化學(xué)計(jì)量學(xué)輔助三維室溫磷光法快速測(cè)定大氣污染源樣品中苊含量

鄧 偉 卿湘東* 陳 銘 吳康佳 雷堅(jiān)志 陳暢亞 許素文李雙雙 文 瑾 申湘忠

1(湖南人文科技學(xué)院，材料與環(huán)境工程學(xué)院，精細(xì)陶瓷與粉體材料湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，婁底 417000)2(婁底市環(huán)境保護(hù)局環(huán)境監(jiān)測(cè)站，婁底 417000)

1 引 言

多環(huán)芳烴(Polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)是一類(lèi)廣泛存在于環(huán)境中的有機(jī)污染物，具有致癌、致畸和致基因突變作用[1]。森林火災(zāi)、火山噴發(fā)等天然源和人類(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)， 包括機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放、工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程、家庭燃灶、垃圾焚燒、吸煙等人為源，是大氣中PAHs的主要來(lái)源。大氣中的PAHs主要以氣、固兩種形式存在，大多數(shù)的PAHs主要吸附在微小可吸入顆粒物表面，可以通過(guò)呼吸作用直接進(jìn)入人體肺部沉積，引發(fā)呼吸道和心血管系統(tǒng)等疾病，對(duì)人體健康危害極大[2,3]。因此，定性與定量解析各類(lèi)大氣污染源中PAHs含量，可為準(zhǔn)確研究大氣顆粒物中PAHs的來(lái)源及其分布特征提供依據(jù)，并為有效控制和防治PAHs污染提供理論基礎(chǔ)。

多環(huán)芳烴苊(Acenaphthene, ACE)，俗稱(chēng)萘己環(huán)，是原油的成分之一，也是煉焦生產(chǎn)的副產(chǎn)品之一，用作染料、涂料、洗滌劑、工程塑料和橡膠防老劑等工業(yè)產(chǎn)品的中間體和主要原料[4]。目前，檢測(cè)環(huán)境中多環(huán)芳烴苊含量的方法有紫外分光光度法[5]、同步熒光光譜法[6]、氣相色譜法[7]、液相色譜法[8,9]和氣相或液相色譜與質(zhì)譜聯(lián)用法[10～12]。這些方法各有利弊，其中紫外分光光度法選擇性差、定性難；氣相色譜法和液相色譜法預(yù)處理復(fù)雜；氣相色譜法-質(zhì)譜法和液相色譜法-質(zhì)譜法具有準(zhǔn)確的定性和定量分析能力，但儀器昂貴、樣品處理要求高；室溫?zé)晒夥▋x器操作簡(jiǎn)單、靈敏度高、分析速度快，但選擇性差，多組分光譜易重疊。室溫磷光(Room temperature phosphorescence, RTP)法不僅具有熒光法的優(yōu)點(diǎn)，還具有選擇性較好和線(xiàn)性范圍寬等優(yōu)勢(shì)，在多環(huán)芳烴、農(nóng)殘、獸殘、藥物檢測(cè)和生物成像分析中得到廣泛應(yīng)用[13]。Carretero等[14]發(fā)展了一種基于可變角同步掃描的微乳液增穩(wěn)RTP技術(shù)， 同時(shí)測(cè)定了水溶液中5種多環(huán)芳烴; 龍文清[15]采用無(wú)保護(hù)液體RTP方法測(cè)定了井水和江水樣中的1-萘胺; 賈麗華等[16]對(duì)鹵代萘酐的環(huán)糊精誘導(dǎo)RTP性質(zhì)進(jìn)行了研究; 安昭琦等[17]基于鹽酸巴馬汀(PaH)可與Mn摻雜ZnS量子點(diǎn)(Mn:ZnS QDs)發(fā)生靜電作用，導(dǎo)致Mn:ZnS QDs發(fā)生室溫磷光猝滅效應(yīng)的原理，發(fā)展了一種高效、快速檢測(cè)人體體液中痕量PaH的RTP方法; Yang等[18]設(shè)計(jì)合成了一系列吩噻嗪衍生物， 并首次觀察到奇特的純有機(jī)光誘導(dǎo)RTP現(xiàn)象，極大地促進(jìn)了有機(jī)磷光材料在生物體內(nèi)成像的應(yīng)用。但這些已報(bào)道的工作都是基于二維磷光激發(fā)光譜或發(fā)射光譜開(kāi)展的對(duì)無(wú)機(jī)物或有機(jī)物的定性和定量研究，而基于激發(fā)發(fā)射矩陣三維室溫磷光光譜對(duì)物質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確定量研究的工作還未見(jiàn)報(bào)道。

本研究提出利用激發(fā)發(fā)射矩陣磷光結(jié)合基于交替三線(xiàn)性分解算法(ATLD)的二階校正方法，對(duì)婁底市區(qū)大氣污染源(如餐廳餐廚油污、油煙氣和煙囪灰)中苊含量進(jìn)行檢測(cè)。利用化學(xué)計(jì)量學(xué)二階校正方法具有的“二階優(yōu)勢(shì)”，可進(jìn)一步提高室溫磷光法的選擇性，且可解決預(yù)處理繁瑣和光譜重疊難分辨等難題[19～21]。本方法操作簡(jiǎn)便、經(jīng)濟(jì)環(huán)保，并在有未知干擾存在的情況下也能實(shí)現(xiàn)多環(huán)芳烴苊的準(zhǔn)確快速測(cè)定，為大氣污染源中多環(huán)芳烴的快速檢測(cè)提供了一種很有潛力的分析方法，為大氣顆粒物源解析提供了理論依據(jù)。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1 儀器與試劑

F-7000熒光分光光度儀(日本日立公司)；LC-20AD凝膠滲透色譜(日本島津公司)；TMP-1500大氣采樣器(江蘇億通電子有限公司)；電子分析天平(精度0.0001 g)。

苊分析標(biāo)準(zhǔn)溶液(2000 μg/mL，1.0 mL，溶劑為甲苯，阿拉丁試劑有限責(zé)任公司)；Na2SO3、KI、甲醇、環(huán)已烷、正已烷、丙酮、乙腈、二氯甲烷和無(wú)水乙醇(分析純，湖南匯虹有限責(zé)任公司)； 超純水(18.2 MΩ·cm)由ABZ1-10-P艾科浦水純化系統(tǒng)(重慶Ever Yong Enterprises Development 公司)制備。

2.2 樣品采集及預(yù)處理

餐廚油污樣品采集于婁底市湖南人文科技學(xué)院食堂， 通過(guò)取樣勺刮取抽油煙機(jī)出氣口表層油污于采樣瓶中獲得。將采集的油污樣稱(chēng)取35 g左右置于250 mL錐形瓶中，取正己烷30 mL，二氯甲烷20 mL，倒入錐形瓶中，加塞，室溫靜置于暗處，萃取24 h后過(guò)濾，留取濾液；將濾液轉(zhuǎn)移至蒸餾燒瓶中，加入5.0 mL去離子水，置于真空旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀中，減壓蒸餾出有機(jī)溶劑至殘液5 mL，轉(zhuǎn)移至燒杯中，備用。餐廚油煙氣樣品采集于婁底市湖南人文科技學(xué)院食堂。采用大氣采樣器于抽油煙機(jī)出氣口采集獲得。取10 mL正己烷-二氯甲烷混合液(3∶2,V/V)，加入大氣采樣器的U型管，收集學(xué)校附近餐廚油煙氣。采取與油污濾液相同的濃縮方法處理收集液，得5 mL殘液，轉(zhuǎn)移至燒杯中備用。煙囪灰采集于婁底市某工廠煙囪底部?jī)?nèi)壁處， 采用毛刷刷取煙道內(nèi)壁的煙灰于采樣瓶中獲得。稱(chēng)取10 g煙囪灰，采取與油污處理相同的方式進(jìn)行萃取、蒸餾和濃縮后得5 mL殘液，轉(zhuǎn)移至燒杯中備用。

2.3 實(shí)驗(yàn)方法

將苊(ACE)標(biāo)準(zhǔn)溶液1.0 mL(2000 μg/mL)轉(zhuǎn)移至100 mL棕色容量瓶中，用甲醇定容，配制成20 μg/mL的儲(chǔ)備液， 備用。

2.3.1驗(yàn)證樣與實(shí)際樣配制取5個(gè)10 mL棕色容量瓶，各加入0.4、0.5、0.6、0.8和1.0 mL ACE工作液，分別加入2.5 mL 2.0 mol/L KI、0.4 mL 0.5 mol/L Na2SO3和4 mL 8%乙腈溶液，用去離子水定容至10 mL，編號(hào)1～5號(hào)，作為校正樣品集。再分別取7個(gè)10 mL棕色容量瓶，各加入0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9和1.0 mL ACE工作液，分別依次加入2.5 mL 2.0 mol/L KI、0.4 mL 0.5 mol/L Na2SO3和4 mL 8%乙腈溶液，用去離子水定容，編號(hào)6～12號(hào)，作為驗(yàn)證樣品集。

平行配制油污、油煙氣和煙囪灰3組21個(gè)實(shí)際樣，分別加入油污、油煙氣和煙囪灰提取液，作為背景干擾，再在每組7個(gè)10 mL棕色容量瓶中分別加入與驗(yàn)證集相同體積的ACE工作液、KI、Na2SO3和8%乙腈溶液，最后用去離子水定容，作為實(shí)際樣品集。

取3個(gè)10 mL容量瓶，分別加入油污、油煙氣和煙囪灰提取液，加入2.5 mL 2.0 mol/L KI、0.4 mL 0.5 mol/L Na2SO3和4 mL 8%乙腈溶液，用去離子水定容，作為提取液空白樣品，用于計(jì)算實(shí)際樣中ACE的檢出限(LOD)。

2.3.2儀器參數(shù)設(shè)置為了最大限度去除拉曼散射和瑞利散射的干擾，將三維磷光掃描的激發(fā)波長(zhǎng)范圍(λex)調(diào)整為240～440 nm，間隔為20 nm；發(fā)射波長(zhǎng)范圍(λem)調(diào)整為370～490 nm，間隔為10 nm；而狹縫寬度設(shè)置為20 nm/20 nm；掃描速度設(shè)置為240 nm/min，氙燈電壓設(shè)置為800 V。

3 理論方法

3.1 三線(xiàn)性成分模型[22]

假設(shè)二階儀器數(shù)據(jù)如激發(fā)發(fā)射矩陣磷光數(shù)據(jù)被收集在大小為I×J×K的三維數(shù)陣X中，其中I代表激發(fā)波長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)，J代表發(fā)射波長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)，K代表樣本數(shù)。三維響應(yīng)數(shù)陣X中第(i,j,k)個(gè)元素xijk可用式(1)表示：

(1)

其中，N表示對(duì)體系有實(shí)際貢獻(xiàn)的磷光光譜成分?jǐn)?shù)；xijk表示第k個(gè)樣本在激發(fā)波長(zhǎng)為i、發(fā)射波長(zhǎng)為j時(shí)的磷光強(qiáng)度；ckn是相對(duì)濃度陣C(K×N)中的元素(k,n)；ain是相對(duì)激發(fā)光譜陣A(I×N)中的元素(i,n)；bjn是相對(duì)發(fā)射光譜陣B(J×N)中的元素(j,n)；eijk是三維殘差數(shù)陣E(I×J×K)中的元素(i,j,k)。

3.2 交替三線(xiàn)性分解(ATLD)算法[23]

Wu等[23]于1998年將交替三線(xiàn)性分解算法用于三維數(shù)據(jù)處理。該算法充分利用交替最小二乘原理和基于奇異值分解的Moore-Penrose廣義逆計(jì)算來(lái)改進(jìn)平行因子分析(PARAFAC)算法的性能。該算法不僅保留了“二階優(yōu)勢(shì)”，即在存在未知干擾時(shí)也能對(duì)感興趣的組分進(jìn)行準(zhǔn)確的定量分析，而且具有收斂速度快和對(duì)過(guò)量因子數(shù)不敏感等優(yōu)點(diǎn)。對(duì)三維數(shù)陣X采用ATLD分解可獲得歸一化激發(fā)光譜陣A、歸一化發(fā)射光譜陣B以及相對(duì)濃度陣C。對(duì)A、B、C作適當(dāng)處理后，再根據(jù)文獻(xiàn)[24]的二階校正步驟對(duì)未知樣中感興趣組分直接進(jìn)行定量分析。

3.3 統(tǒng)計(jì)分析

全部三維磷光數(shù)陣均采用Matlab軟件進(jìn)行分析，算法和線(xiàn)性回歸方程等均按照文獻(xiàn)的算法自行編制。

4 結(jié)果與討論

4.1 實(shí)驗(yàn)條件探索及優(yōu)化

按2.2節(jié)方法制備的3種樣本與苊標(biāo)液進(jìn)行色譜實(shí)驗(yàn)對(duì)照，未檢出苊(如圖1)。

因影響磷光發(fā)射及其強(qiáng)度的因素較多，所以本研究首先對(duì)實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行優(yōu)化。參考無(wú)保護(hù)流體室溫磷光(NP-RTP)方法[25]，以KI為重原子微擾劑，Na2SO3為去氧劑，通過(guò)改變KI和Na2SO3濃度，考察苊(ACE)磷光強(qiáng)度和穩(wěn)定性。結(jié)果表明，2.0 mol/L KI和0.5 mol/L Na2SO3可使ACE溶液被激發(fā)出較強(qiáng)的磷光信號(hào)，并持續(xù)穩(wěn)定。在2 h內(nèi)每隔2 min掃描一次ACE的發(fā)射光譜，疊加后如圖2所示。在400 nm處，ACE的最大磷光強(qiáng)度基本維持在400～445。

圖1 4種樣本的色譜圖：苊標(biāo)樣，油污，油煙氣和煙囪灰Fig.1 Chromatographs for four samples:acenaphthene (ACE) standard, greasy dirt, oil smoke and flue dust

圖2 采用熒光分光光度計(jì)(磷光模式)掃描60次獲得的苊磷光發(fā)射光譜疊加圖(λex, max=400 nm)Fig.2 Emission spectra profiles of ACE by using fluorescence spectrophotometer in phosphorescence mode after scanning 60 times (λex, max= 400 nm)

有機(jī)溶劑也會(huì)對(duì)ACE的磷光產(chǎn)生影響，通過(guò)考察甲醇、乙醇、環(huán)已烷、正已烷、丙酮和乙腈等有機(jī)溶劑種類(lèi)及其濃度發(fā)現(xiàn)，8%乙腈溶液可使ACE獲得最大的磷光強(qiáng)度。工作電壓對(duì)信噪比有顯著影響，本研究中測(cè)試工作電壓從500 V升高至1000 V。當(dāng)選取工作電壓為800 V時(shí)，獲得了較好的信噪比。

4.2 三維磷光光譜

圖3為ACE含量為2.00 μg/mL的5#校正樣、1#油污空白樣、1#油煙氣空白樣及1#煙囪灰空白樣的三維磷光光譜圖。從圖3可見(jiàn)，3種實(shí)際大氣染污源樣品的三維磷光譜中都存在不光滑且與ACE光譜重疊的峰(ACE的磷光激發(fā)和發(fā)射波長(zhǎng)范圍分別為λex= 240～440 nm和λem=370～490 nm)，這些峰可能來(lái)源于大氣染污源樣品中有機(jī)物或無(wú)機(jī)物的磷光發(fā)射，或儀器背景干擾(如瑞利散射)與ACE的吸收范圍嚴(yán)重重疊。這些結(jié)果表明，未經(jīng)分離直接采用常規(guī)RTP方法實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣污染源樣品中ACE含量的準(zhǔn)確快速測(cè)定非常困難。本研究提出了基于交替三線(xiàn)性分解的二階校正法輔助三維室溫磷光光譜的方法(ATLD-TRTP)，以達(dá)到對(duì)干擾嚴(yán)重的大氣污染源樣品中感興趣組分的快速準(zhǔn)確測(cè)定的目的。

圖3 (A)5#校正樣(2.00 μg/mL)、(B) 1#油污空白、(C) 1#油煙氣空白和(D)1#煙囪灰空白樣品的三維磷光光譜圖Fig.3 Three-dimensional phosphorescence spectra of calibration sample No.5 (A, 2.00μg/mL), greasy dirt (B), oil smoke (C) and flue dust (D), respectively

4.3 方法驗(yàn)證

圖4 利用核一致診斷算法預(yù)估計(jì)三維數(shù)陣的組分?jǐn)?shù)(油污樣)Fig.4 Estimating the rank of a three way data array by using CORCONDIA (greasy dirt sample)

4.4 大氣污染源樣品中ACE的光譜分析

在對(duì)實(shí)際樣分析之前，首先采用核一致診斷算法(CORCONDIA)[26]預(yù)估計(jì)三維磷光數(shù)陣的組分?jǐn)?shù)。以油污樣為例，得到的結(jié)果如圖4所示。前3個(gè)組分的核一致值大于60%，第4和第5個(gè)組分分別為40.4%和27.0%。通常，當(dāng)核一致值≥60%時(shí)，模型被認(rèn)為接近三線(xiàn)性；當(dāng)核一致值<60%時(shí)，模型則被認(rèn)為偏離三線(xiàn)性，根據(jù)核一致值的變化情況可獲得準(zhǔn)確的組分?jǐn)?shù)。因此，根據(jù)核一致診斷結(jié)果，預(yù)估組分?jǐn)?shù)為3。但ATLD算法對(duì)過(guò)量組分?jǐn)?shù)不敏感，只要選取的組分?jǐn)?shù)等于或大于真實(shí)組分?jǐn)?shù)即可。本研究選取組分?jǐn)?shù)為5，可以更好地?cái)M合實(shí)際三維磷光數(shù)陣。

采用ATLD算法分辨油污、油煙氣和煙囪灰的三維磷光數(shù)陣所獲得的多環(huán)芳烴ACE的歸一化磷光激發(fā)光譜和發(fā)射光譜。如圖5所示，在3種不同的基體干擾中，ATLD算法每次分辨出的分析物ACE的發(fā)射光譜(圖5B中藍(lán)線(xiàn))基本一致，都與其真實(shí)光譜(圖5B中綠線(xiàn))幾乎完全吻合。但對(duì)于算法分辨的ACE激發(fā)光譜(圖5A中藍(lán)線(xiàn))存在著一定的差異，其中在油污和油煙氣兩種基體中，分辨的激發(fā)光譜在300 nm以上的區(qū)域與其真實(shí)的區(qū)域(圖5A中綠線(xiàn))基本吻合，300 nm以下部分出現(xiàn)了偏差；對(duì)于煙囪灰樣，算法分辨的激發(fā)光譜則與真實(shí)光譜吻合不是很好。這種差異性可能與磷光的激發(fā)機(jī)理有關(guān)，有待進(jìn)一步研究。雖然激發(fā)光譜存在差異，但算法準(zhǔn)確地分辨出了ACE發(fā)射光譜，依然可以進(jìn)行定量分析。

圖5 用ATLD(n=5)分析油污、油煙氣和煙囪灰中苊獲得的磷光歸一化激發(fā)光譜(A)和發(fā)射光譜(B)(油污: A1、B1；油煙氣: A2、B2；煙囪灰:A3、B3)
Fig.5 Resolved phosphorescence normalized excitation spectra (A) and normalized emission spectra (B) of ACE by applying ATLD(n=5)for analysis of greasy dirt (A1 and B1), oil smoke (A2 and B2) and flue dust (A3 and B3) samples, respectively

4.5 大氣污染源樣品中苊的定量及統(tǒng)計(jì)分析

表1 采用ATLD算法分析大氣污染源樣品獲得的ACE含量(n=5)

Table 1 Obtained contents of ACE in the air pollution source samples by applying ATLD algorithm (n=5)

樣品編號(hào)SampleNumber實(shí)際濃度Actual concentration(μg/mL)預(yù)測(cè)濃度 (回收率(%)) Predicted concentration (μg/mL)(Recovery, %)驗(yàn)證Validation油污Greasy dirt油煙氣Oil smoke煙囪灰Flue dust10.800.68(85.4)-0.74(92.6)0.90(112.1)21.001.04(104.2) 1.05(104.7)0.98(98.4)1.04(103.7)31.201.25(103.9) 1.20(100.2)1.34(112.0)1.07(89.1)41.401.22(87.0) 1.25(89.3)1.47(105.2)1.16(82.6)51.601.49(93.3) 1.33(83.1)1.58(98.9)1.51(94.2)61.801.81(100.6) 1.46(81.0)1.61(89.2)2.07(115.2)72.002.03(101.3)1.70(84.9)-2.25(112.5)平均回收率Average recovery (%)96.5±6.890.5±7.999.4±6.1101.4±10.9

表2 品質(zhì)因子和統(tǒng)計(jì)參數(shù)

Table 2 Figures of merit and statistical parameters

本研究還用靈敏度(SEN)[27，28]、選擇性(SEL)[28]、檢測(cè)下限(LOD)[29]和定量限(LOQ)[29]等品質(zhì)因子評(píng)估了方法的準(zhǔn)確性，結(jié)果如表2所示。獲得的3種大氣污染源樣品中ACE的SEN分別為106.3、102.6和78.7 μg/mL， LOD分別為39.2、18.9和31.0 ng/mL。此外，還將本方法獲得的LOD和LOQ與標(biāo)準(zhǔn)的氣相色譜-質(zhì)譜法[30,31]、高效液相色譜-紫外檢測(cè)器和高效液相色譜-熒光檢測(cè)器[32]等方法獲得的LOD和LOQ進(jìn)行了比較，結(jié)果見(jiàn)表2。結(jié)果表明，本方法獲得的LOD和LOQ比標(biāo)準(zhǔn)的方法的更低或與之接近。

5 結(jié) 論

本研究建立的基于交替三線(xiàn)性分解的二階校正方法結(jié)合激發(fā)發(fā)射矩陣三維室溫磷光數(shù)陣(ATLD-TRTP)，能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)大氣污染源樣品中多環(huán)芳烴苊。本方法采用熒光光譜儀的磷光模式，對(duì)復(fù)雜大氣污染源(如餐廚油污、油煙氣和煙囪灰等樣品)中苊進(jìn)行無(wú)保護(hù)流體三維室溫磷光掃描， 以獲得三維磷光數(shù)陣，然后采用化學(xué)計(jì)量學(xué)二階校正方法對(duì)數(shù)陣進(jìn)行分解，實(shí)現(xiàn)了干擾共存下多環(huán)芳烴苊的快速定量分析。本方法準(zhǔn)確、綠色環(huán)保，為研究大氣顆粒物中PAHs的來(lái)源提供了一種很有潛力的分析方法。