水是地球上各种生物生存的物质基础和生命线。近年来,随着各种抗生素的开发和利用,人们广泛地将抗生素用在预防和治疗微生物病菌体感染和促进动物生长等方面,导致抗生素滥用情况十分严重,给当今自然环境造成了不可忽视的负面效应,特别是对环境水体如地下水、地表水、河流、湖泊等造成了污染,给自然界和人类社会留下了潜在危害。因此抗生素作为一种新型的药品型环境污染物受到各方专家学者的重点关注。受到抗生素污染的水环境属于复杂化学体系中的一种,复杂的混合溶液是自然界最常见的现象。一般而言,复杂化学体系内部关系极其复杂,无法用某些明确的方法准确地加以描述,这就加剧了水环境中混合抗生素的研究难度。本文利用高通量技术和机器学习技术提出了一个检测复杂背景下混合抗生素浓度的方法,并初步建立了一个装置来实现这个想法。借用本实验的快速检测方法,只需将记录有抗生素信息的光谱图像输入给已经建立的神经网络模型,便可获得图谱所对应的混合抗生素的种类和浓度,进而反演出原环境复杂背景中相应存在的抗生素的种类和浓度。主要研究过程及成果如下:（1）复杂环境溶液下可见光谱大数据的采集。首先,根据控制变量的思想通过孔穴板实验的大量探索,结合颜色差值对比和溶液吸光度曲线筛选出合适的单一显色剂种类,并按一定的配方制成两种混合显色剂。其次,采集环境背景溶液和配置实验所需的抗生素。最后,基于高通量和可见光谱成像原理,通过自搭建的简易光谱仪装置进行三元混合抗生素和五元混合抗生素实验大数据的采集。（2）彩色光谱图像的标准化处理和深度学习。大数据样品集通过一系列图像标准化处理流程,将实验获得的彩色光谱处理成像素为224×224的RGB图片统一编号,并将混合抗生素浓度的真实数据汇总成维度标签,将图片数据集与维度标签同时输入到计算机内进行深度学习,建立神经网络模型,进而通过图片预测抗生素浓度。（3）不同实验条件下的预测效果对比分析。将通过深度学习预测的数据与抗生素真实浓度进行线性回归分析,从不同显色体系、不同检测范围、不同滤光片模版和不同复杂背景溶液等角度,结合数字化分析方法分别探讨三元和五元混合抗生素预测实验在不同实验条件下的预测效果。结果表明:该方法在五元混合抗生素中的预测效果优于在三元混合抗生素的预测效果,这种检测方法在不同复合体系、不同检测范围、不同滤光片模版和背景溶液中的预测效果都表现良好,实验条件的变化对该方法的预测拟合效果影响较小。（4）图像特性分析及实验科学性探讨。首先,基于图像数字化分析方法,提取彩色图谱的特征信息进行对比,利用样品图像的灰度变化趋势图验证了实验预测方法的可重复性。其次,通过“灰度-等值线图”对比探究了实验光谱图像特异性分布特征和图像产生特异性的原因。最后,采用三维空间图像展示复杂滤光片模版的矢量信息,分析模版的色彩信息丰富度。结果显示,信息丰富度很高,同时也说明模版符合该实验预测方法的要求,涵盖丰富的色彩信息。