【技术聚焦】水中隐藏的微污染物不可忽视！-第2页-北极星水处理网

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Part 3. 常用检测方法

由于微污染物种类繁多，结构复杂，环境浓度极低(通常在ng/L-μg/L级别)等特点，常规的仪器分析手段难以准确监测其在自然水体中的迁移转化。监测上的困难限制了公众对微污染物在环境中的分布，迁移转化和生态毒理学性质了解。随着工业生产规模的日益扩大和日常生活中合成化合物使用的增多，微污染物在自然水体中的存在状况越来越不容忽视，有效而经济的微污染物广谱监测手段是研究微污染物环境行为的必要条件。

3.1

定量标的物扫描(Target Screening)目前广泛使用的针对微污染物的标准监测技术是定量标的物扫描，这种监测方法通常是基于高效液相色谱-质谱联用(HPLC-MS)来实现高精度，低检测限(Limit of Detection; LOD)的定量标定。这种监测手段辅以固相萃取(Solid-phase Extraction; SPE)作为前处理，可定量自然水体中浓度在ng/L，甚至pg/L的微污染物。关于定量标的物扫描技术的研究已经取得相当大的进展，瑞士联邦水科学技术研究院(Eawag)和康奈尔大学Helbling 实验室所使用的分析方法可以同时检测并定量数百种物化性质迥异的微污染物。这项技术的优势在于:

1) 使用参考样(Reference Standard)的标线作为定量基准，定量精度很高，一般对同一个样品定量的变异系数(Coefficient of Variation)不会超过5%;

2) 利用固相萃取技术，定量的浓度范围非常广，初始浓度在ng/L，甚至pg/L的微污染物都可以非常准确地定量;

3) 利用内标(Internal Standard)，测定精度可尽可能较少的受到自然水体或污水中复杂的无机和有机组分的影响;

4) 使用高分辨率质谱仪(High-Resolution Mass Spectrometry)，质量电荷比(m/z)非常相近的有机物也可以很轻易的分辨，所以可以同时测定几百乃是数千种不同的微污染物。(下图展示了普通质谱仪出峰和高分辨率质谱仪出峰)

这项技术的不足之处在于：

1) 对分析设备和操作技术要求高，要实现多种微污染物的定量需要利用高效液相色谱-高分辨率质谱联用(HPLC-HRMS/MS)，而这种设备的价格十分高昂，操作流程也很复杂;

2) 针对需要定量的每一种污染物都需要配置参考样(Reference Standard)，参考样的浓度精度要求非常高，配置参考样的药品价格昂贵;

3) 对复杂水体中的微污染物定量需要用到内标物(IS)，而内标物的价格非常高昂(一般按ug计价，价格从数十至数千美金不等)，并且还有大量的物质缺乏标准品。

4) 对低浓度样品需要利用固相萃取技术，固相萃取技术涉及到吸附柱材料的选配和真空吸附条件的问题，对实验操作者的技术要求很高，同时常用吸附剂的成本也较高。

尽管定量标的物扫描有着上述的一些局限，这种技术仍然被广泛应用于有机微污染物的监测和定量。例如针对多种全氟单链化合物(PFASs)，USEPA的相关研究人员花了两年多的时间研发优化了一种定量标的物扫描方法，利用HPLC-MS/MS可以同时定量检测数十种不同的PFAS，并且检测限均低于10 ng/L。这一技术大大简化了PFAS的检测流程，也大幅度提高了检测精度，使得同时研究数十种不同结构的PFAS成为可能。

3.2

无标的物全扫描(Non-target Screening)定量标的物扫描依赖于参考样进行检测和定量，一方面运行成本高昂(HPLC级别的药品非常昂贵)，另一方面可检测的微污染物数量也有很大的局限。如3.1所介绍的，自然水体中微污染物的数量远远大于数百种，定量标的物扫描所能监测的部分只是冰山一角，所以如何实现对自然水体中千万种微污染物的监测是当下环境界热切关注的话题。无标的物扫描技术可利用具有全扫描(Full scan)功能的HPLC-HRMS/MS对水样进行全谱扫描，记录下所有的质谱信号，而后利用大数据分析方法来筛选出微污染物的相关电信号，再利用数据挖掘(Data mining)方法来分析这些电信号所代表的可能的化学结构从而总结水样中所含有的微污染物。(下图展示了一个Full-scan Mass Spectra的例子)

该方法已有相关报道[6]，下面简单介绍一下其分析流程：

1) 收集已注册的微污染物的化学结构信息，建立起置信化合物数据库(Suspect Database);

2) 设定优化HPLC-MS/MS的全谱扫描参数，使得仪器可探测到的电信号尽可能多;

3) 利用HPLC-MS/MS对水样和对照样进行全谱扫描，得到全扫描质谱(Full-scan Mass Spectra);

4) 利用大数据分析方法，筛选出全扫描质谱中的微污染物电信号，这一步包含多种统计学分析，在此不做详述;[7]

5) 利用数据挖掘方法，将全扫描质谱中的微污染物电信号和置信化合物数据库进行匹配，从而总结水样中可能存在的微污染物。

目前这种技术手段还处于初始阶段，上述步骤中所提到的筛选微污染物电信号是该技术的难点，需要人们对HPLC-MS/MS的技术原理有较为深入的理解，亦需要对大数据分析和数据挖掘有一定的基础，还需具备编写高效率算法的能力。

这些前提大幅提升了这一技术的门槛，为了解决这一问题，美国Thermo Fisher公司开发了一款名叫Compound Discover的软件。这款软件可以实现对Thermo旗下HPLC-MS/MS设备输出的原始数据进行自动化的数据分析，完成对微污染物电信号的筛选。不过这款软件的劣势在于，1)只适用于Thermo研发的HPLC-MS/MS设备，且需要配合多个Thermo其他的软件使用; 2)售价数万美金。

瑞士联邦水生科学与技术研究院的Dr. Loos开发了一款基于R语言的软件EnviMass，其原理跟Compound Discover基本相同，其优势在于，1)可以分析市面上不同厂家的HPLC-MS/MS设备所输出的原始数据，且无需配合其他软件使用;2)免费。不过，EnviMass的软件集成度不高，所以使用者对于R语言和统计学原理还是需要有相当扎实的基础。(下图展示了EnviMass的核心算法)

Part 4. 常用深度处理手段概述

这些有机微污染物经过常规污水处理技术(二级处理)后一般以ng-μg级别的浓度存在于水中，难以降解且对微生物生长可能存在抑制作用，需添加额外的深度处理技术才能去除。目前，针对有机微污染物的常用深度处理技术主要有生物法、膜处理技术、传统/高级氧化法和吸附法四大类及其组合工艺。

原标题：【技术聚焦】水中隐藏的微污染物不可忽视！

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