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光学早期预警检测饮用水中芳香烃的吸光度、透射和荧光激发-发射映射(A-TEEM)仪器技术

期刊:Proc. of SPIEDOI:10.1117/12.2522498

饮用水源中芳香烃污染的光学早期预警检测技术研究——基于A-TEEM仪器技术的创新方法

作者及发表信息
本研究由Horiba Instruments Incorporated的Adam M. Gilmore与Linxi Chen共同完成,发表于2019年SPIE会议论文集《Next-Generation Spectroscopic Technologies XII》,论文标题为《Optical early warning detection of aromatic hydrocarbons in drinking water sources with absorbance, transmission and fluorescence excitation-emission mapping (A-TEEM) instrument technology》。


学术背景
研究领域:环境分析化学与光学传感技术。
研究动机:全球饮用水源普遍面临石油衍生物(如致癌性芳香烃)污染威胁,但传统检测技术因天然溶解性有机物(DOM, Dissolved Organic Matter)的高背景干扰,难以实现低浓度污染物(如苯系物BTEX)的快速精准监测。美国环保署(USEPA)规定苯在饮用水中的最大允许浓度(MCL, Maximum Contaminant Level)为5 µg/L,而典型地表水DOM浓度高达1–20 mg/L,且其吸光度和荧光量子产率远高于BTEX(苯、甲苯、乙苯、二甲苯的统称)。
研究目标:开发一种无需试剂和萃取、可在3–5分钟内完成检测的光学方法,实现对地表水中BTEX的高灵敏度(检测限1 µg/L,定量限3 µg/L)监测。


研究方法与流程
1. 样品制备与仪器配置
- 样品来源:使用商业标准品(BTEX混合液及单组分)加标至饮用水厂进水口的过滤原水(0.45 µm滤膜预处理)。
- 核心设备:Horiba Aqualog® UV-800C型A-TEEM(Absorbance-Transmission-Fluorescence Excitation-Emission Mapping)仪器,配备深紫外光源(150W氙灯)、硅光电二极管(吸光度检测器)及CCD光谱仪(荧光检测器)。
- 光学参数:激发波长240–325 nm(步长4 nm),发射波长250–800 nm(步长4.6 nm),积分时间2–4秒,采用内滤效应(IFE, Inner-Filter Effect)校正以扩展线性范围。

  1. 校准与建模

    • 浓度梯度设计:通过甲醇稀释标准品,制备0–2090 µg/L的BTEX浓度梯度,每个浓度点重复3次以保证数据稳健性。
    • 算法创新:采用Eigenvector公司SOLO软件包(v8.6)进行偏最小二乘回归(PLS, Partial Least Squares)分析,结合递归PLS变量选择算法,将三维荧光数据(EEMs)转换为二维阵列并剔除瑞利/拉曼散射干扰。
  2. 验证实验

    • 检测限计算:基于校准曲线截距误差与斜率,按公式𝐿𝑂𝐷=3×截距误差/斜率和𝐿𝑂𝑄=10×截距误差/斜率确定各化合物检测限(表1)。
    • 加标回收:在原水中加标3.3–332 µg/L BTEX,验证PLS模型预测准确性(R²=1.000)。

主要结果
1. 灵敏度突破:低浓度范围(0–60 µg/L)的BTEX检测限达0.3–1 µg/L(如二甲苯LOD为0.3 µg/L),远低于USEPA标准(图6–7)。
2. 抗干扰能力:通过PLS算法有效分离BTEX特征信号与DOM背景(图4–5),即使DOM浓度(3.2 mg/L)为BTEX的千倍以上仍可准确量化。
3. 技术优势:相比传统固相萃取-色谱法(SPE-GC),A-TEEM技术将单样本分析时间从数小时缩短至3–5分钟,且无需前处理。


结论与价值
1. 科学意义:首次将A-TEEM技术与PLS建模结合,解决了DOM高背景下的痕量BTEX检测难题,为复杂基质光学传感提供了新范式。
2. 应用价值:可集成自动化采样与互联网通信系统,实现水源污染的实时早期预警(如石油泄漏监测),显著提升水厂应急响应能力。


研究亮点
1. 方法创新:专利A-TEEM仪器同步获取吸光度、透射率与三维荧光数据,结合靶向PLS分析,实现多组分同步检测。
2. 性能指标:苯的检测限(1 µg/L)较传统荧光法提升10倍,且无需萃取浓缩。
3. 工程化潜力:仪器支持在线流动采样,适合部署于水厂进水口或上游流域。

其他价值
研究还验证了该方法对多环芳烃(PAHs,如蒽、芘)的适用性(图5),拓展了其在有机污染物广谱筛查中的应用前景。

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