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比率型荧光探针结合先进校正模型用于环境水样中亚硝酸根离子的定量分析
English
Quantification of Nitrite Ion in Environmental Water Samples by Ratiometric Fluorescence Indicator in Combination with Quantitative Fluorescence Model
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1. 引言
亚硝酸盐广泛存在于环境中,且常被用于食品的防腐与保存。亚硝酸盐超过一定浓度范围对人体有害,属于有害物质[1, 2]。世界卫生组织(WHO)对NO2-的在饮用水及食品中的含量做了相关规定:饮用水中NO2-最高允许含量为3 mg/L(约65μmol/L),肉类食品中NO2-的最高允许含量为200 mg/L(约4.4 mmol/L)[3]。
目前,已有多种NO2-定量检测方法,主要包括:离子色谱法[4]、毛细管电泳法[5]、分光光度法[2]、色谱法[6]、电化学方法[7]、化学发光法[8]、以及荧光传感分析法[9~12]等。离子色谱法和毛细管电泳法的灵敏度较低,干扰因素较多。色谱法的准确度和灵敏度均较高,但操作比较麻烦,耗时相对较长,且需要使用有机溶剂作为流动相,对环境造成污染。化学发光法具有仪器设备简单,选择性较好,消耗试剂少等优点,但其缺点是对测试人员有较高的技术要求,且发光体系较单一。电化学方法分析速度快,灵敏较高,但操作比较复杂。基于荧光探针的荧光定量分析法具有检测速度快、灵敏度高,选择性好、消耗试剂量少等诸多优点,受到了广泛关注。荧光探针可分为两大类,即强度型荧光探针和比率型荧光探针。强度型荧光探针与待测物质的结合会导致其荧光光谱强度发生变化。采用强度型荧光探针进行定量分析所得结果的精准度易受光漂白、探针浓度、激发光强度以及光程等因素变化的影响[13]。比率型荧光探针与待测物质结合后,其荧光光谱峰产生一定程度的位移。通过与建立在两个发射波长(或激发波长)下的荧光强度比值基础上的单变量比率型校正模型相结合[14, 15],比率型荧光探针可以克服强度型荧光探针的大部分缺点,因而具有更广泛的应用范围。然而,传统单变量比率校正模型只适合于无荧光干扰的均相体系,不适用于存在荧光干扰物质和散射颗粒的非均相复杂体系,因此难以对环境水体中NO2-进行准确的定量分析。
近来,本研究小组开发出了适用于存在荧光干扰物质的非均相体系的荧光定量分析模型(Quantitative fluorescence model,QFM)[16, 17]。QFM能够有效消除了复杂非均相体系中存在的散射物质和荧光干扰物质对比率型荧光探针传感定量分析结果的影响,实现使用比率型荧光探针对复杂非均相体系中待测目标物质的准确定量分析。本研究将比率型荧光探针2, 3-二氨基萘与QFM结合,建立了一种简单、快速对环境水样中NO2-定量检测的分析方法。
2. 实验部分
2.1. 试剂
2, 3-二氨基萘(2, 3-Diaminonaphthalene,DAN,分析纯,上海赛默飞世尔科技公司),NaNO2(分析纯,上海阿拉丁生化科技股份有限公司),20%脂肪乳注射液(Intralipid, C14-24,四川科伦药业有限公司),聚苯乙烯微球(Polystyrene Microbeads,PLM,上海阿拉丁生化科技股份有限公司),甲苯胺蓝(Toluidine Bule,TB,分析纯,上海阿拉丁生化科技股份有限公司),NaOH(分析纯,国药集团化学试剂有限公司),HCl(分析纯,株洲市星空化玻有限责任公司)。实验所用水(18.25 MΩcm)均由艾科浦ACD-2001-U超纯水系统提供。
2.2. 样本配制与检测
准确称取适量于100℃的烘箱内烘干2 h的NaNO2,配制成8.690 mmol/L NaNO2工作液,并存储于棕色瓶中。准确称取适量DAN,用0.25 mmol/L HCl溶解,配制成0.6320 mmol/L DAN工作液。准确称取适量TB,配制成0.5350 mmol/L TB工作液。准确移取适量5%聚苯乙烯微球和20%脂肪乳,用水分别稀释成浓度为0.3%聚苯乙烯微球工作液和0.2%脂肪乳工作液。另外,配制5.8 mol/L NaOH工作液。所有工作液均于4℃避光保存。
(1)模拟体系 如表 1所示,将TB(0.5350 mmol/L)、脂肪乳(0.2%)、聚苯乙烯微球(0.3%)、DAN(126.4μmol/L)和NO2-按合适比例混合配制成含有7个不同浓度水平的NO2-共70个模拟浑浊样本。每个样本均用水定容至1 mL。NO2-浓度水平为0, 0.2607, 0.5214和0.9125μmol/L的40个样本为校正样本,剩余的30个样本为测试样本。
表 1
表 1 DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB非均相体系的实验设计Table 1. Experiment design of DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB system样本编号
Sample
No.甲苯胺蓝
Toluidine blue
(TB)
(μL)脂肪乳
Intralipid
(μL)聚苯乙烯微球
Polystyrene
microsphere
(PLM)
(μL)2, 3-二氨基萘
2, 3-Diaminonaphthalene
(DAN)
(μL)亚硝酸根
NO2-
(μmol/L)A1~A7 0 0 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125B1~B7 30 0 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125C1~C7 0 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125D1~D7 0 0 30 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125E1~E7 0 15 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125F1~F7 15 0 30 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125G1~G7 15 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125H1~H7 15 30 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125I1~I7 30 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125J1~J7 30 15 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125(2)实际体系 从湖南大学旁湘江段(长沙)的5个不同位置采取5个水样,在不进行任何预处理的情况下,所取水样充分混合后密封保存,且在3天之内完成检测。如表 2所示,共配制了19个样本。样本Q1~Q11为校正样本,样本R1~R8为测试样本。所有测试样本中均加入200μL未经任何预处理的湘江水样。所有样本均用水定容至1.0 mL。
表 2
表 2 实际湘江水样中NO2-含量检测的实验设计Table 2. Experiment design for quantification of NO2- in water samples from Xiangjiang River样本编号
Sample No.
2, 3-二氨基萘
DAN
(252.8μmol/L)
μLHCl
(0.25 mol/L)
(μL)湘江水样
Xiangjiang
river water
(μL)添加后样品中NO2-的浓度
NO2- concentration in sample after spiking
(μmol/L)Q1~Q11 30 50 0 0, 0.261, 0.521, 1.043, 1.564, 2.086, 2.607,
3.128, 4.171, 4.693, 5.214R1~R8 30 50 200 0, 0, 0, 0.521, 1.304, 1.564, 2.086, 2.607 每个样本配制完成后,摇匀静置反应30 min,然后加入4μL 5.8 mol/L NaOH(控制pH=11.5)终止反应,使用F-7000荧光分光光度计(日本岛津公司)检测荧光信号,光源为150 W氙灯,激发和发射狭缝宽度均为5 nm,激发波长为330 nm,发射波长扫描范围为350~500 nm,扫描速度为1200 nm/min,PMT电压为650 V。
2.3. 色谱对照实验
LC-20AT Prominence HPLC采用高效液相色谱-二极管阵列检测器联用仪(HPLC-DAD,日本岛津公司)对NO2-和DAN的反应机理进行了验证,对样本R1~R8中NO2-含量进行了对照定量分析。色谱条件如下:C18色谱柱(250 mm×4.6 mm, 5μmol/L),流动相:甲醇-水(70∶30,V/V), 流速:0.8 mL/min,进样量:20μL,检测器:紫外检测器,检测波长:246 nm。
2.4. 基于比率型荧光探针DAN的NO2-定量分析原理及模型
亚硝酸盐是一种简单的无机盐,本身不具有荧光基团,无法直接用荧光方法检测。但可利用其与具有荧光基团的物质进行化学衍生反应间接对NO2-含量进行荧光定量分析。在酸性条件下,本研究利用荧光物质2, 3-二氨基萘(DAN)与NO2-反应生成的新荧光物质2, 3-二氨基萘三唑(NAT)[18, 19]对NO2-进行反应式如下:

待测样本中的NO2-与加入的固定体积的过量DAN溶液反应完全后,所测得的荧光光谱fk(k=1,2,…,N;N为样本数)可表示为产物NAT、剩余DAN和可能存在的荧光干扰物质的荧光光谱贡献的线性加和。

式(2)中,cNAT, k, cDAN, k和cInterf, k分别为第k个样本中的NO2-与加入的过量DAN反应完全后生成物NAT、剩余DAN和可能存在的荧光干扰物的浓度,且cNAT, k+cDAN, k=cDAN, total(cDAN, toatal:加入的DAN的总浓度);fNAT, fDAN和fIntetf则分别代表NAT、DAN和可能存在的荧光干扰物的单位浓度荧光光谱响应。由于加入的DAN是过量的,可以认为样本中的NO2-被完全转化为NAT,即第k个样本中原有NO2-浓度cNO2-, k应等于ρ×cNAT, k(ρ为一常数,代表加入固定体积的过量DAN溶液后的待测样本的体积与其原体积的比值),所以式(2)可变换为:

式(3)中,Δf=(fDAT-fDAN)/ρ。若待测样本中含有散射颗粒和吸光物质,则需要考虑散射效应和吸收效应对样本荧光光谱的影响。此时,式(2)可扩展为[16]:

式(4)中,bk代表散射颗粒和吸光物质对第k个样本荧光光谱的乘子效应; pλ为散射颗粒对第k个样本荧光光谱的波长依赖效应;dk为散射颗粒对吸光物质的吸收效应的影响因子;zi, k和si*分别代表第k个样本中第i个吸光物质的浓度和受波长依赖散射效应调制后的纯吸收光谱;‘。’为Hadamard乘积算子。
显然式(3)完全满足QFM模型的所有前提假设,因此可采用QFM模型[16, 17]的定量分析策略从待测样本的荧光光谱数据中预测出待测样本中NO2-含量。
3. 结果与讨论
3.1. DAN荧光探针定量检测NO2-的机理验证
在酸性条件下,利用DAN与NO2-反应生成荧光物质NAT定量检测NO2-的方法在之前的文献[19, 20]中已有所报道,但文献中主要是根据样本荧光光谱强度的变化对NO2-进行定量分析。从图 1可见,在酸性条件下,在浓度一定的DAN溶液中加入不同浓度的NO2-进行反应,反应后混合物的荧光光谱不仅在荧光强度上有明显变化,而且在410 nm处有出现新的荧光峰;随着NO2-浓度增加,反应后混合物的荧光光谱的峰形进一步发生变化,相对于DAN的荧光发射光谱呈现明显的红移现象。因此,DAN实质上是一种比率型荧光探针,根据样本荧光光谱强度的变化对NO2-进行定量分析显然是不合理的。
图 1
3.2. 吸收效应和散射效应对DAN-NO2-体系荧光光谱的影响
当待测体系中存在散射物质和吸光物质时,其荧光光谱将会受到散射物质的散射效应和吸光物质的吸收效应的影响,从而使得采用常规的校正模型难以获得令人满意的定量分析结果。如图 2所示,DAN溶液(3.792μmol/L)在386 nm处有一个荧光发射峰,且具有较强荧光信号;当分别加入0.004%脂肪乳和0.012% PLM时,脂肪乳和PLM对激发光和DAN发射的荧光产生散射效应,使DAN的荧光发射峰的荧光信号强度显著降低。脂肪乳和PLM的存在同样使得DAN与NO2-反应后所得混合物的荧光光谱信号强度发生了明显减弱。当在DAN溶液(3.792μmol/L)和DAN与NO2-反应后所得混合物中加入吸光物质甲苯胺蓝(10.70μmol/L)后,甲苯胺蓝对激发光和荧光物质发射的荧光产生吸收效应,使得DAN和DAN与NO2-反应后所得混合物的荧光光谱信号强度也呈现类似的显著减弱现象。这些实验结果表明,复杂非均相体系中目标物的荧光信号不仅与目标物的浓度有关,而且还受样本中存在的吸光物质和散射颗粒的影响。所以,当采用荧光分析法对混浊体系中的目标物进行定量分析时,必须采取有效措施消除吸收和散射效应对样本荧光光谱信号的影响,否则将严重影响混浊体系样本的荧光光谱定量分析结果的准确度。
图 2
3.3. DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB体系中NO2-的定量分析
表 3列出QFM校正模型对DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB浑浊体系中NO2-的定量分析结果,并与偏最小二乘回归方法(PLS)和传统比率模型(F431.4 nm, k/F392 nm, k=a+b·cNO2-, k,F392 nm, k和F431.4 nm, k分别代表第k样本在392和431.4 nm处的荧光信号强度)的定量分析结果进行了对比。QFM、PLS和比率模型均建立在校正样本的原始荧光光谱数据上。QFM和PLS模型的最优模型参数是根据交互检验均方根误差最小化原则决定的。从表 3可知,传统比率模型难以有效描述DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB体系中NO2-的浓度与荧光信号强度之间的关系,对测试样本预测结果的均方根误差和平均相对预测误差均较大。与传统比率型模型相比,PLS模型(6个潜变量)预测结果的均方根误差明显降低,但是对测试样本预测结果的平均相对预测误差却略有上升,这表明PLS对NO2-浓度较高样本预测结果的准确度高于其对NO2-浓度较低样本预测结果的准确度。QFM预测结果的均方根误差和平均相对预测误差均显著小于PLS和传统比率模型的相应值,这证明了QFM具有消除散射效应和吸收效应的能力,并且比PLS和比率模型更适用于使用比率型荧光探针的定量分析体系。
表 3
表 3 QFM、PLS和比率模型方法对模拟非均相样本中NO2-的定量分析结果Table 3. Quantification results of quantiative fluorescence model (QFM), PLS and ratiometric models for NO2- in the simulated heterogeneous samples荧光光谱定量模型
QFM偏最小二乘模型
PLS比率模型
Ratiometric model校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample均方根误差
RMSE[a]
(μmol/L)0.031 0.032 0.042 0.043 0.052 0.084 平均相对
预测误差
ARPEb(%)6.1 8.3 7.6 14.5 8.3 13.3 a. RMSE:均方根误差(Root mean square error);b. ARPE:平均相对预测误差(average relative predictive error)。 3.4. 实际环境水样中NO2-的定量分析
实际环境水样是由在5个不同采样点采集到的湘江水混合而成。采集到的实际水样中含有泥浆悬浮物和其它细小的固体杂质。本实验中未对采集到的水样进行任何预处理,而是直接对其中所含NO2-进行荧光定量分析。用于实际环境水样中NO2-定量分析的QFM模型是建立在用超纯水配制的校正样本(其中NO2-浓度水平分别为:0, 0.261, 1.56, 2.09, 4.17和5.21μmol/L)的荧光光谱数据上,其最优模型参数是按其对用超纯水配制的测试样本(其中NO2-浓度水平分别为:0.521, 1.04, 2.61, 3.13和4.69μmol/L)中NO2-预测结果的均方根误差最小原则确定的。QFM模型对3个真实湘江水样(R1, R2和R3)中NO2-的定量分析结果与采用HPLC-DAD所获得的结果高度一致(表 4)。而且QFM模型对额外添加有NO2-的实际水样中NO2-定量分析结果的回收率在90.8%~103%之间,与HPLC-DAD定量分析结果的回收率基本相当。另外,通过估算得到QFM模型结合NAT对环境水样中NO2-的检出限和定量下限分别为1.9和5.8 nmol/L。
表 4
表 4 QFM和HPLC-DAD对湘江水样中NO2-的定量分析结果Table 4. Quantification results of QFM and HPLC-DAD for NO2- in the samples of Xiangjiang River water样本编号
Sample No.添加的亚硝酸根
Spiked NO2-
(μmol/L)荧光光谱定量模型
QFM高效液相色谱-二极管阵列
HPLC-DAD检测值±方差
Detected±SD
(μmol/L)回收率
Recovery
(%)检测值±方差
Detected±SD
(μmol/L)回收率
Recovery
(%)R1 0.000 0.61±0.01 - 0.59±0.05 - R2 0.000 0.57±0.02 - 0.62±0.02 - R3 0.000 0.61±0.01 - 0.60±0.01 - R4 0.521 1.07±0.03 90.8 1.11±0.01 97.2 R5 1.304 1.94±0.02 103 2.03±0.01 110 R6 1.564 2.18±0.01 101 2.06±0.14 93.5 R7 2.086 2.74±0.04 103 2.62±0.02 96.7 R8 2.607 3.22±0.04 101 3.31±0.02 104 考虑到环境水体中可能共存的一些金属离子可能会对DAN及其与NO2-反应产物NAT的荧光信号产生猝灭效应,考察了常见金属离子Pb2+, Zn2+, Cd2+, Cu2+, Fe3+, Hg2+, Cr2+, Ni2+, Mn2+(这些离子均是以硝酸盐形式加入)的存在对NO2-定量分析结果的影响。实验结果表明,上述金属离子(30μmol/L)的加入会在一定程度上猝灭DAN及其与NO2-的反应产物NAT的荧光信号,其中以Mn2+对待测体系的荧光信号的猝灭效应最为严重(图 3)。这些金属离子对待测体系荧光信号的影响模式类似于散射物质的散射效应和吸光物质的吸收效应,因此基本上不影响QFM模型定量分析结果的准确度。建立在用超纯水配制的NO2-校正样本荧光光谱基础上的QFM模型能够对含有30μmol/L Mn2+的5个测试样本中NO2-进行准确的定量分析(均方根偏差0.007μmol/L; 平均相对预测偏差5.2%)。
图 3
以上结果表明,实际环境水样中存在的悬浮杂质以及可能共存的金属离子基本上不影响QFM的定量分析结果。因此QFM模型与荧光探针DAN相结合能够成功实现实际环境水体中NO2-的直接准确定量分析。
4. 结论
荧光探针2, 3-二氨基萘(DAN)能与NO2-反应生成2, 3-二氨基萘三唑(NAT)。NAT的荧光发射光谱相对于DAN的荧光发射光谱呈现明显的红移现象,是一种比率型荧光探针。QFM模型具有消除散射物质的散射效应和吸光物质的吸收效应的能力,适用于使用比率型荧光探针的定量分析体系。将QFM与DAN相结合能实现浑浊环境水样中NO2-的直接准确定量分析,样本中存在的散射颗粒、吸收物质以及可能共存的常见重金属离子对其定量分析结果没有显著的影响,其定量分析结果的回收率在90.8%~103%之间,媲美于HPLC-DAD定量分析结果的准确度。QFM模型与比率型荧光探针DAN相结合检测NO2-的方法具有简便、快捷和准确的特点,有望发展成为环境水体中NO2-的常规定量分析方法。
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Table 1. Experiment design of DAN-NO2--PLM-Intralipid-TB system
样本编号
Sample
No.甲苯胺蓝
Toluidine blue
(TB)
(μL)脂肪乳
Intralipid
(μL)聚苯乙烯微球
Polystyrene
microsphere
(PLM)
(μL)2, 3-二氨基萘
2, 3-Diaminonaphthalene
(DAN)
(μL)亚硝酸根
NO2-
(μmol/L)A1~A7 0 0 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125B1~B7 30 0 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125C1~C7 0 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125D1~D7 0 0 30 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125E1~E7 0 15 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125F1~F7 15 0 30 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125G1~G7 15 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125H1~H7 15 30 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125I1~I7 30 30 0 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125J1~J7 30 15 15 30 0, 0.1304, 0.2607, 0.3911,
0.5214, 0.6518, 0.9125Table 2. Experiment design for quantification of NO2- in water samples from Xiangjiang River
样本编号
Sample No.
2, 3-二氨基萘
DAN
(252.8μmol/L)
μLHCl
(0.25 mol/L)
(μL)湘江水样
Xiangjiang
river water
(μL)添加后样品中NO2-的浓度
NO2- concentration in sample after spiking
(μmol/L)Q1~Q11 30 50 0 0, 0.261, 0.521, 1.043, 1.564, 2.086, 2.607,
3.128, 4.171, 4.693, 5.214R1~R8 30 50 200 0, 0, 0, 0.521, 1.304, 1.564, 2.086, 2.607 Table 3. Quantification results of quantiative fluorescence model (QFM), PLS and ratiometric models for NO2- in the simulated heterogeneous samples
荧光光谱定量模型
QFM偏最小二乘模型
PLS比率模型
Ratiometric model校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample校正样本
Calibration sample测试样本
Test Sample均方根误差
RMSE[a]
(μmol/L)0.031 0.032 0.042 0.043 0.052 0.084 平均相对
预测误差
ARPEb(%)6.1 8.3 7.6 14.5 8.3 13.3 a. RMSE:均方根误差(Root mean square error);b. ARPE:平均相对预测误差(average relative predictive error)。 Table 4. Quantification results of QFM and HPLC-DAD for NO2- in the samples of Xiangjiang River water
样本编号
Sample No.添加的亚硝酸根
Spiked NO2-
(μmol/L)荧光光谱定量模型
QFM高效液相色谱-二极管阵列
HPLC-DAD检测值±方差
Detected±SD
(μmol/L)回收率
Recovery
(%)检测值±方差
Detected±SD
(μmol/L)回收率
Recovery
(%)R1 0.000 0.61±0.01 - 0.59±0.05 - R2 0.000 0.57±0.02 - 0.62±0.02 - R3 0.000 0.61±0.01 - 0.60±0.01 - R4 0.521 1.07±0.03 90.8 1.11±0.01 97.2 R5 1.304 1.94±0.02 103 2.03±0.01 110 R6 1.564 2.18±0.01 101 2.06±0.14 93.5 R7 2.086 2.74±0.04 103 2.62±0.02 96.7 R8 2.607 3.22±0.04 101 3.31±0.02 104 -
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