農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展趨勢探討

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全事關(guān)民生福祉，在諸多影響因素中，農(nóng)藥殘留對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和食品安全的負(fù)面影響尤為突出。農(nóng)殘超標(biāo)不僅危及消費者的身體健康，還會削弱農(nóng)產(chǎn)品的市場競爭力，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。因此，強化農(nóng)殘檢測、有效控制農(nóng)藥殘留風(fēng)險已成為各方共識。前處理作為農(nóng)殘檢測的首要環(huán)節(jié)，其效能直接影響著檢出率、靈敏度及定量準(zhǔn)確性等關(guān)鍵指標(biāo)。然而，傳統(tǒng)的前處理方法往往存在操作復(fù)雜、有機溶劑消耗量大、污染嚴(yán)重、自動化水平低等缺陷，難以適應(yīng)日益嚴(yán)格的農(nóng)殘控制要求和快速篩查需求。因此，農(nóng)殘前處理領(lǐng)域亟待變革創(chuàng)新，大力發(fā)展智能化、集成化、綠色化的新型樣品前處理技術(shù)，為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全保駕護(hù)航，推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

一、常見的農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)

（一）振蕩漂洗法

振蕩漂洗是一種常用的農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)，主要是利用振蕩器將樣品置于溶劑中振蕩，使農(nóng)藥殘留物從基質(zhì)中溶出并轉(zhuǎn)移到提取液中，進(jìn)而達(dá)到農(nóng)殘?zhí)崛〉哪康?。該技術(shù)操作簡便、快速經(jīng)濟，適用于水果、蔬菜等基質(zhì)中的農(nóng)殘常規(guī)檢測。然而，振蕩漂洗法提取效率有限，且存在較大的基質(zhì)干擾，對于低含量農(nóng)殘及復(fù)雜基質(zhì)樣品往往難以滿足檢測需求，在應(yīng)用中存在一定的局限性。

（二）勻漿萃取法

勻漿萃取是指采用高速均質(zhì)器將樣品研磨粉碎，并加入適當(dāng)比例的有機溶劑充分混勻，使農(nóng)殘組分從固體基質(zhì)中脫附出來進(jìn)入液相，以達(dá)到提取分離的目的。該方法前處理設(shè)備簡單，操作易于標(biāo)準(zhǔn)化，適用于果蔬、谷物等多種基質(zhì)，是實驗室農(nóng)殘檢測常用的樣品前處理方式。然而，勻漿萃取過程中有機溶劑消耗量較大，存在一定的安全風(fēng)險和環(huán)境污染問題，并且對于部分農(nóng)殘的提取效率較低，可能會出現(xiàn)漏檢的情況。

（三）索氏提取法

索氏提取是利用有機溶劑在加熱條件下不斷循環(huán)流經(jīng)樣品表面，從而將農(nóng)殘持續(xù)萃取至提取液，實現(xiàn)待測物與基質(zhì)的分離純化。該方法適用于多種復(fù)雜基質(zhì)，提取徹底、重復(fù)性好，是痕量農(nóng)殘檢測的理想選擇。然而，索氏提取操作繁瑣、耗時長、自動化程度低，不利于快速檢測，且提取過程中會消耗大量溶劑，存在一定的安全隱患和環(huán)保問題，在常規(guī)農(nóng)殘檢測中應(yīng)用受限。

（四）液-液萃取法

液-液萃取法通過在樣品中加入兩種互不相溶的有機溶劑，利用農(nóng)殘在兩相中的溶解度差異，使其在振蕩、靜置等過程中從一相轉(zhuǎn)移到另一相，實現(xiàn)對農(nóng)藥殘留的富集與凈化。該技術(shù)對多種農(nóng)殘的提取效果良好，但對溶劑的選擇和配比要求較高，同時富集倍數(shù)有限，可能出現(xiàn)基質(zhì)干擾和乳化等現(xiàn)象，從而在一定程度上影響分析的靈敏度和重現(xiàn)性。

（五）超聲波提取法

超聲波提取法主要利用超聲波引發(fā)的空化效應(yīng)和機械振動作用，加速溶劑分子與基質(zhì)中農(nóng)藥殘留的接觸，使其迅速溶解到提取液中，從而縮短提取時間，提高提取效率。該方法儀器設(shè)備簡單，操作便捷，尤其適用于熱敏性農(nóng)殘的提取分析，但超聲波的非選擇性作用可能導(dǎo)致較多雜質(zhì)被同時提取，需要進(jìn)一步凈化提取物，且存在一定的能耗及噪音污染。

（六）固相萃取法

固相萃取法是利用農(nóng)殘與固定相之間的相互作用力差異，實現(xiàn)農(nóng)藥殘留從液相基質(zhì)中的選擇性分離與富集。與傳統(tǒng)的液-液萃取法相比，固相萃取具有農(nóng)殘選擇性強、凈化效果好、有機溶劑用量少等優(yōu)勢，已成為痕量農(nóng)殘樣品檢測前處理的重要手段。然而，固相萃取柱種類繁多，適用性各異，選擇和優(yōu)化匹配不當(dāng)會影響回收率，同時填料價格昂貴、自動化程度不高，在應(yīng)用中仍存在一定的挑戰(zhàn)。

二、農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)的創(chuàng)新

（一）新型前處理技術(shù)的涌現(xiàn)

1.便攜式農(nóng)殘檢測設(shè)備。便攜式農(nóng)殘檢測設(shè)備具有體積小、重量輕、攜帶方便等特點，可實現(xiàn)樣品的快速現(xiàn)場檢測與實時數(shù)據(jù)傳輸，為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管提供了有力的技術(shù)支撐。這類設(shè)備主要利用電化學(xué)或光學(xué)傳感器技術(shù)，通過特異性識別農(nóng)殘分子結(jié)構(gòu)或反應(yīng)活性，將檢測信號轉(zhuǎn)換為可定量的電學(xué)或光學(xué)信號，進(jìn)而實現(xiàn)對農(nóng)殘含量的快速測定。比如，基于酶抑制機理的電化學(xué)農(nóng)殘傳感器，通過農(nóng)殘對固定酶活性特異性抑制所引起的電流變化，實現(xiàn)痕量農(nóng)殘的靈敏檢測；基于表面等離子體共振、拉曼光譜等光學(xué)原理的農(nóng)殘快檢儀，通過農(nóng)殘與受體分子特異性結(jié)合導(dǎo)致的光信號變化，實現(xiàn)對多種農(nóng)殘的同時定性、定量分析。開發(fā)高選擇性識別元件是便攜式農(nóng)殘檢測面臨的主要挑戰(zhàn)，設(shè)備的穩(wěn)定性和使用壽命也有待進(jìn)一步提升。此外，建立便攜式檢測結(jié)果與實驗室標(biāo)準(zhǔn)方法的關(guān)聯(lián)性，對結(jié)果的準(zhǔn)確判讀和決策應(yīng)用也至關(guān)重要。

2.智能化前處理技術(shù)。人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展為農(nóng)殘前處理方法的智能升級帶來了新機遇，將極大地促進(jìn)農(nóng)殘檢測效率與準(zhǔn)確性的提升，對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管體系的優(yōu)化與完善具有重要意義。具體而言，通過將機器學(xué)習(xí)算法與農(nóng)殘檢測結(jié)合，可實現(xiàn)對樣品前處理過程的自適應(yīng)優(yōu)化與智能決策。例如，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對不同基質(zhì)的光譜、色譜指紋圖譜進(jìn)行特征提取和智能識別，可實現(xiàn)對農(nóng)殘?zhí)崛l件的自動優(yōu)選與對干擾物的高效剔除；基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對農(nóng)殘檢測大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可實現(xiàn)對不同基質(zhì)中典型農(nóng)殘分布規(guī)律、污染趨勢的動態(tài)掌控，為農(nóng)殘檢測方案的實時優(yōu)化與前處理效能的持續(xù)改進(jìn)提供依據(jù)。此外，將機器視覺、機器人等技術(shù)引入農(nóng)殘前處理環(huán)節(jié)，可實現(xiàn)對樣品制備、萃取分離、濃縮凈化等操作的自動化控制，不僅降低分析人員的勞動強度，也能顯著提高檢測通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性。

（二）新型前處理技術(shù)的優(yōu)勢

1.操作簡便。相較傳統(tǒng)方法，新型農(nóng)殘前處理技術(shù)具有操作簡便、自動化程度高等優(yōu)勢。比如，微萃取技術(shù)可將樣品制備、萃取富集等多個步驟集于一體，實現(xiàn)“一步萃取”，無需繁瑣的人工操作。自動進(jìn)樣與在線凈化技術(shù)可實現(xiàn)對前處理全流程的自動化控制，只需簡單的參數(shù)設(shè)置，即可完成全部操作，極大地簡化了分析流程，不僅能降低對操作人員的技能要求，也能提高檢測效率與數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性。

2.成本效益高。新型前處理技術(shù)在降低分析成本、提高資源利用率方面具有顯著優(yōu)勢。比如，固相微萃取、吸附棒等技術(shù)采用可重復(fù)使用的萃取介質(zhì)，可有效減少有機溶劑及一次性耗材的消耗，在降低檢測成本的同時提高環(huán)保性；微流控芯片技術(shù)可將樣品用量降至微升級，大幅節(jié)約珍貴的樣品資源；自動化、集成化設(shè)計可顯著提升單位時間內(nèi)的樣品處理通量，有效提升檢測效率；在線凈化與多殘留物同時檢測技術(shù)有助于簡化檢測流程，提高設(shè)備與人力資源利用率，進(jìn)一步優(yōu)化檢測成本效益。

3.檢測速度快、準(zhǔn)確性高。新型前處理技術(shù)可顯著提升農(nóng)殘檢測的速度與準(zhǔn)確性。比如，微萃取技術(shù)可在幾分鐘內(nèi)完成農(nóng)殘的提取富集，自動進(jìn)樣與在線凈化技術(shù)可實現(xiàn)樣品前處理與檢測的無縫連接，大幅縮短檢測時間。此外，新型吸附材料與識別元件的開發(fā)，有助于提高農(nóng)殘?zhí)崛〉倪x擇性與靈敏度，減少基質(zhì)干擾，保障檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。比如，分子印跡聚合物、適配體等仿生材料可實現(xiàn)對目標(biāo)農(nóng)殘的特異性識別；石墨烯、碳納米管、金屬有機骨架材料等新型吸附材料可顯著提高農(nóng)殘的富集倍數(shù)；自動化控制與數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測功能可實時優(yōu)化前處理條件，排除人為誤差，進(jìn)一步強化檢測數(shù)據(jù)的可靠性與重現(xiàn)性。

三、農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)的發(fā)展趨勢

（一）精準(zhǔn)化與智能化

精準(zhǔn)化與智能化將成為新一代農(nóng)殘檢測前處理技術(shù)的主流趨勢，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入新動力。比如，基于新一代傳感器件與納米材料的高靈敏農(nóng)殘傳感芯片，可實現(xiàn)對痕量殘留的原位、在線檢測，為精準(zhǔn)把控農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量提供技術(shù)支撐。人工智能算法與農(nóng)殘檢測大數(shù)據(jù)的深度融合將催生自適應(yīng)、多參數(shù)的智能決策系統(tǒng)，可根據(jù)不同農(nóng)殘種類、基質(zhì)特性、污染水平自主優(yōu)化前處理方案與檢測策略，并對農(nóng)產(chǎn)品安全風(fēng)險進(jìn)行實時預(yù)警，最終形成覆蓋農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、流通等全鏈條的智慧監(jiān)管體系，為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全提供全方位保障。傳感器融合技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)平臺的應(yīng)用也將進(jìn)一步拓展農(nóng)殘檢測的時空維度，加強污染物的可追溯性與對過程質(zhì)量的動態(tài)管控。

（二）多功能與集成化

多殘留物同時檢測是農(nóng)殘監(jiān)管的必然要求，但不同類型農(nóng)殘的理化性質(zhì)差異較大，對前處理方法的選擇性和匹配度要求較高，單一技術(shù)往往難以實現(xiàn)對不同極性、不同結(jié)構(gòu)農(nóng)殘的高效提取與富集，集成化、多功能樣品前處理平臺的構(gòu)建已勢在必行。例如，通過分子印跡、離子液體、超臨界流體等新型萃取技術(shù)的串聯(lián)組合，建立“提取-凈化-富集”一體化解決方案；基于連續(xù)流、微流控芯片等技術(shù)打造集成化樣品制備平臺，實現(xiàn)對自動進(jìn)樣、混勻、萃取、凈化、濃縮等多步驟的有效串聯(lián)；在線固相萃取-液相色譜/質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)則可實現(xiàn)樣品前處理與檢測分離，以及定性、定量分析的全自動化。此外，基于觸控式界面、無線傳輸、遠(yuǎn)程監(jiān)控等技術(shù)研發(fā)的智能化農(nóng)殘一體機，將實現(xiàn)從樣品制備、分析測試到數(shù)據(jù)處理、結(jié)果判定的全流程閉環(huán)控制，顯著提升農(nóng)殘檢測效率與準(zhǔn)確性。

（三）環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展

隨著人們環(huán)保意識的提高與可持續(xù)發(fā)展理念的深入人心，農(nóng)殘前處理領(lǐng)域也在不斷加速綠色化進(jìn)程。比如，超臨界流體、離子液體等綠色溶劑可從源頭減少有機溶劑的用量，從而降低對環(huán)境與人體健康的危害；基于多孔材料、生物高分子等可降解基質(zhì)研發(fā)的新型吸附劑不僅性能優(yōu)異，使用壽命長，還易于回收再生，可有效減少廢棄物排放。對材料流、能量流、廢棄物流進(jìn)行系統(tǒng)集成優(yōu)化，發(fā)展集污染控制、資源回收、能量梯級利用于一體的農(nóng)殘檢測工藝路線，構(gòu)建綠色實驗室，實現(xiàn)農(nóng)殘檢測系統(tǒng)的清潔生產(chǎn)，將成為該領(lǐng)域可持續(xù)發(fā)展的重要方向。此外，加強對檢測人員環(huán)保理念的培養(yǎng)和對綠色操作規(guī)范的宣傳貫徹，形成政產(chǎn)學(xué)研多方參與的長效機制，也將進(jìn)一步推動農(nóng)殘檢測的綠色轉(zhuǎn)型。

作者簡介：趙君麗（1978—），女，漢族，云南洱源人，助理工程師，大學(xué)本科，研究方向為食品檢測。