Determination of Perfluorooctanoic Acid (PFOA) in Plastic Component of the Household Appliances by High Performance Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry

建立了高效液相色谱-串联质谱( HPLC - MS/MS)结合加速溶剂萃取测定小型家用电器塑料部件中全氟辛酸(PFOA)的分析方法.样品冷冻粉碎后采用甲醇作溶剂进行快速溶剂萃取,萃取液经C18固相萃取柱富集净化后,以C18柱为分离柱,以甲醇-水为流动相,梯度洗脱,电喷雾负离子模式下多反应监测(MRM))模式检测.PFOA在0.5～100.0 μg/L范围内线性关系良好(r2=0.998 9),回收率为93％～ 107％,相对标准偏差为2.9％～7.6％,检出限(S/N =3)为0.5μg/kg.该方法操作简便、灵敏度高,适用于小型家用电器塑料部件中全氟辛酸残留分析.     

液相色谱-串联质谱法测定小型家用电器塑料部件中双酚A

建立了小型家用电器塑料部件中双酚A的液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)检测方法。采用快速溶剂萃取仪对样品进行萃取,以Sep-Pak C18固相萃取柱净化,甲醇-水(含有0.05%氨水)混合液作为流动相,负离子模式下进行MS/MS检测。结果表明: 该方法在5～100 μg/L范围内线性关系良好,相关系数(r2)为0.9991。在10、25和75 μg/kg 3个添加水平下,双酚A的平均回收率为95.2%～109.7%,相对标准偏差均小于3.8%,检出限为10 μg/kg。该方法操作简便,灵敏度高,适用于家用电器塑料部件中双酚A的残留分析。     

高效液相色谱-串联质谱联用技术测定环境水样中的全氟化合物

采用HPLC-ESI-MS/MS联用技术,以C18反相柱为分析柱,以甲醇、醋酸铵为淋洗液,10min即可分离全氟庚酸(PFHeA)、全氟辛酸(PFOA)、全氟辛烷磺酸(PFOS)、全氟壬酸(PFNA)和全氟癸酸(PFDeA)5种全氟化合物。样品溶液500mL经RP柱离线浓缩、2mL甲醇洗脱、水定容至5mL后,50μL进样分析。以363/319、412.9/368.9、498.9/80、462.9/419和512.8/469离子对分别对PFHeA,PFOA,PFOS,PFNA和PFDeA进行监控和定量检测。线性范围在0.5~20ng/L之间(r≥0.9944),5种物质的检出限依次为0.10、0.15、0.11、0.11和0.18ng/L。该方法已成功运用于4种环境水样的测定,4ng/L的加标回收结果在52.6%~117.5%之间。     

高效液相色谱-串联质谱法测定医用口罩中8种全氟化合物

采用高效液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术建立了医用口罩中全氟辛酸、全氟辛烷磺酸钾、全氟十一酸、全氟十二酸、全氟辛烷磺酸胺、全氟十三酸、全氟十四酸、N-乙基全氟辛烷磺酸胺8种全氟化合物的测定方法。样品以甲醇为溶剂,超声提取,采用C₁₈(150 mm×2.1 mm, 5μm)色谱柱分离,流动相为甲醇和乙酸铵,梯度洗脱,多反应监测(MRM)模式进行分析检测,外标法定量。结果表明：8种全氟化合物的定量限(LOQ,以信噪比>10计)为0.50～1.58μg/kg,在0.5～10μg/L时标准曲线线性关系良好(r>0.9979),样品加标回收率为98.4%～102.3%,相对标准偏差为1.55%～7.44%。该方法前处理简单,回收率高,精密度好,适用于医用口罩中全氟化合物的检测。     

近岸及河口海水中全氟化合物的固相萃取富集/超高效液相色谱-串联质谱测定

建立了近岸及河口海水中全氟辛基磺酸(PFOS)、全氟辛酸(PFOA)、全氟十一酸(PFUn A)、全氟十二酸(PFDo A)、全氟十三酸(PFTr DA)、全氟十四酸(PFTA)6种全氟化合物(PFCs)的超高效液相色谱-串联质谱(UHPLC-MS/MS)测定方法。使用C18固相萃取小柱对500 m L水样中的目标物进行富集后,用15 m L甲醇-乙酸乙酯混合淋洗液(4∶1)进行洗脱,浓缩,定容至1.0 m L后,用Kinetex XB-C18色谱柱以均含5.0mmol/L甲酸铵的甲醇-水为流动相梯度洗脱方式进行分离,电喷雾负离子模式(ESI-)电离,多重反应监测模式(MRM)以及内标法对6种PFCs进行定性定量测定。优化了固相萃取、色谱分离及质谱测定条件,考察了海水盐度对方法回收率的影响。在优化实验条件下,方法在2.0,5.0,10.0 ng/L加标水平下,实际海水样品的回收率为80.1%~117.4%,在2.0 ng/L加标水平的相对标准偏差(RSD,n=7)为8.2%~12.1%。6种PFCs的线性范围为0.5~50.0μg/L,相关系数大于0.999 0;方法的定量下限(LOQ,S/N=10)为0.5~1.5 ng/L。该方法具有样品前处理简单、分析速度快、选择性好的特点,适用于近岸及河口海水中全氟化合物的快速测定。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定皮革中全氟辛烷磺酸和全氟辛酸

样品经甲醇索式提取180 min及复合式弱阴离子交换固相萃取柱富集,用氨水-甲醇(1+99)溶液从柱上洗脱PFOS和PFOA使净化。洗脱液在45℃氮气吹干,残渣用流动相乙腈-5 mmol.L-1乙酸胺(42+58)混合溶液溶解定容至5 mL,取10μL注入超高效液相色谱仪。以不同体积比的乙腈与5 mmol.L-1乙酸铵的混合溶液为流动相作梯度淋洗,经C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,5μm)分离。采用电喷雾负离子源及多反应监测模式测定。PFOS和PFOA的质量浓度均在40.0μg.L-1以内呈线性关系,检出限(3S/N)均为1μg.L-1。在3个标准加入水平下进行了回收率和精密度试验,PFOS和PFOA的加标回收率分别在90.0%～99.4%和91.6%～104.0%之间,相对标准偏差(n=6)均不大于13%。     

液相色谱-串联质谱法测定纺织品中7种全氟有机物

建立了纺织品中7种全氟有机物(全氟己酸、全氟庚酸、全氟辛酸、全氟壬酸、全氟癸酸、全氟十一酸、全氟辛烷磺酸盐)残留的液相色谱-串联质谱分析方法。样品用甲醇超声提取,C18固相萃取小柱净化后,采用多反应监测(MRM)负离子模式检测,外标法定量。方法检出限(S/N=3)为0.02~0.08μg/kg,阴性样品的加标回收率为80%~101%,相对标准偏差(n=6)为3.2%~7.1%。该方法前处理简单、回收率高、精密度好,适用于纺织品中全氟有机物的检测确证。     

高效液相色谱-串联质谱联用测定人血液中的全氟化合物

采用HPLC-ESI-MS/MS联用技术,建立了分析血样中9种全氟化合物(PFCs)的方法.以13C4标记的PFOS (MPFOS)作为内标物.以C18反相柱为分析柱,甲醇、醋酸铵为梯度洗脱淋洗液,9种分析物包括全氟己烷磺酸(PFHxS)、全氟庚酸(PFHpA)、全氟辛酸 (PFOA)、全氟辛烷磺酸(PFOS)、全氟壬酸(PFNA)、全氟癸酸(PFDA)、全氟十一酸(PFUnDA)、全氟十二酸(PFDoDA)和全氟十四酸(PFTA),在15 min内即可达到良好的分离.在血样前处理中,采用MTBE液-液萃取和固相萃取相结合的方法,进一步净化样品以延长色谱柱寿命;比较了4种固相萃取小柱对全氟化合物的萃取性能,最终选定HLB柱(Waters).本研究还讨论了两种C18反相柱Acclaim 120(50 mm×4.6 mm, 3 μm)和Acclaim120 (250 mm×4.6 mm, 5 μm)(Dionex) 对PFCs的分析性能,在本实验条件下,两种色谱柱具有相似的分离性能及检出限,线性范围在0.1～50 μg/L之间 (r≥0.9957);对于血液样品该方法的检出限在0.03～0.8 μg/L之间.本研究将该方法成功地应用于血样实际样品中全氟化合物的测定,加标回收除PFTA较低外,其它化合物均在74.2%～118.1%之间.     

不粘锅涂层中全氟辛酸及其盐的气相色谱法测定

采用气相色谱建立了不粘锅涂层中全氟辛酸及其盐(PFOA)残留量的测定方法。样品用乙腈在175℃、10.3 MPa下用快速溶剂萃取仪萃取20 min;通过对衍生化试剂、用量、反应时间的优化,选用1∶20的乙酰氯-无水甲醇衍生化试剂。用HP-1毛细管柱(25 m×0.20 mm i.d.,0.33μm)分离,气相色谱/电子捕获检测器测定。PFOA的定量下限为5μg/kg。4个添加水平的平均回收率在96%~105%,相对标准偏差为1.81%~4.91%。     

液相色谱-串联质谱法快速测定电子电气产品中全氟辛酸和全氟辛烷磺酸

建立了液相色谱-串联质谱法快速测定电子电气产品中全氟辛酸(PFOA)和全氟辛烷磺酸(PFOS)的分析方法。采用加速溶剂萃取提取样品中PFOA和PFOS,二氯甲烷作溶剂,外标法定量,LC-MS/MS分析时间1 m in。电子电气产品中PFOS不同加标质量分数(0.25,0.75和1.25 mg/kg)的平均回收率分别为:91.6%、92.8%和94.7%;PFOA不同加标质量分数(0.50,1.25和2.25 mg/kg)的平均回收率分别为:90.1%、91.5%和93.4%;PFOS和PFOA测定的相对标准偏差分别为2.8%~3.3%和4.2%~4.9%。测定了金属框架涂层和氟聚合物材料中PFOS和PFOA的含量,PFOS含量分别为16μg/m2和0.89%,PFOA未检出     

超高效液相色谱-串联四极杆质谱法检测小型家电外壳中的六溴环十二烷

建立了加热回流萃取-超高效液相色谱-串联四极杆质谱检测小型家用电器中六溴环十二烷( Hexabromocyclododecane,HBCD)的方法.实验优化了电子电器类产品的前处理方法,以甲苯-甲醇(10∶1,V/V)为萃取剂,加热回流4h.萃取出的溶液经N2吹干,初始流动相复溶,涡旋、离心、过膜,经ACQUITYTMUPLC BEH C18色谱柱分离;以甲醇-乙腈(4∶1,V/V)-10 mmol/L醋酸铵为流动相,质谱的多反应监测模式(MRM)进行检测,HBCD的3种同分异构体在3 min内完全分开.该物质的检山限为0.014 mg/L:定量限为0.068 mg/L;标准曲线的线性范围为1.6～ 32.4 mg/L,线性相关系数大于0.996,萃取回收率为68.0％～75.2％.通过外标法定量,并将本方法应用于实际样品(电视机外壳、电子相框、电磁炉外壳等)的检测.     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定农田土壤中的六溴环十二烷和四溴双酚A

建立了加速溶剂萃取/高效液相色谱-三重四极杆串联质谱(ASE/HPLC-MS/MS)批量检测农田土壤中六溴环十二烷(HBCDs)和四溴双酚A(TBBPA)残留的分析方法。土壤样品经加速溶剂萃取,Sep-pak C18固相萃取柱净化后,在多反应监测(MRM)负离子电喷雾模式下进行HPLC-MS/MS分析。色谱柱为X Bridge C18反相柱(150 mm×2.1 mm×3.5μm),流动相为梯度变化的甲醇和水溶液。在最佳实验条件下,六溴环十二烷和四溴双酚A在0.50~200.0μg/L范围内线性关系良好(r≥0.998),方法检出限(S/N≥3)为1.80~10.0 ng/kg。在1.0~40.0μg/kg添加水平内,平均加标回收率为73.8%~106.9%,相对标准偏差(RSD)为5.8%~11.2%。采用该方法分析了我国某区域内表层土壤样品的HBCDs和TBBPA,得到理想的分析效果。     

超高效液相色谱-串联质谱法检测动物源性食品中残留的9种β-受体激动剂

建立了动物源性食品中特布他林、西马特罗、沙丁胺醇、非诺特罗、氯丙那林、莱克多巴胺、克仑特罗、妥布特罗和喷布特罗等9种β-受体激动剂残留检测的超高效液相色谱-串联质谱方法。样品经酶解后,用高氯酸去除蛋白质等杂质,调节上清液的pH值后,分别用乙酸乙酯和叔丁基甲醚进行萃取,再用MCX固相萃取柱净化,然后用Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱(50 mm×2.1 mm,1.7 μm)分离,以0.1%甲酸乙腈溶液和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,外标法定量。结果表明:9种β-受体激动剂在0.25～5 μg/kg的空白添加浓度范围内呈良好的线性关系,相关系数(r)均大于0.990;特布他林等8种药物的检出限为0.1 μg/kg,定量限为0.25 μg/kg;喷布特罗的检出限为0.25 μg/kg,定量限为0.5 μg/kg。从0.5,1和2 μg/kg共3个添加浓度的检测结果可以看出,9种药物的平均回收率为87.1%～108.6%,批内、批间相对标准偏差(RSD)均小于20%。该方法具有简便快捷、灵敏度高、定性准确等特点。     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定水体和沉积物中12种有机磷酸酯类化合物

建立了高效液相色谱-质谱联用技术结合固相萃取和液液萃取方法检测水体和沉积物中12种磷酸酯类(OPEs)化合物残留的方法.水样样品经HLB固相萃取柱富集,乙酸乙酯洗脱两次,沉积物样品以乙腈超声萃取,旋转蒸发至干,用超纯水稀释后重复水样处理步骤,采用ZORBAX Eclipse Plus C18色谱柱(150 mm×2.1 mm, 3.5 μm)进行分离,以0.2%甲酸-甲醇作为流动相进行梯度洗脱,采用正离子MRM监测模式,外标法定量分析.水样中,12种OPEs在0.05、0.10和0.50 μg/L加标水平下,除TMP (28.5%~47.8%)和TEHP (22.4%~73.8%) 外,其余目标化合物的平均回收率为66.4%~115.0%,相对标准偏差为0.5%~9.1%,方法定量限(MOQ)为0.001~0.050 μg/L;沉积物中,在5、10和50 μg/kg加标水平下,除TMP(35.7%~44.9%)、TCEP (31.2%~48.9%)外,其余目标化合物的平均回收率为65.9%~120.0%,相对标准偏差为0.01%~9.5%,方法定量限(MOQ)为0.02~2.0 μg/kg(dw).基于上述方法对太湖水样和沉积物样品中目标化合物定量检测分析,∑OPEs含量分别为0.1~1.7 μg/L和8.1~420 μg/kg dw.     

液相色谱-串联质谱法同时测定纺织品和食品包装材料中的壬基酚、辛基酚和双酚A

建立了纺织品和食品包装材料中壬基酚、辛基酚和双酚A的液相色谱-串联质谱分析方法。不同类型的纺织品和食品包装材料样品采用加速溶剂萃取法,以无水乙醇为提取剂,在10.3 MPa和120℃下静态循环提取2次,提取液经Supelclean Envi-Carb石墨化碳黑固相萃取柱净化,收集甲醇-二氯甲烷(1∶4,V/V)洗脱液,采用Waters XBridge C18色谱柱,以甲醇-0.1%氨水溶液为流动相,梯度洗脱分离后,在LC/MS/MS多反应监测模式下进行定性与定量分析。壬基酚、辛基酚和双酚A的方法检出限为0.5μg/kg,在0.5～10μg/kg的3个添加水平范围内,纺织品样品的平均回收率为86.9%～92.5%,相对标准偏差均小于9.1%;食品包装材料样品的平均回收率为87.8%～93.0%,相对标准偏差均小于8.8%。本方法准确、快速、灵敏度高,可用于纺织品和食品包装材料的实际检验。     

加速溶剂萃取-固相萃取-气相色谱串联质谱测定土壤中的乙草胺

提出一种准确、高效测定土壤中乙草胺的分析方法。优化方法后,土壤样品经过预处理,加速溶剂萃取(ASE),固相萃取柱(SPE)净化,样液经气相色谱串联质谱仪(GC-MS/MS)测定,用空白样品基质液配标,浓度在0.005~0.2μg/mL范围内,线性相关系数达0.9998。对空白土壤样品进行0.5,5,20μg/kg 3个水平加标(n=6),平均回收率为89.3%~102.1%,RSD范围为2.9%~4.1%。此方法可用于实际样品测定。     

加速溶剂萃取-高效液相色谱-串联质谱联用测定莱州湾海水养殖区野生鱼肌肉中19种抗生素及2种磺胺代谢产物残留

建立了加速溶剂萃取-高效液相色谱-串联质谱同时检测鱼肌肉中19种抗生素及2种磺胺代谢产物残留量的分析方法。样品以甲醇为萃取溶剂,采用加速溶剂萃取仪萃取,并在萃取池内以C18填料作为吸附剂进行同步净化。提取液经冷冻离心去除生物杂质后,经氮吹浓缩、定容,以高效液相色谱-串联质谱分析。采用Xterra MS C18色谱柱分离,以0.1%(体积分数)甲酸水溶液(含0.1%甲酸铵)为流动相A,以甲醇-乙腈(1:1, v/v)为流动相B。方法的加标回收率为55.2%~113.3%,相对标准偏差为0.1%~17.6%(n=6),方法的检出限为0.003~0.6 ng/g。以该方法对莱州湾海水养殖区内采集的野生鱼肌肉样品进行分析,共检出6种抗生素。该方法简便、快速、灵敏度高,为研究抗生素的暴露水平和环境行为奠定了基础。     

高效液相色谱-串联质谱法测定焙烤食品及其塑料包装中31种邻苯二甲酸酯

建立了高效液相色谱-三重四极杆串联质谱（HPLC-MS/MS）测定焙烤食品及其塑料包装中31种邻苯二甲酸酯（PAEs）的方法。焙烤食品采用乙酸乙酯超声提取,提取液经冷冻（-18℃）、低温高速离心净化,剪碎后的塑料包装材料采用体积比为1：1：1的甲醇-丙酮-正己烷混合溶剂进行液液超声萃取后进入HPLC-MS/MS分析。采用MGⅢC₁₈色谱柱（2.0 mm×100 mm,5 μm）,选择反应监测（SRM）模式测定。实验结果表明,31种邻苯二甲酸酯的特征离子质量色谱峰的峰面积与其质量浓度在各自的质量浓度范围内线性关系良好（r²≥0.9958）。样品加标回收率除邻苯二甲酸二月桂酯（DLP）为70.9%～109.7%外,其余30种化合物为80.1%～113.0%,相对标准偏差（n=6）为1.0%～13.7%。31种PAEs的检出限在0.02～8.15 μg/kg之间,定量限在0.07～27.17 μg/kg之间。应用该方法检测了面包、饼干、糕点、馅料4大类焙烤食品及其塑料包装中31种邻苯二甲酸酯的含量。该方法具有操作简单、快速、准确度和精密度高等优点,满足日常检测的要求。     

超高效液相色谱-三重四极杆质谱法检测油脂和油炸食品中7种杂环胺类物质

建立了检测油脂及油炸食品中7种杂环胺类物质的超高效液相色谱-三重四极杆质谱（UPLC-MS/MS）的检测方法。以含1%（体积分数）氨水的乙腈溶液为提取液,采用乙腈饱和的正己烷脱脂,以PCX固相萃取柱为净化柱,10 mmol/L甲酸铵溶液（pH 6.8）和乙腈为流动相,采用Waters ACQUITY UPLC BEH C18反相色谱柱（50 mm×2.1 mm,1.7 μm）梯度洗脱,流速为0.3 mL/min,在正离子扫描、多反应监测模式下测定,内标法定量。结果表明,杂环胺类物质在各自范围内,线性关系良好,相关系数大于0.999;在3个加标水平下,杂环胺类物质在油脂和油炸食品中的平均回收率为64.31%~113.8%,相对标准偏差为0.18%~9.26%,检出限（S/N=3）和定量限（S/N=10）分别为0.01~0.14 ng/g和0.09~0.38 ng/g。该方法具有灵敏、准确等优点,适用于油脂和油炸食品中杂环胺的确证检测。