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水果农药残留拉曼光谱检测方法研究

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水果农药残留拉曼光谱检测方法研究水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 分类号______________________________ 密级 ______________________________ UDC______________________________ 编号 ______________________________ 硕 士 学 位 论 文 水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 学位申请人: 万常斓 学科专业: 精密仪器及机械 指导教师: 刘燕德 教授 答辩日期:2012-12-22 2013 华东交通大学 届全日制学术学位硕士论文...
水果农药残留拉曼光谱检测方法研究
水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 分类号______________________________ 密级 ______________________________ UDC______________________________ 编号 ______________________________ 硕 士 学 位 论 文 水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 学位申请人: 万常斓 学科专业: 精密仪器及机械 指导教师: 刘燕德 教授 答辩日期:2012-12-22 2013 华东交通大学 届全日制学术学位硕士论文 水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 机 电工程学 院 万常斓 独创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方 外,论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果,也不包含为获得华 东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢 意。本人签名_______________日期____________ 关于论文使用授权的说明 本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学 校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论 文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 保密的论文在解密后遵守此规定,本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期___________ 摘要 水果农药残留拉曼光谱检测方法研究 摘要 随着我国国民经济的不断发展、人民生活水平不断提高,食品的质量安全问题越来 越备受消费者关注。常规水果表面农药残留检测方法存在破坏样品、前处理繁琐、耗时 长、成本高和对环境造成污染等不足的缺陷,探索快速、简便、无损的水果表面农药残 留检测技术具有重要的实际应用价值。论文选择赣南脐橙为研究对象,以毒死蜱、乐果 和亚胺硫磷三种常用农药为分析指标,探索基于拉曼光谱法的水果农药残留检测方法, 实并建立了相应的定量模型。论文主要内容和结果如下: 1. 以不同浓度的毒死蜱标准溶液为研究对象,探讨了金、银、铝和铜四种不同金属、 不同光谱预处理方法和不同建模算法(偏昀小二乘法、主成分回归和昀小二乘 -支持向 量机)对校正模型精度的影响。研究结果表明:金属银为基底,在一阶导数预处理方法 下,利用昀小二乘- 支持向量机建模方法得到的结果昀理想,其预测相关系数为 0.996, 预测均方根误差为 0.62 %。 2. 以赣南脐橙为载体,将不同浓度的毒死蜱标准溶液喷洒于脐橙表面,探讨了拉曼 光谱技术对水果表面农药残留检测的可行性。分析了不同的光谱预处理方法和建模算法 对校正模型精度的影响。研究结果表明:标准正态变换结合偏昀小二乘法得到了较理想 的分析结果,其预测相关系数为 0.995,预测均方根误差为 0.77 %。 3. 采用表面增强拉曼光谱技术对微量乐果溶液(0.5 ?g/ml~10 ?g/ml)和亚胺硫磷 溶液(0.1 ?g/ml~10 ?g/ml)进行定量分析,对比分析了光谱预处理方法和对建模波段 st 进行了筛选。研究结果表明:结合偏昀小二乘法,对于乐果溶液,采用一阶导 数(1 ) -1 结合标准正态变换(SNV)光谱预处理方法,在优化的波段范围 1519.5~1850.3 cm 、 -1 -1 -1 1189.8~1355.6 cm 、694.2~1024.9 cm 和 199.5~530.2 cm 内建立的定量校正模型昀 理想,模型结果为:校正相关系数为 0.980,校正均方根误差为 0.652 ?g/ml,预测相关 st 系数为 0.951,预测均方根误差为 0.788 ?g/ml;对于亚胺硫磷样品,采用一阶导数(1 ) -1 -1 光谱预处理方法,在优化的波段范围 1429.9~1850.3 cm 、1150.2~1291 cm 和 450.2~ -1 1010.4 cm 内建立的定量校正模型昀理想,模型结果为:校正相关系数为 0.982,校正 均方根误差为 0.647 ?g/ml,预测相关系数为 0.957,预测均方根误差为 0.655 ?g/ml。 论文通过常规拉曼光谱技术和表面增强拉曼光谱技术对农药残留进行检测研究,结 果表明:拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现水果农药残留的定量分析具 有可行性。 关键词:拉曼光谱,表面增强技术,定量分析,水果,农药残留IAbstract THE DETECTION METHODS ANALYSIS OF PESTICIDES RESIDUE ON THE SURFACE OF FRUITS BY RAMAN SPECTROSCOPY ABSTRACT With the progress of national economy and the improvement of people’s life, the quality and safety issues of food are becoming the focus of attention by people. Routine analytical methods used for the determination of pesticides residue on the surface of fruits are destructive, complex, time-consuming, high cost and not environmentally friendly. Hence, it will be very worthful for pratical applications to explore a rapid, simple and nondestructive detection techniques. Selecting Gannan navel orange as the research object and common pesticides-chloryrifos, dimethoate and phosmet as analysis indicators of detection, the rapid and quantitative detection of pesticides residue on the surface of fruits was studied using Raman spectroscopy. And the main results of the thesis were involved: 1. Confocal micro-Raman spectra of the chlorpyrifos solutions samples were collected on different substrates golden, silver, aluminum and copper. Different spectral pretreatment methods and chemometric resolution methods Principal Component Regression, Partial Linear Squares, Least Squares Support Vector Machine were applied to optimize the accuracy of quantitative models. The results showed that the calibration model built by LS-SVM combined with first derivative preprocessing method was the best one for the spectrum collected on the silver substrate. The correlation coefficient of prediction setR P and root mean square error of prediction RMSEP were 0.996 and 0.62 %2. The feasibility of rapid quantitative determination for pesticides residue on the surface of fruit was discussed using Raman spectroscopy. Different spectral pretreatment methods and chemometric resolution methods PCR, PLS, LS-SVM were applied to optimize the accuracy of quantitative models. The results showed that the model built by PLS combined with SNV was ideal with 0.995 of R , 0.77 % of RMSEPP 3. The SERS spectra of dimethoate 0.5 ?g/ml~10 ?g/ml and phosmet 0.1 ?g/ml~10g/ml were collected using confocal micro-Raman spectroscopy and the quantitative mathematical models of the two kinds of pesticide solutions were established. Different spectral pretreatment methods were compared and ideal the modeling wavelengths were analyzed for the models. The research results showed that the model built by PLS combined with first derivative and standard normal variable transformation SNV is the best one in theIIAbstract -1 -1 -1 ideal wavelengths1519.5~1850.3 cm 、1189.8~1355.6 cm 、694.2~1024.9 cm and -1 199.5~530.2 cm for dimethoate solutions. The correlation coefficient of calibration R C and prediction R were 0.980 and 0.951. The root mean square error of calibration RMSEC P and predictionRMSEP were 0.652 ?g/ml and 0.788 ?g/ml respectively. The model built by PLS combined with first derivative is the best one in the ideal wavelengths1429.9~1850.3 -1 -1 -1 cm 、1150.2~1291 cm and 450.2~1010.4 cm for phosmet solutions with 0.982 of R , C 0.647 ?g/ml of RMSEC, 0.957 of R , 0.655 ?g/ml of RMSEPP The detection of pesticides residue was analyzed by Raman spectroscopy and SERSAnd the results indicate that it is feasible to make quantitative detection of pesticides residue on the surface of fruits with Raman spectroscopy combined with chemometricsKey Words: Raman spectroscopy, SERS, quantitative analysis, fruit, pesticide residueIII目录 目录 主要符号说明..I 第一章 绪论. 1 1.1 研究目的及意义1 1.2 农药残留分析方法及国内外研究现状3 1.2.1 农药残留理化检测 3 1.2.2 农药残留常用快速检测方法6 1.3 本文主要研究内容. 9 1.4 本章小结 10 第二章 基础理论及方法 11 2.1 拉曼光谱基础理论及应用11 2.1.1 拉曼光谱简介 11 2.1.2 拉曼光谱的优越性. 12 2.1.3 拉曼光谱的应用13 2.2 表面增强拉曼散射及应用14 2.2.1 表面增强拉曼光谱简介14 2.2.2 表面增强拉曼活性基底17 2.2.3 表面增强拉曼光谱的应用. 19 2.3 拉曼光谱定量分析方法 21 2.3.1 拉曼光谱噪声 21 2.3.2 拉曼光谱预处理常用方法. 21 2.3.3 定量分析模型的建立 22 2.3.4 模型方法 25 2.4 本章小结 26 第三章 基于拉曼光谱技术的水果农药残留检测27 3.1 材料与方法27 3.1.1 样品及其配制 27 3.1.2 实验仪器27 3.1.3 拉曼光谱采集 28 3.1.4 农药和水果谱带归属 28 3.2 毒死蜱拉曼光谱定量分析30 3.2.1 拉曼光谱解析 30 3.2.2 拉曼光谱预处理30IV目录 3.2.3 拉曼光谱定量模型建立37 3.3 水果农药残留拉曼光谱定量分析40 3.3.1 水果表皮农药拉曼光谱解析 40 3.3.2 毒死蜱残留拉曼光谱预处理 41 3.3.3 毒死蜱残留拉曼光谱定量模型建立 42 3.4 本章小结 43 第四章 基于表面增强拉曼光谱技术的微量农药检测 45 4.1 材料与方法45 4.1.1 样品及其配制 45 4.1.2 实验仪器45 4.1.3 拉曼光谱采集 46 4.1.4 农药谱带归属 46 4.2 乐果表面增强拉曼光谱定量分析48 4.2.1 表面增强拉曼光谱解析48 4.2.2 表面增强拉曼光谱预处理. 49 4.2.3 表面增强拉曼光谱特征波段选择. 51 4.2.4 表面增强拉曼光谱定量模型建立. 52 4.3 亚胺硫磷表面增强拉曼光谱定量分析 53 4.3.1 表面增强拉曼光谱解析53 4.3.2 表面增强拉曼光谱预处理. 54 4.3.3 表面增强拉曼光谱特征波段选择. 55 4.3.4 表面增强拉曼光谱定量模型建立. 56 4.4 本章小结 57 第五章 与展望58 5.1 本文. 58 5.2 进一步研究展望 59 参考文献. 60 个人简历 在读期间发表的学术论文. 65 致谢 66V目录 主要符号说明 ADI 每日容许摄入量 CE 毛细管电泳 CLD 化学发光检测 EIM 酶抑制法 FAO 世界粮农组织 FSM 荧光光谱法 GC 气相色谱法 HPTLC 高效薄层色谱 HPLC 高效液相色谱法 IA 免疫分析法 IR 红外光谱法 LS-SVM 昀小二乘支持向量回归 LOD 昀低检测限 MRLs 昀大残留限量 MS 质谱法 MLR 多元线性回归 MSC 多元散射校正 NIR 近红外光谱 PCR 主成分回归 PLS 偏昀小二乘 RMSECV 交叉验证均方差 RMSEC 校正均方根误差 RMSEP 预测均方根误差 SFC 超临界流体色谱 SERS 表面增强拉曼散射 SPR 表面等离子体共振模型 SMD 单分子检测 SNOM 扫描近场光学显微镜 STM 扫描隧道显微镜 SMED 电化学检测 SNV 标准正态变量变换 TLC 薄层色谱法 WTO 世界贸易组织 I第一章 绪论 第一章 绪论 1.1 研究目的及意义 课题来源于江西省对外科技合作项目:果品农药残留共焦显微拉曼光谱快速检测方 法研究,项目编号:2009BHB152000 和国家自然科学基金:赣南脐橙农药残留共焦显 微拉曼光谱快速检测方法研究,项目编号:31160250。 由于我国人口数目的不断增长以及耕地资源的紧缺环境,造成了人均耕地严重不 足,人均面积不及世界人均耕地的 45%,而且各种病、虫、草害对农业生产的危害,已 经严重影响了我国粮食的年总产量。然而,农药的高效防治效果,在解决粮食供应和促 进农作物增收方面取得了举足轻重的地位,农药的正确使用有效地提高了粮食、水果等 农产品的产量。各种事例证明,当今我国农业或是未来农业的生产都离不开农药。 农药是指用于防治对农、林具有危害作用的病、草、虫和其它有害生物以及有目的 地调节植物和昆虫生长的化学合成物。我国农药登记的品种有 600 多种,常年生产 270 [1] 种,每年的生产量达 40 万吨,年用量约 27万吨,居于世界前列,仅次于美国 。农药 根据原料来源的不同可分为:有机合成农药、无机农药、生物源农药;根据防治对象, 可分为:杀螨剂、除草剂、杀虫剂、杀菌剂、杀鼠剂和植物生长调节剂;根据农药的作 用方式又可分为:胃毒性农药、触杀性农药、内吸性农药、熏蒸性农药和特异性农药; [2-3] 根据元素组成,则可以分为:有机磷类、有机氯类、有机硫类、取代脉类及无机类等 。 然而,农药具有两面性,给人类提供生产保障的同时,也对人体健康和生态环境造 成了不可磨灭的危害。随着大量农药的施用以及管理不规范等因素,对水体、土壤、空 气等自然环境造成的污染愈来愈严重。一般田间所喷洒的农药 90%都通过各种方式进入 [4] 土壤、大气和水中等,造成污染,而只有 10%对作物有作用 。据统计,我国农田化肥 平均施用量已达 375 kg/公顷(超过污染安全上限 225 kg/公顷),农药药害面积达 500万 亩以上,每年损失达 10 亿元。此外,农药直接或间接的长期使用,会在农作物和畜禽 中产生残留,影响到食品安全,从而对人类健康造成安全隐患,如影响人体各种生理活 [5] 性的功能,甚至会降低肌体的免疫功能,导致畸形、癌症和基因突变的危险 。 目前我国食品安全问题的主要源头污染有兽药残留、农药残留、水产品药物残留等, 其中以农药残留问题昀为突出,现在已经成为了社会主要的污染源之一。农药残留是指 由于农药的使用而残留于农产品、生物体、环境中的农药亲体及其具有毒理学意义的杂 -1 质、代谢转化产物和反应物等所有衍生物的总称,其残留量一般用 mg?kg 表示。一些 农药具有稳定的物理化学性质,不易挥发,残留在植物体内、土壤中不容易分解,且脂 溶性强,被使用后残留量相对较高。由于高残留农药的违规施用,导致食物中过量农药 残留引起的急性或慢性中毒现象在我国时常发生。据报道,1981~1985年间,我国平均 1第一章 绪论 每年就有 10 多万人发生农药中毒事故,死亡人数达到 1 万多,而近年来中毒人数和死 [6] 亡人数还在呈上升的趋势 。 表 1-1 食品中农药的昀大允许残留限量( mg/kg) 谷类 稻谷 蔬菜 水果 食用油 茶叶辛硫磷 0.05 0.05 0.05全果 0.1 0.1 0.1 敌百虫 亚胺硫磷 0.5 0.5 0.5 0.50.1甲胺磷 0.2 0.2 0.5 乙酰甲胺磷 0.1 0.5 0.5 二嗪磷 5.0 0.5 0.5杀螟硫磷 不得检出 甲拌磷 0.02 不得检出 不得检出 不得检出0.06 0.05 0.05 0.01倍硫磷 0.1 0.2 0.2敌敌畏 不得检出0.5呋喃丹0.05 久效磷 0.05棉籽油 甲基对硫磷 0.10.1棉籽油毒死蜱 0.1成品粮 1叶菜 1梨果 0.05棉籽油 0.3柑桔 0.05 1 1乐果 不得检出 马拉硫磷 3成品粮,8 不得检出 不得检出 不得检出0.1 对硫磷 不得检出 不得检出 我国农业产业化的发展,导致农产品的生产越来越离不开抗生素、激素和农药等外 源物质,而农药在水果、粮食、茶叶上的使用量居高不下,因而,针对农药的不合理使 用和环境污染问题,急需寻找解决。而且随着我国加入 WTO 和各国农药昀大残留 限量(MRLs)标准的制定,中国一些“菜篮子”产品屡屡被国际市场拒之于门外,使 得中国农产品的出口量大幅度下降,对食品出口经济造成了巨大损失。为保障人民健康, 我国根据联合国粮农组织的要求,以世界卫生组织每年颁布的每日允许摄入量值为基 [7] 础,通过食物摄入量和风险性分析制订了食品农药昀大残留限量标准,如表 1-1所示 。 但是,欧盟等国家的昀大残留限量是以 LOD 为标准的,远远低于我国的 MRLs。所以, 为了解决农药残留的环境污染问题和打破国际贸易冲突中的技术壁垒,我国必须加强对 农产品中农药残留量的快速分析检测,以监控农药的合理使用,建立和完善农药残留的 2第一章 绪论 分析与研究体系。因此,研发和推广一种快速、简单、灵敏、可靠、环保的农药残留分 析测试技术已迫在眉睫。 1.2 农药残留分析方法及国内外研究现状 农药残留分析是一种利用现代分析技术对残留在各种食品和环境介质中的微量、痕 量以至超痕量水平的农药进行的定性、定量测定的检测方法,它要求精细的微量操作手 段,并且具有较强的特异性和较高灵敏度。农药残留分析方法通常分为单残留分析和多 残留分析,单残留分析(SRM)是用来定量测定样品中只有一种农药残留的方法;而多 残留分析(MRM)是指在一次检测中能同时测定两种及以上农药的方法。根据分析农 药残留的种类不同,多残留分析又可分为选择性多残留方法(Selective MRMs)和多类 [8] 多残留方法(Multi-class MRMs) ,前者只检测性质相近的某类农药的多残留分析, 而后者针对多种不同类型农药的多残留分析。随着分离、测定技术的快速发展,尤其是 毛细管色谱柱、选择性色谱检测器等技术的成熟与普及应用,农药多残留分析技术得到 了迅速的发展和广泛地应用。 早期时,我国采用重量法和滴定法检测无机农药(铜、砷、铅)的含量,银量法、 电位滴定法和重量法测定有机氯农药,比色法(可见光范围内的分光光度法)测定有机 磷农药;但这些方法没有特异性,类似结构的杂质或制剂中辅助剂会影响测定结果,并 且测定步骤多、花费时间长、灵敏度不高。科技的迅速发展和研究的深入,促进了农药 残留分析技术的发展,提高了农药残留量的检测水平。农药残留分析技术可分为生化检 [9] 测、生物检测和化学检测三大类 。目前,应用较广泛的农药残留分析方法有:色谱法、 质谱法、免疫分析法、光谱分析法、生物传感器法等。 1.2.1 农药残留理化检测 1.2.1.1 色谱法 色谱法(Chromatography)又称“色谱分析”,是混合物昀有效的分离、分析方法, 选择性高、分析速度快、灵敏度高,广泛应用于有机化学、分析化学和生物化学等领域。 色谱法根据不同物质在不同相态中具有选择性分配的特点,用流动相对固定相中的混合 [10] 物进行洗脱,混合物中不同物质以不同的速度沿固定相移动,昀终达到分离的效果 。 目前,色谱法主要有薄层色谱法、液相色谱法、气相色谱法和超临界流体色谱法。 (1)薄层色谱法 薄层色谱法(Thin Layer Chromatography,TLC)是一种吸附薄层色谱分离方法。 以溶剂为移动相,吸附剂为固定相,利用混合物中各成分对同一吸附剂吸附能力的不同, 使移动相在流过固定相的过程中,连续产生吸附、解吸附、再吸附、再解吸附作用,从 而使各成分互相分离。薄层色谱法不需要特殊设备,而且方法简单、直观,但灵敏度不 [11] 高 。3第一章 绪论 [12] 吴赛苏等(2009) 采用薄层色谱法检测久效磷农药残留量,并对可能影响测定 的因素进行了分析,找到昀佳检测条件,发现久效磷的检出限为 2 μg,回收率为 84.61%。 [13] Simona 等(2012) 利用薄层色谱法结合多种萃取方法检测土壤中农药三氮六环的含 量,在 0.1~1.0 mg/L 浓度范围内,获得良好的线性相关系数 0.9855,其检出限和定量 限分别为 0.7809和 1.481 μg/spot。 (2)气相色谱法 气相色谱法(Gas Chromatography,GC)是从五十年代初才迅速发展起来的一种分 离分析方法,以气体作流动相,采用淋洗的方法,达到分离的目的。由于不同物质具有 不同的物化性质,以致其分配系数各异,当固定相和流动相作相对运动时,这些物质会 随着流动相一起移动,并在两相间反复多次分配,因不同分配系数的物质的迁移速度有 很大的差别,从而使各组分间达到了彼此的分离。检测器对被分离的物质依次进行检测, 并给出每个物质的信息,一般是一个色谱峰,通过出峰的时间和峰面积对被分离物质进 [14] 行分析 。 气相色谱法具有样品用量少、分离效能高、灵敏度高、分析速度快等优点。但由于 受到样品蒸气压的限制,所以对挥发性较差的固体、液体,需利用裂解或制备衍生物等 方法,增加挥发性。该方法已广泛应用于医药、石油化工、食品分析、生物化学和环境 [15] 监测等领域 。 [16] 王树娟等(2011) 采用气相色谱法检测鲜桃上毒死蜱农药的残留量,建立了有 [17] 效的定量模型。Yu(2011) 通过固相萃取技术,采用气质联用的方法同时对水果和 蔬菜中的 23种有机磷农药残留进行定性和定量分析,结果在 30分钟内,23中有机磷农 [18] 药均能流出,分离良好。Martinez-Uroz 等(2012) 通过气质联用方法结合电子俘获 检测器技术,同时将水果和蔬菜中选定的农药检测出来,结果证明该方法满足农药分析 要求。 (3)高效液相色谱法 高效液相色谱法(High Performance Liquid Chromatography,HPLC)又称高压液相 色谱法,是以气相色谱为基础,在经典液相色谱实验和技术基础上建立的一种液相色谱 法。在近几十年内得到了迅速发展,是色谱法中的一个重要分支。HPLC以液体为流动 相,将液体待测物在不同的时间注入色谱柱中,通过压力作用使其在固定相中流动,而 被测物中的不同物质与固定相之间具有不同的作用,使其按顺序依次离开色谱柱,通过 检测器收集峰信号,并对这些信号进行分析,从而判断待测物所含有的物质。该方法重 现性好、分析速度快、选择性强、灵敏度高等,一般在室温下进行分离和分析,不受样 品挥发性影响和高温下稳定性的限制,适于分离分析离子型化合物、生物大 分子、医学 大分子、不稳定的天然产物和种类繁多的其它高分子;据统计,已知有机物中仅 20%不 [19] 经预先化学处理,可用GC分析,而其余 80%有机物可用HPLC分析 。此外,高效液相 色谱解决了热稳定性差、难于气化、极性强的农药残留分析问题,现已成为农药残留检 4第一章 绪论 测不可缺少的重要方法。 [20] 何进林等(2011) 采用改进的QuEChERS方法对水果样品进行预处理,利用HPLC 测定处理后水果中的吡虫啉残留量,结果当添加水平在 0.05~0.20 mg/kg范围内时,回 [21] 收率均可在 92%~102%之间。李彩霞等(2012) 采用分散固相萃取与高效液相色谱 联用的方法,对苹果、葡萄、梨等水果中的二氰蒽醌残留量进行了测定,模型的线性相 [22] 关系数为 0.999,平均加标回收率为 88.8%~116.9%。Mohapatra等(2012) 利用HPLC 对螺虫乙酯及其代谢物进行了检测分析,其检测限为 0.05 mg/kg,在定量极限内,两种 成分在芒果和卷心菜上残留的检测回收率分别 为:72.72%~86.76%,74.82%~86.92%。 (4)超临界流体色谱法 超临界流体色谱法(Supercritical Fluid Chromatography,SFC)是 20世纪 80年代发 展起来的一种崭新的色谱技术,以超临界流体为流动相。所谓超临界流体,是指在高于 临界压力和临界温度时的一种物质状态,它既不是气体,也不是液体,但它将液体的高 密度,气体的低粘度以及介于气、液之间较高的扩散系数等特征融为一体。该技术综合 了 GC和 HPLC的优点,克服了各自的缺点,并且可以与这两种方法所使用的大部分检 测器相连接。分离效率可以通过改变温度、压力和流动相组成加以改进,使其成为一种 [23] 强有力的分离和检测手段 。 [24] 徐明仙等(2011) 使用超临界 CO 色谱,对 6种拟除虫菊酯类农药在 Sino-Chiral 2 OJ 柱上进行对映体分离研究,并考察了改性剂种类(甲醇、乙醇和异丙醇)及体积分 [25] 数(1%、3%、5%)对其分离的影响。Lehotay 等(1995) 利用 SFE结合 GC- MS的 方法对蔬菜、水果中的 46种农药残留进行了检测,结果发现除甲胺磷和乙酰甲胺磷外, 其他农药的回收率均在 80%以上。 (5)毛细管电泳法 毛细管电泳(Capillary Electrophoresis,CE)又称高效毛细管电泳,在电场力的驱 动下,带电粒子于毛细管中按其淌度或分配系数不同进行高效、快速分离,是一种电泳 新技术。根据其原理,CE 又被分为毛细管凝胶电泳、毛细管区带电泳、胶束电动色谱 等几大类。该方法具有分离效率高、灵敏度高、样品用量少、操作简便、成本低和灵活 性大等特点,作为 GC 和 HPLC 的补充,近年来得到了迅速的发展。但是,CE 检测器 [26] 灵敏度低,样品浓度被限制在 mg/L级 。 [27] 阀木旺(2008) 采用胶束电动毛细管色谱技术对三种有机磷农药(氧乐果、乐 果、敌百虫)进行了分离,并研究了分析电压、有机改性剂(甲醇)等因素对分离测定 的影响,在优化条件下,三种农药的检测限分别为 0.11 μg/ml、0.06 μg/ml、0.10 μg/ml。 [28] Sristina 等(2009) 使用固相萃取方法对牛奶进行预处理,利用 CE-MS/MS对牛奶中 的 7种农药进行了多残留测定,其标准偏差 RSD?13%。 1.2.1.2 质谱法 从 20世界 60年代开始,质谱法(Mass Spectroscopy,MS)就广泛地应用于有机化 5第一章 绪论 学中分子结构的确定,是一种将样品转化成运动的气态离子,并通过质荷比的大小进行 分离记录的检测方法,所获得的结果即为质谱图。根据质谱图提供的信息可以对多种有 机物及无机物进行定性和定量分析,并可对复杂化合物的结构、样品中各种同位素比进 -14 行分析测定等。质谱法检测灵敏度高,检出限可达 10 g,分析速度快,数秒甚至不到 [29] 一秒即可完成一次分析,并且是唯一可以确定分子式的方法 。由于质谱要求被测化合 物转为气相,因此将色谱法和质谱联用。色谱-质谱联用技术的应用,使农药残留分析 从原有的依靠色谱法测定一种或几种农药残留发展到可同时测定不同种类的多种农药 残留,实现了对多组份农药的高通量、高灵敏度定性及定量分析。在各种色谱―质谱联 用技术中,气相色谱―质谱已成为一种用途很广的用于混合物中各化合物的定性和定量 [30] 分析的方法 。 [31] 林建原等(2012) 使用 GC?MS对果蔬中有机磷农药残留进行了测定,在昀佳实 验条件下,有机农药昀低检出限为 0.005~0.015 mg/kg,平均回收率为 82.6%~102.5%, [32] 相对标准偏差为 2.46%~9.69%。许秀丽等(2012) 利用 GC?MS对水果中 40 种农药 化合物进行了多残留检测,并讨论了分析保护剂对农药残留分析的补偿基质效应和定量 [33] 结果可靠性的影响。Renata 等(2008) 采用 QuEChERS法对苹果进行预处理,利用 GC?MS对样品进行农药留检测,其相对标准偏差 RSD?20%。 1.2.2 农药残留常用快速检测方法 1.2.2.1 免疫分析 免疫分析(Immunoassay Analysis,IA)是以抗原抗体的特异性和可逆性结合反应 为基础,检测各种物质(药物、激素、蛋白质等)的分析方法。其中抗原和抗体的制备 是免疫分析的关键和基础的步骤。按照标记技术的不同,用于农药残留分析的方法可分 为酶标记免疫分析(EIA)和化学发光免疫分析(CLLAS)等,EIA 技术包含酶联免疫 吸附(ELISA)和酶放大免疫技术(EMIT) ,其中 ELISA是近年发展昀快的一种免疫分 析方法,在农药残留中较为常用,已成为其首选方法。由于每种抗体专为相应的抗原产 生,所以该方法具有很高的特异性、灵敏性和准确性,并且方便快捷、分析容 量大、分 析成本低、安全可靠等。但是,免疫分析法由于抗体制备难大,并且一种抗体只能适用 [34] 于一种农药,在应用方面仍有一定的局限性 。 [35] 李永祥等(2010) 以二甲氧基硫代磷酸酯类农药为研究对象,合成了一系 列的半抗原和抗原,并制备了 4种宽谱特异性抗体,采用经过条件优化后建立的昀佳间 接竞争 ELISA多残留检测方法,结果显示可同时检测 8种常用高毒农药,检出限在 2.6~ [36] 104 ?g/kg 之间。Wang 等(2009) 采用酶联免疫吸附(ELISA)测定了标准水、土壤、 黄瓜和大米中的对硫磷残留,其回收率分别为 88.09%、93.15%、91.37%和 83.42%。 1.2.2.2 生物传感器 生物传感器(Biosensor)是一种分析测试装置,它将生物敏感基元(酶、抗体、微 6第一章 绪论 生物等)所感受的生物体信息经过转换元件转换成电信号(电压、频率等), 通过对电 信号的分析,从而实现对待测物的定性、定量检测。根据生物传感器中的敏感元件可分 为:细胞传感器、酶生物传感器和免疫传感器等;根据换能器又可分为:光生物传感器、 生物电极传感器、热生物传感器等。该方法具有专一性强、分析速度快、准确度高、操 作简单和待测的样品不用经过预处理等特点,已广泛应用于环境检测、生物技术、医疗 卫生和食品检验等领域。目前生物传感器在农药残留检测中的应用也愈来愈广泛,而方 [37] 法比较成熟且昀常用的是酶生物传感器 。 [38] 孙春燕等(2011) 采用金纳米粒子与壳聚糖/SiO 杂化溶胶-凝胶构成复合固酶基 2 质,将乙酰胆碱酯酶固定于玻碳电极表面,制备电流型 AchE 生物传感器,并用此传感 [39] 器检测有机磷农药久效磷,其检出限为 0.02 ?g/mL。Viswanathan 等(2009) 采用 AchE 酶生物传感器检测蔬菜中常用的两种农药甲基对硫磷和毒死蜱,检出限均小于 -12 [40] 10 M。Zheng 等(2011) 用光学传感器 CdTe 半导体量子点和乙酰胆碱酯酶(AchE) 结合构成一种高灵敏度的生物传感器,并用来检测蔬菜和水果中的有机磷农药对氧磷和 -11 -12 对硫磷,两者的检出限分别为 1.05×10 M 和 4.47×10 M。 1.2.2.3 酶抑制法 酶抑制法(Enzyme Inhibition Method,EIM)是根据有机磷和氨基甲酸酯杀虫剂的 共同毒理特性,抑制昆虫乙酰胆碱酯酶和羧酸酯酶的活性,造成神经传导介质的积累, 影响正常传导而使昆虫中毒致死。农药的浓度影响显色反应的速度,其抑制率与农药的 浓度呈正相关,所以通过测定显色反应的抑制率,进而判断有机磷或氨基甲酸酯类农药 [41] 的含量 。EIM 具有样品前处理简单、操作简便和检测速度快等特点,特别适合现场检 测以及大批样品的筛选检测,易于推广普及。 [42] 杨若明等(2009) 利用酶抑制法对北京市售果蔬中的有机磷和氨基甲酸酯类农 [43] 药残留进行了检测分析,实验室显色灵敏、测量时间短,结果可靠。Wang 等(2012) 从商业面粉中萃取出乙酸萘酯酯酶,利用酶抑制法测定蔬菜中的有机磷农药残留,结果 采用天然的或净化过的酯酶对有机磷农药检测具有很好的灵敏度,并且便宜、方便。 1.2.2.4 光谱法 光谱法是一种通过物质与辐射能之间的相互作用,对由物质内部发生量子化的能级 之间的跃迁而产生的吸收、发射或散射辐射的波长和强度进行分析的检测方法。光谱法 可分为原子光谱和分子光谱,与色谱法相比,其在农药残留检测中具有较大的应用前景。 另外,光谱法可以对液体、固体和气体样品进行直接检测,并且对样品的预处理要求较 低、环境污染小,具有灵敏度高、分析速度快、检出限低、适合微量和超微量分析等特 [44] 点 。常见的光谱法包括红外光谱、近红外光谱、荧光光谱、拉曼光谱等。 (1)红外光谱法 红外光谱法(Infrared Spectrometry,IR)属于分子吸收光谱中的一种。利用物质对 红外光区的电磁辐射具有选择性吸收这一特点,可以以此对物质的结构进行分析以及对 7第一章 绪论 各种吸收红外光的化合物作定性和定量分析。其中,被测物的分子在红外线照射下,只 会吸收与其转动频率和分子振动相一致的红外光谱。红外光谱法具有操作简单、样品 [45] 用量少和测定速度快等特点,但其分析灵敏度较低、定量分析误差较大 。 [46] 李文秀等(2004) 采用中红外衰减全反射光谱(ATR)对常用的高残留农药敌 百虫和敌敌畏在蔬菜汁溶剂中进行了检测研究,结果发现中红外波段的蔬菜叶的色素几 [47] 乎没有吸收,其检出限为 0.015 mg。戴郁菁等(2011) 对农药草甘膦的红外衰减全 -1 反射光谱(ATR)数据进行了研究,结果表明,草甘膦的红外光谱在 1295~1348 cm 范 [48] 围内的峰面积与其净含量成线性关系,相关系数 r 为 0.9997。Li 等(2011) 对苹果 表皮上的氯氰菊酯进行了红外显微技术检测的可行性分析,结果有四个典型的吸收峰 -1 -1 -1 -1 1591 cm ,1489 cm ,1290 cm 和 801 cm 可用来证明氯氰菊酯的存在。 (2)近红外光谱法 近年来近红外光谱(Near Infrared,NIR)已发展成一种较为迅速的高新分析测试技 术,它将计算机技术、光谱测量技术与化学计量学技术等多个昀新研究成果综合在一起。 NIR主要是由分子振动的非谐振性而使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,记录的 主要是含氢基团(C-H、O-H、N-H、S-H、P-H 等)振动的倍频和合频吸收,而 不同的基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都会有明显的差别, [49] 所以 NIR 具有丰富的结构和组成信息,适合对碳氢有机物质组成性质的测量 。该方 法与传统分析技术相比,具有无损检测、分析效率高、分析速度快、成本低、 重现性好、样品测量一般不需要预处理、适合现场检查和在线分析等独特优势。 [50] 代芬等(2010) 利用近红外反射光谱技术,对常用的高残留农药敌百虫和敌敌 畏在龙眼表面残留进行了无损检测,结果表明两种农药残留的检测正确率分别为 93%和 [51] 80%。吴泽鑫等(2010) 以湖北地区番茄样品为研究对象,采用近红外光谱检测番茄 表皮有机磷农药残留,并建立无损检测模型,结果预测的识别率达到 0.96,相关系数达 [52] 到 0.971。Xue 等(2012) 利用可见-近红外光谱检测脐橙表皮上的敌敌畏残留,并使 用 PSO算法选取昀佳波段建立 PLS模型,结果模型相关系数达到 0.8732。 (3)荧光光谱法 荧光光谱法(Fluorescence Spectrum Method,FSM)利用某些物质被紫外光照射后, 通过测量样品在各个波长上的荧光强度,来进行该物质的定性分析或定量分析。FSM 具 有选择性高、灵敏度高、重现性好和试样用量少等特点,已被广泛应用于农业、工业、 司法鉴定和农药残留检测等各个领域。 [53] 薛龙等(2011) 采用荧光光谱法对脐橙表面敌敌畏残留进行了检测研究,其校 [54] 正集和预测集的相关系数分别为 0.8607和 0.8375。Schobel 等(2000) 采用基于荧光 法的免疫分析技术对农药进行监测,结果显示该技术具有高选择性,高灵敏度。Mbaye [55] 等(2011) 采用流动注射分析法结合 FIA-PIF 检测天然水中氯氰菊酯的残留量,其 回收率为 84%~112%,相对标准偏差在 1.2%~3.8%之间。8第一章 绪论 (4)拉曼光谱法 拉曼光谱(Raman)属于分子的振动和转动光谱,通常称为分子光谱,是研究化合 物分子受光照射后所产生的散射光与入射光能量差与化合物振动频率间关系的分析方 法。与传统的化学分析法相比,具有操作简单、快速、准确和无需样品制备等特点。除 常规拉曼光谱外,还有共振拉曼、表面增强拉曼光谱、拉曼旋光、拉曼增益或减失光谱 以及超拉曼光谱等,它们与常规拉曼光谱相比,具有灵敏度高、信号强、应用领域广等 特点。拉曼光谱在农药残留检测方面还是个新的尝试,但具有很强的实用性。 [56] 张丹等(2010) 采用显微激光拉曼光谱技术,测定了未经任何处理和清洁处理 的多种蔬菜和水果表面的拉曼光谱,结果表明不同样品的表面拉曼光谱具有明显的胡萝 [57] 卜素特征峰,这一特性为进一步研究农药残留识别提供了方便。熊艳梅等(2010) 利 用拉曼光谱法测定了商品农药制剂中有效成分溴氰菊酯的含量,并采用偏昀小二乘法建 [58] 立定量模型,模型相关系数为 0.9967,定标标准差为 0.172。Quintás 等(2004) 利 用傅里叶-拉曼光谱(FT-Raman)测定农药乳油中的马拉硫磷有效成分,其在原样中的 检测极限为 1.8%(w/w),并且降低了含氯溶剂的污染和避免了操作人员中毒。Liu 等 [59] (2011) 利用显微拉曼光谱技术检测水果表面农药残留,根据图谱中的特征 拉曼峰 [60] 可以将农药进行鉴别和测定。Liu 等(2012) 采用由金银纳米颗粒(Au@Ag NPs) 组成的凝固壳胶体作为拉曼增强剂,鉴别和测定水果表面的农药残留,结果可靠、快速。 1.3 本文主要研究内容 综上所述,随着国民生活水平的日益提高,农药污染问题越来越受到关注。农药残 留技术是一门综合性很强、涉及面很广的分析科学。
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