взрывчатых веществ и наркотиков. sciencejournals.ru
• Миниатюризация анализа. sciencejournals.ru Разрабатывают малогабаритные универсальные аналитические приборы, а также простые анализаторы, уменьшают массу и объёмы проб. sciencejournals.ru
• Развитие вещественного анализа. sciencejournals.ru Разрабатывают методы и средства распознавания и количественного определения различных химических и физических форм существования интересующих аналитика компонентов. sciencejournals.ru
• Развитие прямого (неразрушающего) анализа твёрдых веществ. sciencejournals.ru Для этого используют физические явления. sciencejournals.ru
• Развитие способов идентификации веществ на основе оценки обобщённых показателей. sciencejournals.ru Для этого применяют математические приёмы распознавания образов. sciencejournals.ru
• Создание и широкое использование непрерывно действующих химических сенсоров. sciencejournals.ru Например, для оценки состава воздуха в производственных и жилых помещениях. sciencejournals.ru
• Автоматизация массового анализа. sciencejournals.ru Особенно активно компьютеризируют измерительные приборы и системы пробоподготовки. sciencejournals.ru
• Создание гибридных методов анализа, сочетающих возможности разных подходов. www.work5.ru

Также в XXI веке наблюдается цифровизация аналитической химии. en.wikipedia.org Работа с большими наборами данных, получаемыми с помощью специальных приборов, делает важным углублённый анализ данных, включая машинное обучение. en.wikipedia.org