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    波長色散X射線熒光法測定茶葉中微量元素

    2013-02-24 07:21:32龔春慧曾國強(qiáng)葛良全溫自強(qiáng)
    核技術(shù) 2013年9期
    關(guān)鍵詞:制樣微量元素熒光

    龔春慧 曾國強(qiáng) 葛良全 李 軍 溫自強(qiáng)

    (成都理工大學(xué)核技術(shù)與自動化工程學(xué)院 成都 610059)

    波長色散X射線熒光法測定茶葉中微量元素

    龔春慧 曾國強(qiáng) 葛良全 李 軍 溫自強(qiáng)

    (成都理工大學(xué)核技術(shù)與自動化工程學(xué)院 成都 610059)

    主要研究了波長色散X射線熒光(Wavelength Dispersive X-ray Fluorescence, WDXRF)法在測定茶葉中的微量元素的應(yīng)用。采用WDXRF方法可以對茶葉中微量元素的含量進(jìn)行快速、無損和精確的分析,且一次可以分析20多種元素的含量。采用硼酸墊底壓片制樣,制成試樣樣片,用X射線熒光光譜儀測定試樣樣片中的元素含量。該方法簡便、快捷且準(zhǔn)確。實驗統(tǒng)計結(jié)果顯示,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差最大Pb元素為0.43%,測量精密度非常好。采用WDXRF方法測定茶葉中微量元素含量,使用SPSS軟件中的聚類分析,將茶葉進(jìn)行分類,對于判斷茶葉的歸屬地和種類提供了科學(xué)和客觀的技術(shù)依據(jù)。

    波長色散X射線熒光法,茶葉,微量元素含量,SPSS,茶葉產(chǎn)地,茶葉種類

    茶是中華民族的傳統(tǒng)飲品,茶葉中含有豐富的人體必需的微量元素,如Fe、Cu、Co、Cr、Zn、Mn等。測定茶葉中微量元素的含量,討論其規(guī)律,可為人體健康及飲品營養(yǎng)提供依據(jù)。茶葉因種植地理環(huán)境、當(dāng)年氣候、種植方法以及后期的加工程序不同,其中所含的微量元素也有所不同。對茶葉中的微量元素進(jìn)行測量,不僅可以確定其營養(yǎng)價值,辨別真?zhèn)渭爱a(chǎn)地,而且可以檢測到茶葉種植地的環(huán)境污染狀況和因施用化肥、農(nóng)藥等殘存在茶葉里的有毒、有害元素。

    目前茶葉中微量元素的測定已有不少成果。但一般采用原子吸收光譜法[1]、ICP等離子發(fā)射譜[2]、中子活化分析、能量色散X熒光方法[3]等來測定茶葉中的微量元素。原子吸收光譜、ICP等離子發(fā)射譜及ICP質(zhì)譜法測量精度較高,進(jìn)行測量時,制樣對樣品的處理一般采用干法消解和濕法消解法[4],其耗時長、費用高、工序復(fù)雜。而能量色散X熒光方法,仍采用濕法消解,制樣不方便,且測量精度也不理想(最高只能測到幾十個μg/g)[3]。同時,原子吸收光譜法及ICP等離子發(fā)射譜方法的樣品前處理過程都是用化學(xué)試劑分解植物樣品,均為有損檢測,易受到污染。中子活化分析及能量色散X熒光方法均為無損分析。上述幾種方法,在制樣與測量方面耗時長,儀器維護(hù)費用高[5]。所以有必要尋找一種制樣簡單、測量快速、費用低廉、分析無損的測量方法。

    本文采用波長色散X射線熒光(Wavelength Dispersive X-ray Fluorescence, WDXRF)方法來測定茶葉中的微量元素,同時對茶葉產(chǎn)地和茶葉類型進(jìn)行區(qū)分。

    1 基本原理

    對生物樣品進(jìn)行制樣,在X射線熒光光譜儀上進(jìn)行測量,分光晶體將熒光光束色散后,選定的探測器于指定角度測定各種元素的含量。生物樣品中的元素均可使用WDXRF光譜儀中的光管進(jìn)行激發(fā),其儀器結(jié)果原理圖如圖1所示。

    2 實驗過程

    2.1儀器及測試條件

    荷蘭帕納科公司Axios WDXRF光譜儀,擁有4.0 kW光管,最高電壓60 kV,最高電流160 mA,SST超尖銳長壽命陶瓷端窗薄鈹窗(75 μm)銠靶X光管,DELL optipex Gx279計算機(jī),SuperQ軟件,Axios光譜儀最多可一次同時放置64個樣品。

    2.2制樣

    2.2.1 樣品制備

    本文采用壓樣法制樣,壓樣法比濕法消解及干法消解在制樣速度、安全性以及工序的復(fù)雜程度上,都有明顯優(yōu)勢。將茶葉進(jìn)行清洗,清除茶葉上殘留的灰塵后,置于50°C的烘箱內(nèi)烘24 h,使用機(jī)械振動磨將樣品粉碎至200目,放于干燥器內(nèi)保存。磨樣使用的磨盒為碳化鎢材質(zhì),碳化鎢摩氏硬度為8.5?9,可忽略其對樣品的污染。稱取(4.000±0.000 2) g樣品放于模具內(nèi),用硼酸鑲邊墊底,在30 t的壓力下,壓制成試樣直徑為32 mm,鑲邊外徑為40 mm的樣片,標(biāo)準(zhǔn)樣品和被測樣品采用相同的方法制備,而且制備好的試樣要馬上進(jìn)行分析,以防止由于放置試樣表面突出變形。

    圖1 儀器結(jié)構(gòu)原理圖Fig.1 Schematic of instrument structure.

    2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)樣品的選擇

    對于粉末樣品壓片制樣,粒度、結(jié)構(gòu)、礦物和基體效應(yīng)是產(chǎn)生分析誤差的主要來源。為了減小這些效應(yīng)的影響,所選擇的校準(zhǔn)樣品與待分析樣品應(yīng)具有相似的類型,即在粒度、結(jié)構(gòu)和化學(xué)組成上要相似,而且標(biāo)準(zhǔn)樣品中各元素應(yīng)有足夠?qū)挼暮糠秶瓦m當(dāng)?shù)暮刻荻萚6]。本試驗主要測量茶葉中微量元素含量,所以選取GSB-6(菠菜)、GSB-7(茶葉)、GSB-11(柑橘葉)、GSB-14(紫菜)、GSB-16(螺旋藻)作為標(biāo)樣建立曲線。各標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)元素含量梯度如表1所示。

    表1 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)元素含量梯度(μg/g)Table1 Content gradient of elements in reference materials (μg/g).

    2.3曲線建立

    2.3.1 匯編測量條件

    在SuperQ軟件建立工作曲線可以分為以下幾步:

    (1) 匯編測量條件,包括對工作曲線面對測量對象的簡單描述和注意事項。

    (2) 確立測量條件,如使用的探測器,準(zhǔn)直器,光管電壓電流,測量角度等。以上系數(shù)一般由系統(tǒng)給出,各元素的測量條件見表2。其中種類均為Gonio,譜線均為Kα。表2中,分光晶體、準(zhǔn)直器以及使用的探測器均由系統(tǒng)指定;過濾器中濾光片,200 μm鋁片用于4?12 keV的譜線測定,750 μm鋁片用于12?16 keV的譜線測定。光管的額定功率為4 kW,光管滿功率工作時光管易損壞。本文設(shè)定光管工作功率為3.6 kW,對于含量比較低、激發(fā)電壓又不高的樣品,將電壓調(diào)低,電流調(diào)大,測量角度通過角度檢查確定。背景對微量元素的檢測限和準(zhǔn)確度均有較大影響,背景的選擇直接影響測量結(jié)果和檢測限。

    表2 元素測量條件Table2 Conditions of element measurement.

    (3) 角度檢查:確定峰和背景的2θ角;以及峰和背景的測量時間;搜索干擾譜線。

    (4) 確定測量時間。

    (5) 做PHD檢查,確定LL和UL,要注意高次熒光、晶體熒光和逃逸峰的甄別。

    (6) 添加標(biāo)樣含量和名稱。

    2.3.2 確定檢出限和測量時間

    檢出限和樣品的基體有關(guān),不同的樣品因其組分和含量不同,散射背景強(qiáng)度也不同,因而檢出限也不同,故選用幾個含量接近于檢出限且基體組分適中標(biāo)樣(選用GSB-6菠菜、GSB-7茶葉、GSB-11柑橘葉、GSB-14紫菜、GSB-16螺旋藻)。根據(jù)測量時間可以按照式(1)算出檢出限:

    式中,m為單位含量計數(shù)率;Ib為背景計數(shù)率;tb為背景的計數(shù)時間[7]。

    SuperQ在做角度檢查時,通過鎖定分析誤差可以算出檢出限,也可以鎖定檢出限來計算測量時間和分析誤差。各元素檢出限和測量時間見表3。

    表3 各元素檢出限Table3 Detection limits for each element.

    2.3.3 測量標(biāo)準(zhǔn)樣品計算工作曲線

    (1) 打開測量界面,選擇Standard測量類型,選擇標(biāo)樣名稱后開始測量。在測量過程中,儀器自動旋轉(zhuǎn)樣品進(jìn)行旋轉(zhuǎn)測量,使得樣品每個地方都能被測到,如果幾次測得結(jié)果相差在允許范圍內(nèi)就認(rèn)為樣品是均勻的。

    (2) 選擇曲線名稱,打開計算回歸曲線系數(shù)界面,選擇所有元素后點擊Calculate按鈕進(jìn)行計算。

    (3) 計算完畢,點擊觀察元素回歸曲線按鈕觀察各元素回歸曲線。圖2所示為Al的回歸曲線及評判。

    SuperQ有兩個參數(shù)判斷回歸曲線的優(yōu)劣,即RMS和K因子,其表達(dá)式如下:

    式中,Cchem為標(biāo)準(zhǔn)含量;Ccalc曲線計算含量。RMS和K因子越小,則表示曲線越優(yōu)。各元素回歸曲線的RMS和K因子見表4。

    圖2 回歸曲線及評判Fig.2 Regression curve and evaluation.

    表4 各元素回歸曲線的RMS和K因子Table4 RMS and K factor of regression curve for each element.

    3 結(jié)果與討論

    3.1方法的準(zhǔn)確度

    為了評價方法的準(zhǔn)確度,選擇標(biāo)樣GSB-6用本曲線進(jìn)行測量,將測量值與標(biāo)準(zhǔn)樣品微量元素標(biāo)準(zhǔn)含量進(jìn)行對比,標(biāo)樣含量與本方法測得含量對比見表5。

    表5 方法的準(zhǔn)確度Table5 Accuracy of the method.

    從表5可以看出,對于微量元素的測量,相對誤差會比較偏大,某些元素的相對誤差還是比較大(>20%),這是以后的工作中可以改進(jìn)的。

    3.2方法的精密度

    為了考察曲線的精密度,取任意樣品,測量10次將所得結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,其平均值X與相對標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD見表6。

    RSD越小,則代表多次測量樣品的含量變化越小,即精密度越好。表6中方法的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差最大為Pb元素0.43%,精密度非常好。

    表6 方法的精密度(n=10)Table6 Precision of the method (n=10).

    3.3方法的應(yīng)用

    3.3.1 區(qū)分茶葉產(chǎn)地

    傳統(tǒng)的茶葉產(chǎn)地鑒定主要靠人的感官,看顏色,形狀,氣味來判斷。人的判斷不但有主觀性,而且由于個人的經(jīng)驗所限,往往不同人得到的結(jié)果往往不一致。不同的產(chǎn)地茶葉中微量元素的含量是不一樣的,根據(jù)這個差異,我們可以通過用X熒光測量茶葉中的微量元素含量來區(qū)分茶葉的產(chǎn)地。

    取福建紅茶和云南紅茶各5種,用所建立工作曲線測量,每個樣品3次測定的平均值列于表7,三次測量的RSD均小于1%。

    表7 云南和福建紅茶測量含量(μg/g)Table 7 Elemental contents of Yunnan and Fujian black tea (μg/g).

    云南茶葉和福建的茶葉,雖然都是紅茶,但是其中微量元素的含量還是有細(xì)微的區(qū)別。比如福建紅茶中Al、Cr、Zn和Pb等元素含量比云南茶葉中的同種元素含量偏高;而云南茶葉中Rb、Mg等元素含量又比福建茶葉偏高。由此,我們通過聚類分析,可以將兩種茶葉,根據(jù)其中微量元素的含量進(jìn)行分類。

    用SPSS程序軟件對10種茶葉進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,選擇組間聯(lián)結(jié)方法,Minkowski距離測量技術(shù),得到10種茶葉的聚類樹狀圖示于圖3。

    從圖3可以看出,當(dāng)取臨界值λ=15時,茶葉樣品分為兩大類,Y1?Y5聚為一類,此類是云南的5個茶葉樣品;F1?F4聚為一類,是福建的4個茶葉樣品;F5為福建的一個樣品,與F1?F4距離很近。聚類分析的結(jié)果表明,根據(jù)茶葉中礦質(zhì)元素的含量對茶葉進(jìn)行分類,可將云南、福建茶葉進(jìn)行顯著分類。其中F5樣品出現(xiàn)的歸類錯誤,有可能是樣品本身來源的不確定性造成的。從而可以認(rèn)為,本方法所測得的結(jié)果,可以區(qū)分茶葉產(chǎn)地。

    圖3 聚類分析樹狀圖Fig.3 Tree diagram of cluster analysis.

    3.3.2 區(qū)分茶葉類型

    本次試驗選取了任意3種綠茶茶葉,1種茉莉花茶茶葉與云南產(chǎn)的4種紅茶(Y1、Y3、Y4、Y5)進(jìn)行對比,通過聚類分析可以看出,本實驗所取得的數(shù)據(jù),每個樣品3次測定的平均值,云南產(chǎn)的4種紅茶含量選自表7,任意3種綠茶及1種茉莉花茶元素含量列于表8,其精確度完全可以區(qū)分開紅茶和綠茶的種類。

    利用SPSS軟件對上述8種茶葉進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,選擇組間聯(lián)結(jié)方法,Minkowski距離測量技術(shù),得到8種茶葉的聚類樹狀圖示于圖4。

    表8 任意3種綠茶及1種茉莉花茶元素含量(μg/g)Table 8 Elemental contents of three kinds of green tea and one kind of jasmine tea (μg/g).

    圖4 云南紅茶與任意3種綠茶及1種茉莉花茶的聚類分析樹狀圖Fig.4 Tree diagram of cluster analysis about Yunnan black tea and any three kinds of green tea and one kind of jasmine tea.

    從圖4可以看出,當(dāng)取臨界值λ=12時,茶葉Y1、Y3、Y4、Y5 聚為一類,這一類是云南的4個紅茶樣品;L3、M0、L1、L2距離很近。聚類分析的結(jié)果表明,根據(jù)茶葉中礦質(zhì)元素的含量對茶葉進(jìn)行分類,可將紅茶、綠茶進(jìn)行顯著分類。其中M0樣品出現(xiàn)的歸類錯誤,有可能是樣品本身來源的不確定性造成的。從而可以認(rèn)為,本方法所測得的結(jié)果,可以區(qū)分茶葉種類。

    4 結(jié)語

    通過本次試驗,找到了一種能用于X熒光測量生物樣的制樣方法——硼酸壓片法。硼酸墊底壓片制樣,有制樣簡單、快速、安全、經(jīng)濟(jì)且無污染的優(yōu)點。除去簡單的烘干樣品階段,制作一個樣品從磨樣到壓樣,大概只需5 min。測量完畢的樣品妥善保存可反復(fù)測量。這是消解制樣所不能比的。

    波長色散X熒光方法具有比原子吸收光譜法、ICP等離子發(fā)射譜有費用小,耗時短,工序簡單的優(yōu)點;比能量色散X熒光方法具有制樣更簡單,精度更高的優(yōu)點。

    由于茶葉中礦物質(zhì)元素與其種植環(huán)境有密切聯(lián)系,通過對植物中微量元素的分析可以對其產(chǎn)地和種類進(jìn)行歸屬。本文采用波長色散X熒光方法對來自云南和福建的10種紅茶中的22種礦質(zhì)元素的定量測定,同時結(jié)合聚類分析,對這10種茶葉的產(chǎn)地進(jìn)行了區(qū)分和判別;同時,對來自于云南的4種紅茶與任意3種綠茶及1種茉莉花茶中的22種礦質(zhì)元素的定量測定,同時結(jié)合聚類分析,對這8種茶葉的種類進(jìn)行了區(qū)別和判別。聚類分析表明,不同地區(qū)的茶葉樣品具有明顯相似礦物質(zhì)元素特征,利用Minkowski距離時能很快各自聚類。同一地區(qū)不同樣品差異較大,可能與品種、采樣海拔高度、土壤類型有關(guān)。采用本法可以準(zhǔn)確區(qū)分出茶葉的產(chǎn)地和種類,其精度達(dá)到預(yù)期。

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    CLCTL99

    Determination of trace elements in tea by wavelength dispersive X-ray fluorescence spectroscopy

    GONG Chunhui ZENG Guoqiang GE Liangquan LI Jun WEN Ziqiang
    (College of Nuclear Technology and Automation Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China)

    Background:Measuring trace elements in tea can determine its nutritional value, verify the authenticity and place of origin, and detect the poisonous and harmful elements remaining in tea due to the application of chemical fertilizers and pesticides. Purpose: In order to reduce the time for sample preparation and the costs of equipment maintenance, wavelength dispersive X-ray fluorescence (WDXRF) spectroscopy was used to determine the trace elements in tea which is rapid, non-destructive and accurate. The contents of more than 20 elements can be measured simultaneously. Methods: Sample pieces were made by the sample preparation method of boric acid rebasing. To avoid the exogenous environmental pollution subjected in the growth of tea, we removed the residual dust of the tea by cleaning it. According to the principle that the standard samples should be similar types with the samples to be analyzed to select standard samples. The curves were built by SuperQ, which contained compiling the measurement conditions, establishing the measurement conditions, checking the angles, determining the measurement times, checking PHD and adding the contents and the names of sample pieces. The accuracy of the method can be obtained by comparing the measured values with the trace element contents of standard samples. The contents of trace elements in tea determined by WDXRF can be used to classify the tea attribution and the tea species through cluster analysis of SPSS software. Results: (1) The results show that the biggest relative standard deviation is 0.43% of Pb, and the precision is very good. (2) Five kinds of tea are taken separately in Fujian and Yunnan, measured three times with the established working curves. And tree diagram of cluster analysis can be obtained with SPSS software to analyze the measured average values with cluster analysis, coupling method between groups and Minkowski distance measurement techniques. It can be seen that in the tree diagram, when the critical value λ was 15, the tea samples were divided into two categories. Y1 to Y5 were Yunnan tea samples and F1 to F4 were Fujian tea samples. Four kinds of black tea, any three kinds of green tea and a kind of jasmine tea are taken in Yunnan, measured three times with the established working curves. And tree diagram of cluster analysis can also be obtained. Cluster analysis showed that, black tea and green tea can be classified significantly based on the contents of mineral elements in tea. Conclusions: Compared with AAS and ICP-OES, WDXRF is a small-costing, short-consuming and simple-process method.

    Wavelength dispersive X-ray fluorescence spectroscopy (WDXRF), Tea, Content of trace elements, SPSS, Attributions of tea, Types of tea

    TL99

    10.11889/j.0253-3219.2013.hjs.36.090201

    國家高技術(shù)發(fā)展計劃(863)項目(2012AA061803)、成都理工大學(xué)金景福項目(J03201211H09)資助

    龔春慧,女,1990年出生,成都理工大學(xué)在讀碩士研究生,核能與核技術(shù)工程專業(yè)

    曾國強(qiáng),E-mail: zgq@cdut.edu.cn

    2013-01-28,

    2013-04-12

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