SPE-GC-MS/SIM法:精确测定水节霉区域河水中半挥发有机物

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本文研究了在2014年的《环境科学研究》期刊上发表的一篇论文,标题为“SPE-GC-MS/SIM测定水节霉发生地河水中半挥发性有机物”。该研究由雷书凤、王海燕、苑泉等人合作完成,他们在中国环境科学研究院的环境基准与风险评估国家重点实验室以及水污染控制技术研究中心进行实验。 文章的重点在于比较了两种常用的前处理方法,即液液萃取(LLE)和固相萃取(SPE),来提取水节霉发生地河水中的半挥发性有机物(SVOCs)。作者通过对比分析,发现尽管LLE法的加标回收率范围较大,介于41.8%到121.5%,而SPE法的回收率在31.5%到124.4%之间,两者的回收率差异并不显著。然而,SPE法的相对标准偏差明显较低,仅为0.9%到14.5%,显示出更高的重现性。 SPE法在提取过程中的稳定性优于LLE法,因此研究者决定采用SPE-GC-MS/SIM方法进行进一步测定。结果显示,在2011年2月的水节霉发生地河水中,检测到了29种不同的SVOCs,其中包括邻苯二甲酸二乙酯(DEHP)、多环芳烃(PAHs)、硝基苯等化合物。这些发现对于了解河流中SVOC的分布和潜在环境影响具有重要意义,同时也为水质监控和风险管理提供了科学依据。 该研究强调了选择合适的方法对于准确测量环境污染物的重要性,特别是对于半挥发性有机物这类难以直接检测的污染物,其精确分析方法的选择直接关系到环境评估的准确性。通过SPE-GC-MS/SIM技术,研究人员得以提高数据的可靠性和精度,为今后同类研究和环境管理决策提供了有价值的数据支持。

function [num,Period, Frequency, Density, CL95]=spectrum(x,mLAG) %%% function for power spectral analysis % usage: [num,Period, Frequency, density, cl95]=spectrum(x,mLAG) % Gong Daoyi 2003.12 xLEN=length(x); SER=x;N=xLEN;mLAGWK=mLAG;mLEN=N;J=mLAG;J1=J+1; %c calculating auto-connection coefficient A=0.0; C=0.; for I=1:N A=A+SER(I);end % I A=A/N; for I=1:N SER(I)=SER(I)-A; C=C+SER(I).^2; end % I C=C/N; for L=1:J CC(L)=0.0; for I=1:N-L CC(L)=CC(L)+SER(I)*SER(I+L); end %I CC(L)=CC(L)./(N-L); CC(L)=CC(L)/C; end %L C=1.0; %c estimating rude power spectra SPE(1)=0.0; for L=1:J-1 SPE(1)=SPE(1)+CC(L); end %L SPE(1)=SPE(1)./J+(C+CC(J))./(2*J); for L=1:J-1 % DO 210 L=1,J-1 SPE(L+1)=0.; for I=1:J-1 SPE(L+1)=SPE(L+1)+CC(I)*cos(pi*L*I/J); end % I SPE(L+1)=2*SPE(L+1)./J+C./J+(-1).^L*CC(J)./J; end % 210 L SPE(J1)=0.0; for I=1:J-1 SPE(J1)=SPE(J1)+(-1).^I*CC(J); end %I SPE(J1)=SPE(J1)/J+(C+(-1).^J*CC(J))/(2*J); %c smoothing power spectra PS(1)=.54*SPE(1)+.46*SPE(2); for L=2:J PS(L)=.23*SPE(L-1)+.54*SPE(L)+.23*SPE(L+1); end %L PS(J1)=.46*SPE(J)+.54*SPE(J1); %c statistical significence of PS W=0.0; for L=1:J-1 W=W+SPE(L+1); end %L W=W/J+(SPE(1)+SPE(J1))/(2*J); if (J > fix(N/2)) W=2.57*W; end if(J == fix(N/2)) W=2.49*W; end if(J < fix(N/2) & J > fix(N/3)) W=2.323*W; end if (J == fix(N/3)) W=2.157*W; end if (J < fix(N/3)) W=1.979*W; end %c the red noice examination for L=1:J1 SK(L)=W*(1-CC(1).^2)/(1+CC(1).^2-2*CC(1)*cos(3.14159*(L-1)/J)); end % L if (CC(1) > 0 & CC(1) >= CC(2) ) %c the white noice examination else for L=1:J1 SK(L)=W; end %L end % if %c calculating the length of cycle T(1)=NaN; for L=2:J1 T(L)=(2.0*J)/(L*1.0-1.0); end % L num=1:J+1;num=num(:)-1; Period=T(:); Frequency=1./T(:); Density=PS(:); CL95=SK(:);

2023-06-01 上传