CN105699345A - 一种三维荧光光谱结合parafac算法测定污染物的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，特别是快速鉴别水体、土壤等环境中有荧光特性的污染物，如具有共轭结构的疏水性有机污染物，苯、菲、萘、蒽及其衍生物、苯并吡、1-萘酚，2-萘酚等污染物的方法。通过预先对样本数据库进行建立，相关系数可达0.998以上，具有准确度高，灵敏度高、重现性好、操作简便、分析费用低廉等优点，实现了快速鉴别水体、土壤等环境中的有机污染物。

Description

一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法

技术领域

本发明提供了一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，涉及污染物种类及其含量鉴别领域，特别是快速鉴别水体、土壤等环境中的有机污染物，如具有共轭结构的疏水性有机污染物，苯、菲、萘、蒽及其衍生物、苯并吡、1-萘酚，2-萘酚等污染物的方法。

背景技术

荧光分析方法是例行分析的重要手段之一，然而，随着分析对象的不断发展、分析任务的日益复杂，传统的荧光分析法已很难满足要求。因为传统的荧光发射(激发)光谱只是在某一个激发(发射)波长下扫描，而荧光是激发波长和发射波长两者的函数，所以传统的荧光发射(或激发)光谱并不能完整地描述物质的荧光特征，因此完整的描述一个化合物荧光信息需要三维荧光光谱才能实现，这也是进行光谱识别、表征的必要条件。另外，对一个含多种组分的荧光光谱(发射/激发)重叠的对象，传统的峰值定量法很难解决组分之间的干扰问题，需要从对象更完全的信息中寻找选择性的区域，或结合其它的优化手段才可能准确地实现多个组分的同时分析。三维荧光光谱分析方法是近三十多年发展起来的一门新的荧光分析技术，这种技术能够获得激发波长与发射波长或其它变量同时变化时的荧光强度信息，将荧光强度表示为激发波长-发射波长或波长-时间、波长-相角等两个变量的函数。

通常，三维荧光的三个维度是指荧光激发、发射波长和荧光强度，它表现的是荧光强度随激发和发射波长同时变化的信息。一般获取三维荧光数据的方法是在不同激发波长位置上连续扫描发射光谱，并可利用各种绘图软件将其以等角三维荧光投影图(Ex-Em-If)或等高线光谱(Ex-Em)等图象化形式表现。

并且，在处理多组分体系或者组分荧光光谱重叠的体系时，传统的荧光分析利用荧光物质的荧光强度峰值进行定量，其选择性、灵敏度将受到极大限制。因此，十分有必要寻找一种快速、便捷、稳定、可靠的测定污染物的方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，特别是快速鉴别水体、土壤等环境中有荧光特性的污染物，如具有共轭结构的疏水性有机污染物，苯、菲、萘、蒽及其衍生物、苯并吡、1-萘酚，2-萘酚等污染物的方法。

为了实现本发明的技术目的，本发明采用如下技术方案。

一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，所述方法鉴别步骤如下：

a.样本数据库的建立：首先建立不同浓度、不同种类的污染物在特定激发/发射波长范围内的三维荧光光谱PARAFAC算法数据库，同时得到污染物浓度和特征荧光强度的标准曲线；

b.样品前处理：将样品溶解到去离子水中，通入一定量氮气去除溶解氧，再用0.45μm的微孔滤膜过滤，去除杂质；

c.三维荧光光谱数据的获取：将步骤b中去除杂质后的样品取4ml加入比色皿中，置于三维荧光光谱分析仪中，设置好参数，进行扫描得到样品的三维荧光光谱数据；

d.污染物类型的鉴别：将步骤c中得到的样品三维荧光光谱数据用matlab软件载入装有PARAFAC算法的工具箱中，对光谱进行解析，根据荧光光谱特征峰的位置结合污染物的三维荧光光谱数据库，鉴别污染物的类型；

e.污染物浓度鉴别：将步骤d中得到的确定类型后的污染物，在特定激发/发射波长处的荧光强度与步骤a中标准曲线的强度进行对比，获得浓度数据；

f.模型修正：目标污染物的三维荧光光谱强度超出三维荧光光谱数据库的检测上下限值，此时，将目标污染物的浓度对应稀释或浓缩x倍，再经过步骤c、d、e，从而对应计算得到符合三维荧光光谱标准数据库比对的目标污染物浓度。

进一步，所述步骤d中PARAFAC算法是：将获得的全部荧光数据构建成三维数据矩阵X_ijk，三维数据矩阵X_ijk分解为3个载荷矩阵和残差数阵，如下模型：

$X_{ijk}={\mathrm{\Σ}}_{f=1}^F{a}_{!f}{b}_{jf}{c}_{kf}+{\mathrm{\ϵ}}_{ijk};i=1,\mathrm{....},I;j=1,\mathrm{...},J;k=1,\mathrm{...},K$

式中X_ijk为所有样品i在激发波长j和发射波长k构成的荧光强度数据矩阵；F为对体系有实际贡献的独立荧光组分数；a_if为第i个样品中第f荧光基团的相对浓度阵；b_jf和c_kf分别为第f荧光基团对应的发射和激发光谱阵；ε_ijk为模型的残差阵，它的求解是基于交替最小二乘原理及最小化残差平方和(SSR)，可用如下公式表示：

$SSR={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^I{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^J{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\ϵ}}_{ijk}^2;i=1,\mathrm{....},I;j=1,\mathrm{...},J;k=1,\mathrm{...},K$

所述步骤d中PARAFAC算法的具体计算过程如下所述：首先，给出荧光组分预测值F和模型预置值a、b，c值由三维响应矩阵X_ijk及a、b预置值共同判定；然后，a值再由三维响应矩阵X及b、c预判值共同决定；最后，b值再由三维响应矩阵X及a、c预判值共同决定，当SSR<10^-6时，认为模型达到收敛，给出确定的F、a、b、c值。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，基于荧光光谱分析，方法灵敏度高、重现性好、操作简便、分析费用低廉，弥补了传统化学检测方法过程繁琐、检测耗时、检测成本较高等不足，实现快速鉴别水体、土壤等环境中的有机污染物，同时也可以为其他种类废水的相关研究提供参考。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：

图1是本发明中萘菲多梯度混合标液PARAFAC三维荧光光谱组分分析图。

具体实施方式

为了更好的理解本发明，下面结合具体实施例对发明作详细的说明。

一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，所述方法鉴别步骤如下：

a.样本数据库的建立：首先建立不同浓度、不同种类的污染物在特定激发/发射波长范围内的三维荧光光谱PARAFAC算法数据库，同时得到污染物浓度和特征荧光强度的标准曲线；

b.样品前处理：将样品溶解到去离子水中，通入一定量氮气去除溶解氧，再用0.45μm的微孔滤膜过滤，去除杂质；

c.三维荧光光谱数据的获取：将步骤b中去除杂质后的样品取4ml加入比色皿中，置于三维荧光光谱分析仪中，设置好参数，进行扫描得到样品的三维荧光光谱数据；

d.污染物类型的鉴别：将步骤c中得到的样品三维荧光光谱数据用matlab软件载入装有PARAFAC算法的工具箱中，对光谱进行解析，根据荧光光谱特征峰的位置结合污染物的三维荧光光谱数据库，鉴别污染物的类型；

e.污染物浓度鉴别：将步骤d中得到的确定类型后的污染物，在特定激发/发射波长处的荧光强度与步骤a中标准曲线的强度进行对比，获得浓度数据；

f.模型修正：目标污染物的三维荧光光谱强度超出三维荧光光谱数据库的检测上下限值，此时，将目标污染物的浓度对应稀释或浓缩x倍，再经过步骤c、d、e，从而对应计算得到符合三维荧光光谱标准数据库比对的目标污染物浓度。

实际使用过程：配置浓度范围在0.10～40.00ng/mL间的萘、菲、蒽等有机物梯度混合溶液15份以上，在特定三维荧光扫描条件下：设定激发波长在200-550nm范围间、发射波长在250-600nm范围间、扫描间距范围在2.5-10nm范围间、狭缝宽度在2.5-10nm范围间、扫描速度在500～2400nm·min^-1范围间进行扫描，获取建立样本数据库。对所获取荧光数据按步骤d中提供方法进行PARAFAC分析，获取主要组分及各组分X值。将各组分与标准品荧光图谱进行比对，确定各组分物质，如图1所示为多种有机物(本次仅提供萘、菲供实例说明)不同梯度混标溶液进行PARAFAC分析后所获部分结果，将分析结果与各样品单独标准溶液荧光谱图进行比对可知判断各组分对应物质(C1为萘、C2为菲)，并将不同浓度梯度对应X与浓度值进行线性回归建模，获的检测限及响应参数如表1所示。

实施例1：

选取多种已知浓度菲水体样品，通入氮气去除水体样品中溶解氧，将样品用0.45μm的微孔滤膜过滤。对过滤后样品取4mL加入四通比色皿中，置于具有激发发射同步的荧光光谱分析仪中，设置激发波长为200-450nm、发射波长在280-550nm、扫描间距为5nm、狭缝宽度为5nm、扫描速度为1200nm·min^-1后，对样品进行扫描，获得所有荧光数据。在装有PARAFAC算法工具箱的Matlab软件中对光谱数据进行解析，选择结果中符合菲标准样品特征荧光光谱峰位置的组分，将其对应的X数据值导出，将其导出代入样本数据库中标准曲线中，获得对应浓度数据。

实施例2：

取5g不同已知浓度样品萘污染土壤样品，以20mL甲醇对其进行超声萃取30分钟，离心10后回收上清液，反复以上步骤3次。将回收液通过已活化后的C18萃取柱，并以10mL正己烷进行洗脱，洗脱后，氮气吹脱至近干，用正己烷定容至5mL，取2mL溶液于荧光光度计样品池中，进行三维荧光光谱扫描的测绘。仪器参数设置为：激发波长为200-450nm、发射波长在280-550nm、扫描间距为5nm、狭缝宽度为5nm、扫描速度为1200nm·min^-1后。对样品进行扫描，获得所有荧光数据。在装有PARAFAC算法工具箱的Matlab软件中对光谱数据进行解析，选择结果中符合萘标准样品特征荧光光谱峰位置的组分，将其对应的X数据值导出，将其导出代入样本数据库中标准曲线中，获得对应浓度数据。

表1是根据PARAFAC算法检测污染组分的检测限及响应参数。

表2是实施例1中水体中污染物加标检测结果。

表3是实施例2中土壤中污染物加标检测结果。

表1污染组分的检测限及响应参数

表2实施例1中水体中污染物(菲)加标检测结果。

表3实施例2中土壤中污染物(萘)加标检测结果

根据表1、表2和表3数据可以明显看出，本发明提供的一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，通过预先对样本数据库进行建立，相关系数可达0.998以上，具有准确度高，灵敏度高、重现性好、操作简便、分析费用低廉的优点，实现了快速鉴别水体、土壤等环境中的有机污染物。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，其特征在于，所述方法鉴别步骤如下：

a.样本数据库的建立：首先建立不同浓度、不同种类的污染物在特定激发/发射波长范围内的三维荧光光谱PARAFAC算法数据库，同时得到污染物浓度和特征荧光强度的标准曲线；

b.样品前处理：将样品溶解到去离子水中，通入一定量氮气去除溶解氧，再用0.45μm的微孔滤膜过滤，去除杂质；

c.三维荧光光谱数据的获取：将步骤b中去除杂质后的样品取4ml加入比色皿中，置于三维荧光光谱分析仪中，设置好参数，进行扫描得到样品的三维荧光光谱数据；

d.污染物类型的鉴别：将步骤c中得到的样品三维荧光光谱数据用matlab软件载入装有PARAFAC算法的工具箱中，对光谱进行解析，根据荧光光谱特征峰的位置结合污染物的三维荧光光谱数据库，鉴别污染物的类型；

e.污染物浓度鉴别：将步骤d中得到的确定类型后的污染物，在特定激发/发射波长处的荧光强度与步骤a中标准曲线的强度进行对比，获得浓度数据；

f.模型修正：目标污染物的三维荧光光谱强度超出三维荧光光谱数据库的检测上下限值，此时，将目标污染物的浓度对应稀释或浓缩x倍，再经过步骤c、d、e，从而对应计算得到符合三维荧光光谱标准数据库比对的目标污染物浓度。

2.根据权利要求1所述的一种三维荧光光谱结合PARAFAC算法测定污染物的方法，其特征在于：所述步骤d中PARAFAC算法是：将获得的全部荧光数据构建成三维数据矩阵X_ijk，三维数据矩阵X_ijk分解为3个载荷矩阵和残差数阵，如下模型：

$X_{ijk}={\mathrm{\&Sigma;}}_{f=1}^F{a}_{if}{b}_{jf}{c}_{kf}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{ijk};$ i＝1,….,I；j＝1,…,J；k＝1,…,K

式中X_ijk为所有样品i在激发波长j和发射波长k构成的荧光强度数据矩阵；F为对体系有实际贡献的独立荧光组分数；a_if为第i个样品中第f荧光基团的相对浓度阵；b_jf和c_kf分别为第f荧光基团对应的发射和激发光谱阵；ε_ijk为模型的残差阵，它的求解是基于交替最小二乘原理及最小化残差平方和(SSR)，可用如下公式表示：

$SSR={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^I{\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^J{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^K{\mathrm{\&epsiv;}}_{ijk}^2;$ i＝1,….,I；j＝1,…,J；k＝1,…,K

所述步骤d中PARAFAC算法的具体计算过程如下所述：首先，给出荧光组分预测值F和模型预置值a、b，c值由三维响应矩阵X_ijk及a、b预置值共同判定；然后，a值再由三维响应矩阵X及b、c预判值共同决定；最后，b值再由三维响应矩阵X及a、c预判值共同决定，当SSR<10^-6时，认为模型达到收敛，给出确定的F、a、b、c值。