CN105510288A - 复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法，解决了复杂水体中溶解有机物存在的情况下，三维荧光光谱技术结合三维平行因子定量水中多环芳烃分析困难的问题。本发明实现了溶解有机物存在下多环芳烃更准确的定量检测。此外，本发明还给出一种得到溶解有机物存在下各种多环芳烃荧光量子产率的新方法。

Description

复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法

技术领域

本发明涉及光谱测量方法领域，具体是一种复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法。

背景技术

三维荧光光谱技术，结合二阶校正算法，用于检测直接或间接发荧光的物质时，具有较高的灵敏度和较好的选择性，且不需要大量试剂和繁杂的样本处理程序，已经被广泛应用到水体痕量多环芳烃的识别和定量分析中。目前，常用的二阶校正算法是三维平行因子，其基本步骤是：1)测量校正集和待测样本的三维荧光光谱，建立三维数据阵；2)分解校正集和待测样本组成的三维数据阵，得到激发光谱、发射光谱和浓度得分载荷；3)通过分解得到的激发、发射光谱来分辨光谱组份；4)利用校正集的浓度得分和相应真实浓度来建立校正曲线；5)通过校正曲线和预测组份的浓度得分来预测其在待测样中的浓度。三维平行因子的最大的优势是即使待测样中包含校正集中没有的未知干扰，仍能实现对目标分析物的直接定量分析。在实际情况中，水环境相当复杂，其中的许多共存物，增加了预测芳环芳烃浓度的难度。溶解有机物是自然水体很重要的组成部分，它可以作为荧光猝灭剂，降低多环芳烃的荧光强度，进而增加预测芳环芳烃浓度的难度。

发明内容

本发明的目的是提供一种复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法，以解决现有技术复杂水环境中、溶解有机物存在下，痕量多环芳烃定量困难的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、先建立没有溶解有机物时，多环芳烃的校正集，用荧光分光光度计扫描待测样本，得到其三维荧光光谱数据阵；将含有溶解有机物的待测样本的三维荧光光谱加入校正集数据阵中，建立如下三维平行因子模型：

$x_{i,j,k}={\Σ}_{f=1}^F{a}_{if}{b}_{if}{c}_{kf}+{\mathrm{\ϵ}}_{ijk},i=1,\mathrm{...},I;j=1,\mathrm{...},J;k=1,\mathrm{...},K---\left(1\right),$

其中，x_i,j,k是第i个样本在激发波长λ_j和发射波长λ_k时的荧光强度；F是因子数，即模型中的荧光团数；a_if是第f个荧光团在第i个样本中的相对浓度；b_jf和c_kf分别是第f个荧光团在激发波长λ_j的发射光谱和发射波长λ_k的激发光谱；分别以a_if、b_jf和c_kf为矩阵元，可得到三个矩阵A、B和C，即浓度得分、激发和发射光谱三个载荷；

(2)、利用校正集中各目标分析物分析物的浓度得分和相应的真实浓度建立校正曲线；

(3)、利用目标分析物在溶解有机物存在下相应的荧光量子产率，根据公式(2)，对其浓度得分进行修正，利用修正后的浓度得分和之前的校正曲线预测其浓度，公式(2)如下：

CS＝cs*Ip/Ia(2)，

公式(2)中，CS为校正后的浓度得分，cs为溶解有机物存在下得到的浓度得分，Ip为没有溶解有机物时的相对荧光强度，Ia为有溶解有机物时的相对荧光强度；

对于求多环芳烃浓度在溶解有机物存在下的荧光量子产率，将猝灭剂浓度变化下的激发发射矩阵组成四维数据阵X，然后对其建立四维平行因子模型如公式(3)：

$x_{i,j,k,l}={\Σ}_{f=1}^F{a}_{if}{b}_{jf}{c}_{kf}{d}_{lf}+{\mathrm{\ϵ}}_{ijkl},i=1,\mathrm{...},I;j=1,\mathrm{...},J;k=1,\mathrm{...},K;l=1,\mathrm{...},L---\left(3\right),$

其中，d_lf是第f个荧光团在溶解有机物的浓度为l时的荧光量子产率，列矢量(d_1f,d_2f,...,d_Lf)组成矩阵D，即得到各目标分析物在不同溶解有机物浓度下的荧光量子产率，从中找到各组份在不同溶解有机物浓度下的荧光量子产率，即可实现对其浓度得分进行修正。

本发明利用三维荧光光谱技术结合平行因子算法，提供了一种用不含溶解有机物的校正集去预测溶解有机物存在下多环芳烃浓度的方法，可实现溶解有机物存在下多环芳烃更准确的定量检测。

附图说明

图1为具体实施例中三维平行因子模型得到的激发光谱、发射光谱和浓度得分三个载荷图，其中：

图1a为激发光谱图，图1b为发射光谱图，图1c为浓度得分载荷图。

图2为具体实施例中建模得到的发射光谱、激发光谱、浓度得分和荧光量子产率四个载荷图，其中：

图2a为发射光谱载荷图，图2b为激发光谱载荷图，图2c为浓度得分载荷图，图2d为荧光量子产率载荷图。

图3为具体实施例中校正后的验证集和测试集的浓度得分图。

具体实施方式

具体实施例：

菲phenanthrene(PHE)、芘pyrene(PY)、蒽anthracene(AN)和芴fluorene(FLU)是最具代表性四种多环芳烃，它们的分子量比较小，因此在水中溶解度较高。腐殖酸Humicacid(HA)是溶解有机物的重要组成部分，普遍存在于自然水体中。根据本发明提出的方法，选取菲、芘、蒽和芴为目标分析物，以浓度为2.5mgL^-1的腐殖酸为代表，配制两组实验样品，进行验证。按照表1给出的多环芳烃浓度配比，配制不含腐殖酸(1-1到1-21)和含有腐殖酸(2-1到2-21)的两套样品，其中校正集和验证集用实验室去离子水配制，测试集用董铺岛水库水配制。用日立F-7000荧光光度计扫描三维荧光光谱，光电探测器的电压设置为500V，激发波长240-280nm，发射波长300-420nm，采样间隔均为2nm。去掉拉曼和瑞利散射后，用得到的三维荧光光谱建立两个数据阵：1)不含腐殖酸的校正集(1-1到1-9)和含有腐殖酸的验证集和测试集(2-10到2-21)建立三维数据阵，维度为21×21×61(样本数×激发波长×发射波长)；2)不含腐殖酸的所有样本(1-1到1-21)和含有腐殖酸的所有样本(2-1到2-21)建立四维数据阵，维度为21×21×61×2(样本数×激发波长×发射波长×腐殖酸浓度)。

表1不同样本中腐殖酸和多环芳烃的浓度配比

*1-,2-代表没有腐殖酸和浓度为2.5mgL^-1的腐殖酸样本。

对三维数据阵建立三维平行因子模型，用核一致诊断法判断因子数F为5。图1为建模得到的激发光谱、发射光谱和浓度得分三个载荷图。根据校正集的浓度得分和真实浓度建立校正曲线见表2，校正曲线的相关系数均大于0.9990。根据校正曲线和待测样中目标分析物的浓度得分，可求出相应的预测浓度，表3给出验证集中目标分析物的预测浓度及统计结果，表4给出测试集中目标分析物的预测浓度的回收率。

表2各目标分析物的校正曲线

表3利用未校正的浓度得分预测腐殖酸浓度为2.5mgL^-1的验证集中目标分析物的浓度

a预测均方根误差其中c_iand分别是第i个样本的预测浓度和实际浓度，n为预测样本数。

b预测的相对误差REP＝100*RMSEP/c_mean，其中c_mean是待测浓度的平均值。

表4利用未校正的浓度得分预测腐殖酸浓度为2.5mgL^-1的测试集中各目标分析物浓度的回收率

a回收率为 $R_i={\hat{c}}_i/c_i\×100\%,$

b平均回收率为 $M=(1/n){\mathrm{\Σ}}_1^n{R}_i\×100\%,$

为了求出各目标分析物在腐殖酸浓度为2.5mgL^-1时的荧光量子产率，对四维数据阵建立四维平行因子模型，用核一致诊断法判断因子数F为6。图2是建模得到的激发光谱、发射光谱、浓度得分和荧光量子产率四个载荷图。根据公式2，对图1中的验证集和测试集的浓度得分进行校正，得到的结果见图3。用表2的校正曲线和图3中校正后的浓度得分去预测目标分析物的浓度，所得结果列于表5和6中。表5中验证集的预测均方根误差小于0.51，预测的相对误差小于13.65％，优于表3中的结果。表6中预测集各目标分析物的回收率均介于88.59％和99.49％之间，优于表4中的结果。

表5用为校正后的浓度得分预测腐殖酸浓度为2.5mgL^-1的验证集中目标分析物的浓度

表6用校正后的浓度得分预测腐殖酸浓度为2.5mgL^-1的测试集中目标分析物浓度的回收率

Claims (1)

1.复杂水环境中痕量多环芳烃定量分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、先建立没有溶解有机物时，多环芳烃的校正集，用荧光分光光度计扫描待测样本，得到其三维荧光光谱数据阵；将含有溶解有机物的待测样本的三维荧光光谱加入校正集数据阵中，建立如下三维平行因子模型：

$x_{i,j,k}={\mathrm{\Σ}}_{f=1}^F{a}_{if}{b}_{jf}{c}_{kf}+{\mathrm{\ϵ}}_{ijk},i=1,...,I;j=1,...,J;k=1,...,K---\left(1\right),$

其中，x_i,j,k是第i个样本在激发波长λ_j和发射波长λ_k时的荧光强度；F是因子数，即模型中的荧光团数；a_if是第f个荧光团在第i个样本中的相对浓度；b_jf和c_kf分别是第f个荧光团在激发波长λ_j的发射光谱和发射波长λ_k的激发光谱；分别以a_if、b_jf和c_kf为矩阵元，可得到三个矩阵A、B和C，即浓度得分、激发和发射光谱三个载荷；

(2)、利用校正集中各目标分析物分析物的浓度得分和相应的真实浓度建立校正曲线；

(3)、利用目标分析物在溶解有机物存在下相应的荧光量子产率，根据公式(2)，对其浓度得分进行修正，利用修正后的浓度得分和之前的校正曲线预测其浓度，公式(2)如下：

CS＝cs*Ip/Ia(2)，

公式(2)中，CS为校正后的浓度得分，cs为溶解有机物存在下得到的浓度得分，Ip为没有溶解有机物时的相对荧光强度，Ia为有溶解有机物时的相对荧光强度；

对于求多环芳烃浓度在溶解有机物存在下的荧光量子产率，将猝灭剂浓度变化下的激发发射矩阵组成四维数据阵X，然后对其建立四维平行因子模型如公式(3)：

$x_{i,j,k,l}={\mathrm{\Σ}}_{f=1}^F{a}_{if}{b}_{jf}{c}_{kf}{d}_{lf}+{\mathrm{\ϵ}}_{ijkl},i=1,...,I;j=1,...,J;k=1,...,K;l=1,...,L---\left(3\right),$

其中，d_lf是第f个荧光团在溶解有机物的浓度为l时的荧光量子产率，列矢量(d_1f,d_2f,...,d_Lf)组成矩阵D，即得到各目标分析物在不同溶解有机物浓度下的荧光量子产率，从中找到各组份在不同溶解有机物浓度下的荧光量子产率，即可实现对其浓度得分进行修正。