CN102262055B - 一种测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法 - Google Patents
一种测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法，可以简化操作步骤、降低操作费用，实现丙烯酰胺单体残留量的规模化分析。随着化学计量学的发展与应用，近红外光谱分析技术现已广泛用于工业、农业、医学等领域，但尚未被应用于聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺含量的测定。本发明以近红外光谱分析仪为测量工具，来分析聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体的残留量，能有效减少测定过程中的劳动量，降低操作费用，提高工作效率。本发明具有快速、准确、操作简便、费用低、不消耗任何试剂和标准物质等优点，可以成为聚丙烯酰胺类物质质量控制中丙烯酰胺单体残留量测定的重要方法。
Description
技术领域
本发明是关于测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法。主要为聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量测定提供一种快速、准确的分析测试方法。
背景技术
混凝法是水处理中最常用、最省钱而且非常重要的方法之一。混凝处理过程中，混凝处理效果与混凝剂的种类、性质是紧密相关的。聚丙烯酰胺类混凝剂因其具有分子链上正电荷密度高、水溶性好、相对分子质量可调、耐酸碱的优点而被广泛应用于污水处理、日用化工、采矿、造纸、石油工业等领域。但在聚丙烯酰胺类物质合成的过程中，单体不能完全转化，所以产品中残留一定量的单体。由于丙烯酰胺单体具有致癌、影响神经系统的作用，导致聚丙烯酰胺类物质的应用范围受到限制。因此，丙烯酰胺单体残留量的高低是衡量聚丙烯酰胺类物质好坏的一个重要指标。
目前，分析聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法主要有液相色谱法、气相色谱法、溴化法、紫外光谱法等。这些方法由于实验过程繁琐、测试费用昂贵、测试时间长、测得的数据需要进一步的处理和转换，所以很难进行规模化分析。近年来，随着计算机技术和仪器的迅速发展，化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得了长足的发展。近红外光谱法（near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）是利用物质在近红外光谱区特定的吸收特征来测定待测样品中一种或几种化学成分含量的方法，具有较强的穿透能力和散射效应、样品不需要预处理、对光程的精确度要求不高、所用光学材料廉价、不使用化学试剂、分析速度快等优点，不对环境造成污染，属于绿色分析技术。随着近年来化学计量学方法的发展，近红外光谱分析技术现才得以逐步应用于工业、农业、医学等领域，但目前，尚未见报道他人将近红外光谱分析技术应用于聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体含量的测定。
本专利则以聚丙酰胺类物质为样品，对其丙烯酰胺单体残留量采用近红外光谱法进行分析后建立定标模型，并对近红外光谱法预测丙烯酰胺单体残留量结果的准确性进行验证，而且由定标模型可直接预测出被测样品中丙烯酰胺残留的百分含量，为聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量测定提供一种快速、准确的分析方法。
发明内容
针对现有测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法存在实验过程繁琐、测试费用昂贵、测试时间长、很难进行规模化分析等问题，本发明的目的是提供一种具有操作快速、简便、准确、费用低、样品不需要预处理、不消耗任何试剂和标准物质等特点的方法。
本发明采用以下方法实现：
一种测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法，包括如下步骤：
（1）从固体样品中筛选若干配比的定标样品；
（2）将定标样品分别放入研钵中研磨，过32目筛；
（3）将反射探头分别直接插入步骤（2）过筛后所得各定标样品中进行扫描，得样品近红外光谱图谱；样品光谱采样时间选择48ms，平均8次，平滑度设为3，采样前光谱仪预热半个小时，扣减暗电流；
（4）对所得定标样品图谱选择整个波长或者若干波段，将每个波段的特征峰作为自变量，吸收峰作为因变量，采用小波分析进行降噪处理，并通过偏最小二乘法建立定标模型；同时用紫外光谱法对定标样品进行测定；
（5）运用定标相关系数法对近红外光谱法预测值和紫外光谱法测定值进行比较，验证定标模型的准确性；
（6）取若干待测样品，放入研钵中研磨，过32目筛后作为分析样本进行近红外扫描，用建立的定标模型进行预测，然后用检验相关系数比较近红外预测值来评价定标模型预测结果的准确性。
相比现有技术，本发明的有益效果是：
本发明的创新在于将近红外光谱分析法作为聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的测定手段。本方法具有操作快速、简便、准确、费用低、样品不需要预处理、不消耗任何试剂和标准物质等特点，解决了原有测定方法实验过程繁琐、测试费用昂贵、测试时间长、所得数据需进一步处理和转换、难以进行规模化分析等困难。采用本发明方法用未知样品即可建立定标模型，不需要标准样品；被测丙烯酰胺类物质物态为固体，无需进行预处理转化为其他物态；样品进行研磨后过32目筛，以保证样品的粉碎粒度与定标粒度一致，减小测量误差；而且，测得聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量与已有技术测定值相比较，结果具有较好的线性相关性，预测效果较好，说明该技术具有较高的准确性。
具体实施方式
实施例1：选用实验室自制固体PDA（PDA是二甲基二烯丙基氯化铵（DMDAAC）与丙烯酰胺（AM）的共聚物）为测定样品，具体包括如下步骤：
（1）运用主成分分析法在实验室自制固体PDA中筛选出38个为分析样本，将样品分别放入研钵进行研磨，过32目筛；
（2）近红外光谱仪采用美国Ocean Optics公司生产的NIRQuest-512近红外分析仪，光学分辨率4nm，配有pectraSuite光谱学平台软件，波长范围900-1700 nm，样品光谱采样时间选择48ms，平均8次，平滑度设为3，采样前光谱仪预热半个小时，扣减暗电流；
（3）将近红外分析仪的反射探头分别插入由步骤（2）过筛得到的样品中进行扫描，得近红外反射光谱图谱。同时用紫外光谱法对定标样品进行测定；
（4）在图谱中选取波长为981.84、1072.1、1179.6、1258.87、1392.19、1481.51和1624.12nm等七个波段，将每个波段的特征峰作为自变量，吸收峰作为因变量，采用小波分析进行降噪处理，通过偏最小二乘法建立定标模型：
Y=0.0049+0.0049X1+0.0035X2+0.0012X3+0.0018X4+0.0010X5-0.0005X6+0.0004X7
（5）运用定标相关系数法对定标模型进行准确性验证，结果如图1；
（6）从除定标样品外的PDA样品中另选10个AM单体残留量不同的样品进行预测，并与其紫外光谱法测定值运用检验相关系数法进行比较，如表1。
表 1 丙烯酰胺单体含量测定值与预测值对比
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
| 测定值(%) | 4.42 | 4.28 | 3.95 | 4.04 | 3.86 | 4.66 | 3.70 | 4.05 | 3.97 | 4.39 |
| 预测值(%) | 4.14 | 4.37 | 3.98 | 4.07 | 3.85 | 4.63 | 3.68 | 4.06 | 3.96 | 4.41 |
查t分布表，当显著性水平α=0.05，自由度f=18时，t0.05,18=2.101，t=0.131＜t0.05,18，表明两种方法的测定结果无显著性差异，模型具有可行性。
近红外光谱技术主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化学键的信息，因此分析范围几乎可覆盖所有有机化合物和混合物。且其具有快速、准确、不消耗任何试剂和标准物质等优点。与传统分析方法相比，工作效率大大提高。同时，通过实施例可知，近红外技术在聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的测定值也具有很高的准确性，因此，近红外光谱技术可以成为聚丙烯酰胺类物质质量控制中丙烯酰胺单体残留量测定的重要方法。
经试验证明，本发明具有操作快速、简便、准确、费用低、样品不需要预处理、不消耗任何试剂和标准物质等特点，实现了聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量测定的大规模分析。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种测定聚丙烯酰胺类物质中丙烯酰胺单体残留量的方法，包括如下步骤：
（1）从固体样品中筛选若干配比的定标样品；
（2）将定标样品分别放入研钵中研磨，过32目筛；
（3）将反射探头分别直接插入步骤（2）过筛后所得各定标样品中进行扫描，得样品近红外光谱图谱；样品光谱采样时间选择48ms，平均8次，平滑度设为3，采样前光谱仪预热半个小时，扣减暗电流；
（4）对所得定标样品图谱选择整个波长或者若干波段，将每个波段的特征峰作为自变量，吸收峰作为因变量，采用小波分析进行降噪处理，并通过偏最小二乘法建立定标模型；同时用紫外光谱法对定标样品的丙烯酰胺单体残留量进行测定；
（5）运用定标相关系数法对近红外光谱法预测值和紫外光谱法测定值进行比较，验证定标模型的准确性；
（6）取若干待测样品，放入研钵中研磨，过32目筛后作为分析样本进行近红外扫描，用建立的定标模型对待测样品中的丙烯酰胺单体残留量进行预测，定标模型预测值即为被测样品中丙烯酰胺残留的百分含量，然后用检验相关系数法比较近红外预测值来评价定标模型预测结果的准确性；
所述步骤（4）在图谱中选取波长为981.84、1072.1、1179.6、1258.87、1392.19、1481.51和1624.12nm七个波段，将每个波段的特征峰作为自变量，吸收峰作为因变量，采用小波分析进行降噪处理，通过偏最小二乘法建立定标模型：
Y=0.0049+0.0049X1+0.0035X2+0.0012X3+0.0018X4+0.0010X5-0.0005X6+0.0004X7。
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