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使用FTIR成像分析定性與定量分析廢水,、沉積物和動(dòng)物體內(nèi)的微塑料
閱讀：2100 發(fā)布時(shí)間：2021-11-15前言：近年來，塑料污染越來越多地進(jìn)入研究人員,、政界人士和公眾的視線,。微塑料 (< 5 mm) 尤其是大家關(guān)注的焦點(diǎn)，人們懷疑它們會在環(huán)境和水生生物中積聚 [1],。 微塑料來源眾多,，其在環(huán)境中保留數(shù)百年后才能被最終分解。然而,，人們對環(huán)境和 水生生物中微塑料的積聚水平和影響了解甚少,。部分原因是缺乏標(biāo)準(zhǔn)的分析方法， 以及目前的分析技術(shù)過于耗時(shí)導(dǎo)致實(shí)踐困難,。 之前發(fā)表的研究成果依靠目視識別對樣品中的塑料進(jìn)行定量 [2],。本研究開發(fā)了從環(huán) 境樣品中提取微塑料的可靠方法。采用傅立葉變換紅外 (FTIR) 光譜成像技術(shù)對各種 微塑料類型進(jìn)行定性和定量分析 [3,4],。
實(shí)驗(yàn)部分 樣品 在一段時(shí)間內(nèi)從丹麥維堡的一個(gè)濕蓄水池中采集樣品,，包括沉 積物、水,、三脊棘魚和水蛭,。研究中未對水生動(dòng)物展開深入分 析，僅用其驗(yàn)證了動(dòng)物群體中微塑料的檢測結(jié)果,。 池塘接收雨水徑流并保留了道路上的污染物,，可能導(dǎo)致微塑料 的濃度增加。 總共從池塘中收集 50 L 水。每批次采水樣 10 L,，收集在螺口 蓋涂覆 Teflon 涂層的 2 × 5 L 培養(yǎng)基儲瓶中,。采樣位置如圖 1 所示。 用一個(gè)直徑 5 cm 的玻璃采樣器（采樣位置見圖 1）在距離池 塘邊緣 1–2 米處收集沉積物樣品,。將每份沉積物樣品的頂層 液體轉(zhuǎn)移至玻璃罐中,。 如圖 1 所示，使用池塘中鋪設(shè)的漁網(wǎng)捕獲魚樣品,。用袋網(wǎng)捕獲 其他動(dòng)物群樣品,，然后放入裝有純乙醇的玻璃瓶中。然后將這 些樣品放在冰上,，以 –20 °C 的溫度保存在實(shí)驗(yàn)室中
樣品前處理 所有玻璃器皿在使用前都要沖洗三次,，并蓋好所有設(shè)備、樣品 等,，以防受到空氣中微塑料的污染,。 分析環(huán)境樣品中的微塑料時(shí)，主要挑戰(zhàn)是如何去除有機(jī)物/生 物體,。由于許多塑料都有疏水性,，有機(jī)物會在塑料表面聚集， 因此在對微塑料進(jìn)行光譜表征之前,，必須先去除有機(jī)物,。用 H2O2 氧化作為主要預(yù)處理方法，因?yàn)檫@種方法可以在保持塑 料不變的同時(shí)去除有機(jī)物,。
通過篩分并用乙醇沖洗以富集水樣中的塑料,，然后將乙醇 蒸發(fā)。 對沉積物樣品進(jìn)行篩分與冷凍干燥,，然后通過 H2O2 氧化去除 有機(jī)物,。再用重量分離法分離無機(jī)和有機(jī)組分。 動(dòng)物群樣品的前處理方法是在每 1 g 干重的冷凍干燥樣品中加 入 60 mL 的 5 M KOH,。然后將該溶液在 45 °C 下攪拌 48 小 時(shí),。加入超純水，之后篩分樣品,。 將三種樣品類型的最終富集塑料顆粒樣品分別懸浮于乙醇 中,。將粒徑 > 80 µm 的樣品沉積到紅外反射載玻片 (MirrIR, Kevley Technologies) 上，進(jìn)行反射模式 FTIR 成像分析,。將粒 徑 < 80 µm 的樣品沉積在氟化鈣 (CaF2) 紅外透明窗片上，烘 干用于隨后的透射模式分析,。經(jīng)過處理后,，微塑料顆粒將粘 附在載玻片上，用于 FTIR 成像分析。
儀器 使用傅立葉變換紅外 (FTIR) 成像系統(tǒng)對樣品中的微塑料進(jìn)行 定性和定量分析,。系統(tǒng)中包括一臺 Agilent Cary 620 FTIR 顯微 鏡,，與 Agilent Cary 670 FTIR 光譜儀聯(lián)用。顯微鏡上配備了一 個(gè) 128 × 128 像素的焦平面陣列 (FPA) 檢測器,，能夠以 15 倍 的放大率在每區(qū)塊 700 × 700 微米的區(qū)域中同時(shí)采集 16384 幅光譜圖,。儀器可以自由切換反射和透射兩種模式。儀器設(shè) 置如表 1 所示,。
數(shù)據(jù)處理 FTIR 成像數(shù)據(jù)分析通過使用丹麥奧爾堡大學(xué)開發(fā)的 MPhunter 軟件與德國阿爾弗雷德韋格納研究所合作完成,。MPhunter 將 一系列參比譜圖關(guān)聯(lián)到 FTIR 成像系統(tǒng)獲得的譜圖中。然后其使 用原始譜圖（未衍生）和第一第二衍生譜圖將圖像中所有譜圖 （本例中共 420 萬譜圖）關(guān)聯(lián)到每一個(gè)加載的參比譜圖,，使用 整個(gè)譜圖范圍或選定范圍內(nèi)的波數(shù)并在 0 和 1 之間產(chǎn)生一個(gè) 分?jǐn)?shù),，表明擬合優(yōu)度。這三種相關(guān)性可單獨(dú)加權(quán),。 為檢測樣品中的微塑料,，采用一種自動(dòng)算法將數(shù)據(jù)庫中的所有 參比譜圖與圖像中的所有譜圖進(jìn)行比較。在這種情況下,，采用 了塑料聚合物和天然材料的 113 張參比譜圖,，其顯示出與樣 品塑料譜圖具有相似性。將譜圖數(shù)據(jù)庫中的各種材料分配到不 同的材料組,，如 PP,、PE、PET 等等,。用于微塑料顆粒檢測的 算法采用 2 個(gè)概率評分閾值,。首先，該算法找尋所有最高概率 評分的像素（本例中每個(gè)像素概率分?jǐn)?shù)為 113）并將其歸為塑 料材料,，同時(shí)尋找評分高于較高閾值的所有像素,。此外，該算 法分析所有相鄰像素,，如果它們擁有與所屬材料組同類型的材 料且概率評分高于第二閾值,，則添加這些像素為塑料顆粒。
現(xiàn)有相關(guān)性中,，原始譜圖的權(quán)重為 0（意味著不在考慮范圍 內(nèi)）,，而第一和第二衍生圖權(quán)重都為 1，意味著最終分?jǐn)?shù)是第 一和第二衍生圖分?jǐn)?shù)的平均值,。不考慮原始譜圖的原因是傾斜 的基線（樣品形狀尺寸造成光散射）往往帶來誤導(dǎo)性的結(jié)果,， 而在使用衍生圖時(shí)不會遇到此問題。圖形輸出可以是顏色相關(guān) 的圖像,，每個(gè)像素通過最近的譜圖匹配進(jìn)行顏色編碼,，以及/ 或者生成第二圖像顯示用戶特定選擇的參比材料的熱點(diǎn)圖,。 然后分析已鑒定的塑料顆粒，找出顆粒像素之間的最長距離,， 從而獲得顆粒的主要尺寸,。假定顆粒形狀為橢圓且知道掃描中 顆粒的面積，從而獲得次要尺寸,。第三尺寸厚度,，假定為次要 尺寸的 0.67 倍。假定顆粒是橢圓,，計(jì)算其體積,。根據(jù)體積和 已鑒定塑料材料的密度來計(jì)算質(zhì)量。這些顆粒的參數(shù)以列表形 式顯示,，便于導(dǎo)出,。請參閱圖 3 示例。
結(jié)果與討論 通過分析樣品的 FTIR 圖像,，對樣品中的塑料進(jìn)行定性與定量 分析,。該分析需要去除目標(biāo)物以外的大部分物質(zhì)。為達(dá)到此目 的,，對每種不同類型樣品（如水,、沉積物、魚）的前處理方法 進(jìn)行了優(yōu)化,。 透射測定（粒徑 10–80 µm）的所有 113 個(gè)參比譜圖的完整相 關(guān)性圖像,，如圖 3 所示。 乍看之下,，很明顯大部分顆粒是天然原料,，比如纖維和蛋白 質(zhì)。尤其可以看到纖維顆粒,，它們均來源于纖維素材料,。 圖 4 展示了原始譜圖（未衍生）和第一衍生圖中，定性為聚 丙烯的像素和聚丙烯參比圖之間的對比,。它清楚地表明,，采用 衍生圖可以有效減少散射造成的光譜偏移和基線傾斜（與樣品 的顆粒性質(zhì)相關(guān)），從而提供與參比譜圖更好的相關(guān)性,。