橙汁中多菌灵农药残留吸收光谱特征研究

利用分光光度计,通过对多菌灵及橙汁-多菌灵混合体系的紫外-可见吸收光谱进行研究,得到橙汁中不同农药含量下的吸收光谱特征,分析了吸光度与多菌灵农药含量的关系。研究表明:多菌灵药液在285nm处有较强的特征吸收峰。通过向橙汁中逐量添加0.28mg·mL-1多菌灵标准溶液,与纯多菌灵药液吸收光谱比较,发现峰值位置出现了小幅度蓝移(285~280nm),说明橙汁和多菌灵发生了相互作用,通过对280nm波长处的吸光度与多菌灵药液含量进行最小二乘法线性拟合,建立了橙汁中吸光度与多菌灵农药含量之间的预测模型,发现吸光度与多菌灵药剂含量具有很好的线性关系,其线性函数模型为:I=2.41+9.26x,相关系数为0.996,回收率在81%~102%之间。根据该回归模型,可以得到橙汁中多菌灵农药残留量的准确值,从而验证了利用紫外-可见吸收光谱测定橙汁中多菌灵残留量的方法的可行性。研究表明,利用光谱技术直接对果汁中农药残留检测方法是可行的,能够满足快速分析的需要,本研究为农药残留检测提供了新的途径。     

光谱法研究异丙甲草胺及其S-对映体与脲酶的相互作用机制

应用紫外差光谱和荧光光谱法研究了水溶液中酰胺类除草剂异丙甲草胺及其S 异构体与脲酶分子间的相互作用。结果表明 ,随着除草剂浓度的增加 (0 0～ 1 6 μmol·L-1 ) ,脲酶的紫外吸收光谱发生红移 ,吸收强度减弱。除草剂对脲酶的荧光均有猝灭作用 ,且静态猝灭是引起脲酶荧光猝灭的主要原因。从荧光猝灭结果求出了除草剂和脲酶的结合常数及结合位点数。异丙甲草胺 :K =1 4 9× 1 0 3 L·mol-1 ,n =0 84 ;S 异丙甲草胺 :K =2 2 2× 1 0 3 L·mol-1 ,n =0 89。     

有机磷农药残留的快速定量检测方法研究

传统的农药残留检测为理化检验方法,具有前处理过程繁琐、耗时、复杂等不足,以目前农业上使用较广的毒死蜱作为研究对象,提出了一种有机磷农药残留快速定量检测方法。首先,根据毒死蜱的化学特性,综合考虑比色剂的显色效果以及二次污染问题,确定在弱碱性环境下以间苯二酚对毒死蜱进行显色反应的预处理方案;然后,通过分析0.5 ～400 mg·kg-1之间毒死蜱样品的紫外-可见光光谱数据,确定了显色反应后的特征信息主要集中在365～420 nm之间。接着,以偏最小二乘法构建全谱预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.995 6,校正标准差RMSEC为2.814 7 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为8.012 4 mg·kg-1;提取400 nm为中心波段的特征区域构建预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.999 3,校正标准差RMSEC为2. 654 6 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为3.465 5 mg·kg-1。最后,通过分析0.5～16 mg·kg-1之间毒死蜱样品的近红外光谱数据,发现其显色功能团的特征不是很明显,但会引起间苯二酚本身5 200 cm-1处吸收峰的变化。实验结果证明了所提出用于快速定量预测有机磷农药残留的方法是有效可行的,该方法通过比色剂的显色加强有机磷农药在全光谱特别是紫外-可见光范围内的信息,为实现农产品农药残留的快速检测提供了一条新途经。     

微量乐果农药残留比色光谱快速检测方法

为快速、安全地检测常用有机磷农药乐果的残留,根据乐果含有硫基,和氯化钯反应生成黄色络合物硫化钯的原理,使用乙酸代替常用的浓盐酸溶解氯化钯,配置成氯化钯乙酸溶液作为比色剂,与不同浓度的乐果乳油分别发生显色反应。采集显色反应后溶液的吸光度谱图表明：用乙酸代替浓盐酸作为氯化钯溶剂效果更理想,在300～900 nm波段的吸收光谱可以区分0.5 mg·kg-1的农药浓度,满足国标GB2763—2012规定的部分水果及蔬菜中农残的检测要求。随机配置40个0.5～88 mg·kg-1样本浓度,对比SG等预处理效果,分别用PCA和PLS方法建立预测模型,30个作为建模集,10个作为验证集。在350～900 nm波段建立的模型相关系数r较低。根据吸光度谱图计算出乐果的相关系数在458 nm处达到最大值0.957 2,由此分别选取特征区间453～463和400～600 nm。经过比较得出以下结论：经过SG等预处理后,在400～600 nm波段,使用PLS方法建立的模型在主成分为4时最优,其训练集r=0.994 1,RMSEP=2.770,验证集r=0.9933,RMSEP=2.214。该方法操作安全,显色反应时间为2 min,为进一步研究快速、安全的有机磷农药实用检测仪器提供了理论与技术支撑。     

小米中辛硫磷农药残留的拉曼光谱检测研究

采用拉曼光谱技术,采集小米中不同浓度辛硫磷农药残留的拉曼光谱,选择1557 cm^-1处的特征峰,应用偏最小二乘法探究其峰强度与辛硫磷浓度之间的关系。实验结果显示,小米中辛硫磷农药残留的最低检测浓度为1 mg·L^-1,特征峰强度与辛硫磷浓度呈良好的线性关系,相关系数为0.994 1。通过该次实验可为以后快速有效检测小米中辛硫磷农药残留提供技术支持。     

基于荧光光谱分析的农药残留检测研究进展

在农业生产中施用农药可提高农产品的产量,然而农药的过量使用也威胁着我国农产品的质量安全,因此对农产品的农药残留进行快速有效的检测成为农业生产大环境下的迫切要求.荧光光谱分析技术具有突出的高灵敏度以及有利的时间标度,对多组分农药残留检测具有良好的分辨能力,与气相色谱法、液相色谱法、气-质联用法等农药残留检测方法相比具备前...     

典型食品果汁中百菌清农药残留荧光检测建模研究

利用荧光分光光度计对典型食品果汁(苹果汁和桃汁)与百菌清混合体系进行了荧光光谱检测,发现在352 nm处有明显百菌清药物特征峰。对混合体系的荧光发射光谱和其导数光谱进行回归分析建模,得到果汁中百菌清浓度和荧光强度之间的预测模型函数。在两种光谱模式下所建指数预测模型函数相关系数都高于0.99,优于线性模型函数;针对两种果汁,原始光谱模式下所建指数模型函数平均回收率分别为101%和100%,线性模型平均回收率分别为110%和118%;导数光谱模式下,两种果汁中百菌清指数函数预测模型平均回收率分别为101%和102%,而线性模型平均回收率分别为109%和120%。研究结果表明可以通过荧光光谱法直接实现果汁中百菌清残留检测,且指数函数预测模型优于线性模型,同时表明在果汁-百菌清混合体系的农药残留定量预测中,导数荧光光谱方法并无显著优势,可直接选用荧光原始光谱建模分析。     

脐橙表皮两种混合农药残留的表面增强拉曼光谱定量检测

针对水果生产中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱技术(SERS),把害虫防治使用较多的有机磷农药亚胺硫磷与毒死蜱作为研究对象,探索性研究了将金胶用作增强基底检测以脐橙为载体的混合农药残留快速检测。采集混合农药样品的SERS光谱,通过对比农药的特征峰可以对混合农药进行定性分析。同时利用化学计量学方法,建立混合农药的定量数学模型,并通过对比不同的预处理方法和建模波段对混合农药样品拉曼光谱的处理结果,选择出最优预处理方法与算法的组合。在拉曼光谱范围200～2 300 cm-1内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的脐橙表皮混合农药残留回归模型效果较好,预测相关系数(R_p)为0.912,预测均方根误差(RMSEP)为3.601 mg·L-1。经过波段筛选后并对光谱处理结果对比,发现光谱在200～620,830～1 040及1 250～2 300 cm-1范围内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的回归模型效果较好,R_p为0.909,RMSEP为3.338 mg·L-1。研究表明使用SERS技术,可以对脐橙表皮上残留的混合农药进行定性与定量的分析。     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面, 将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20 d,然后采集在900～1 700 nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680 nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。     

多光谱荧光图像技术检测农药残留

多光谱成像技术是一种结合传统的二维成像技术及光谱技术的新兴无损检测技术。本文利用有机磷农药的荧光特性,结合多光谱成像技术和荧光激发技术,研发了叶片农药残留快速检测的多光谱荧光成像系统。结果表明,在190~300 nm的紫外光激励下,配置好的有机磷农药氧乐果会在440 nm附近产生显著的荧光发射,并且荧光发射光谱峰值与农药浓度具有良好的线性关系。滤光片可置换的多光谱成像系统研发以及实验检测结果为开发实时在线的农药残留快速无损检测系统提供了技术保障和理论依据。     

农药残留检测中表面增强拉曼光谱的研究进展

农药直接污染环境和食物,最终被人体吸收。其残留物具有高毒性,对人体健康造成严重影响。色谱法、气液色谱串联质谱法等在农药残留检测中应用较为广泛,但存在预处理步骤复杂、费时耗力等缺点。表面增强拉曼光谱（SERS）技术因具备灵敏度高、特异性好、提供全面指纹信息且对样品无损等优点被视为一种新型农残检测方法,可通过简单提取实现液体或固体样品中痕量农药残留的高效检测。在这篇综述中,主要从SERS的增强基底制备、检测方法以及光谱智能解析三个方面对农药残留SERS检测技术及方法的研究进展进行综述,以期为农药残留检测方法提供新的参考。首先,针对SERS增强基底制备,单一的贵金属溶胶纳米颗粒因其“热点”随机、不可控等因素导致稳定性和灵敏性较差,已不能满足痕量农药残留检测。为提高SERS基底的吸附能力使待测物在其表面富集且信号不发生显著变化,对单一贵金属溶胶纳米颗粒进行组装,或加入化学物质、惰性材料等进行修饰制备均一性高的SERS复合基底,保证SERS信号有良好的重现性和灵敏性。其次,为了实现特异性和高灵敏检测,SERS检测方法不再只以单纯的金、银纳米颗粒作为增强基底,而是逐渐趋向于优化样本前处理技术、化学修饰法制备特异性SERS探针、基底物理结构突破以及动态SERS（D-SERS）检测等方向发展。在获得物质的拉曼光谱后,有效拉曼特征区通常在较短的波数范围内,而光谱数据高达上千维,冗余较多,导致后续分析复杂度增加。SERS光谱智能分析则采用化学计量学方法对原始光谱进行预处理、特征提取和模型构建,实现数据降维和主要信息提取,进而实现农残的定性与定量。综上,SERS作为一种快速检测农药残留的方法具有很好的发展前景,可为今后的分析检测领域提供新的借鉴。     

蔬菜农药残留检测的红外光谱法研究

对常用高残留农药敌百虫和敌敌畏在蔬菜汁溶剂中的中红外衰减全反射光谱 (ATR)数据进行了研究。在中红外两种农药特征吸收区域 ,蔬菜中的各种色素对农药的特征吸收基本没有干扰 ;农药在蔬菜汁溶液中与在标准试剂溶液中反映出基本相同的吸收特性。研究结果表明 ,应用红外光谱技术可以直接对蔬菜上的农药残留进行检测 ,通过农药在水中的吸收建立模型来模拟其在蔬菜体内的吸收 ,为实现对蔬菜上的农药残留进行快速检测提供了一条可能的途经     

苹果汁中吡虫啉农药残留荧光检测研究

根据有机物受激发射荧光的基本原理,研究了杀虫剂吡虫啉的荧光特性。利用荧光光谱仪对吡虫啉及苹果汁-吡虫啉混合体系进行了研究,得到了苹果汁中不同农药含量下的荧光谱图,分析了荧光强度与农药含量的关系。实验表明：当234 nm作为激发波长时,苹果果汁几乎没有荧光峰出现,而吡虫啉有很强的荧光,荧光峰值在373 nm左右。向果汁中逐量添加吡虫啉药液后,得到苹果汁中吡虫啉含量最佳预测模型,决定系数达到0.996 74,预测准确率高于90%。研究结果表明,利用荧光光谱法直接对苹果果汁中农药残留检测是快速和可行有效的。     

近红外光谱分析技术在辛硫磷农药残留检测中的应用

采用近红外光谱分析法直接用于痕量农药辛硫磷的定量检测。通过引入一种样品预处理方法,将待测样品与硅胶混合,硅胶作为吸附剂,用来富集待测农药化合物,然后直接采集其漫反射光谱。用偏最小二乘(PLS)回归方法建立模型、留一交互验证法来对模型进行评价。通过两批次实验,浓度梯度为0.5 mg·L-1的21个样品的交互验证相关系数为0.958,RMSECV为 0.872 mg·L-1;浓度梯度为0.25 mg·L-1的41个样品的交互验证相关系数为0.924,RMSECV为1.15 mg·L-1。随着浓度梯度的降低,模型的预测能力有所下降,但模型的相关系数仍然较高。结果表明利用硅胶作为待测样品吸附剂的预处理方法,可以有效降低近红外光谱分析技术的检测限,在农药残留等低含量样品检测中有实际应用价值。     

纳米增强激光诱导击穿光谱的苹果表面农药残留检测

水果表面的农药残留严重危害身体健康,而常规检测方法需要采样处理,耗时、费力。激光诱导击穿光谱技术具有多元素分析和原位测量的能力,在水果表面农药残留检测方面潜力巨大。但是较差的检测灵敏度,限制了此技术在水果表面微量有害元素检测方面的应用。提高激光诱导击穿光谱系统的检测能力是目前的研究热点领域,研究了纳米粒子表面增强技术对苹果表面残留的毒死蜱农药的激光诱导击穿光谱信号的增强效果。通过在被测样品表面涂抹币族金属纳米粒子,然后利用激光诱导击穿光谱激发样品表面,对诱导出的原子发射光谱信号进行测量,实验结果表明,苹果表面涂抹金属纳米粒子后毒死蜱农药中磷元素的特征峰有4倍的增强。此方法的应用对提高果蔬表面微量有害元素的检测能力具有重要意义。然后我们对币族金属纳米粒子的增强效果进行了优化。研究了金纳米粒子和银纳米粒子的增强能力,同时对纳米粒子的粒径的增强效果进行了比较,通过对20 nm的金纳米粒子、20 nm的银纳米粒子和80 nm的银纳米粒子的增强效果比较,发现80 nm的银纳米粒子对苹果表面毒死蜱农药光谱的增强效果最好。研究了信号采集延时时间对光谱信噪比的影响,确定了0.2 μs的延时时间可以获得较为理想的信噪比。在以上研究的基础上,采用最优的实验参数(80 nm银粒子增强、0.2 μs的延时时间),以毒死蜱中磷元素在213.62,214.91,253.56和255.33 nm处的特征峰峰强作为依据,对苹果表面残留的毒死蜱农药进行了定量化分析。分别采集了毒死蜱残留浓度分别为30,20,15,12,10和6 μg·cm-2的苹果表面的LIBS光谱,然后分别利用磷元素的四个特征峰峰强进行了定量化曲线拟合,结果发现LIBS对残留的毒死蜱具有很好的定量化预测能力,R2在0.89以上。根据定量化拟合曲线,探讨了纳米增强LIBS的检测限,计算得到,利用纳米增强LIBS技术测量苹果表面的毒死蜱农药最低可以做到1.61 μg·cm-2的检测限。研究证明了金属纳米粒显著提高了LIBS对苹果表面农药残留的检测灵敏度。