使用红外光谱成像分析废水、沉积物和动物体内的微塑料

前言近年来，塑料污染越来越多地进入研究人员、政界人士和公众的视线。微塑料(< 5 mm) 尤其是大家关注的焦点，人们怀疑它们会在环境和水生生物中积聚 [1]。微塑料来源众多，其在环境中保留数百年后才能被最终分解。然而，人们对环境和水生生物中微塑料的积聚水平和影响了解甚少。部分原因是缺乏标准的分析方法，以及目前的分析技术过于耗时导致实践困难。之前发表的研究成果依靠目视识别对样品中的塑料进行定量 [2]。本研究开发了从环境样品中提取微塑料的可靠方法。采用傅立叶变换红外 (FTIR) 光谱成像技术对各种微塑料类型进行定性和定量分析 [3,4]。

实验部分样品在一段时间内从丹麦维堡的一个湿蓄水池中采集样品，包括沉积物、水、三脊棘鱼和水蛭。研究中未对水生动物展开深入分析，仅用其验证了动物群体中微塑料的检测结果。池塘接收雨水径流并保留了道路上的污染物，可能导致微塑料的浓度增加。总共从池塘中收集 50 L 水。每批次采水样 10 L，收集在螺口盖涂覆 Teflon 涂层的 2 × 5 L 培养基储瓶中。采样位置如图 1所示。用一个直径 5 cm 的玻璃采样器（采样位置见图 1）在距离池塘边缘 1–2 米处收集沉积物样品。将每份沉积物样品的顶层液体转移至玻璃罐中。如图 1 所示，使用池塘中铺设的渔网捕获鱼样品。用袋网捕获其他动物群样品，然后放入装有纯乙醇的玻璃瓶中。然后将这些样品放在冰上，以 –20 °C 的温度保存在实验室中。

样品前处理所有玻璃器皿在使用前都要冲洗三次，并盖好所有设备、样品等，以防受到空气中微塑料的污染。分析环境样品中的微塑料时，主要挑战是如何去除有机物/生物体。由于许多塑料都有疏水性，有机物会在塑料表面聚集，因此在对微塑料进行光谱表征之前，必须先去除有机物。用H2O2 氧化作为主要预处理方法，因为这种方法可以在保持塑料不变的同时去除有机物。

通过筛分并用乙醇冲洗以富集水样中的塑料，然后将乙醇蒸发。对沉积物样品进行筛分与冷冻干燥，然后通过 H2O2 氧化去除有机物。再用重量分离法分离无机和有机组分。动物群样品的前处理方法是在每 1 g 干重的冷冻干燥样品中加入 60 mL 的 5 M KOH。然后将该溶液在 45 °C 下搅拌 48 小时。加入超纯水，之后筛分样品。将三种样品类型的最终富集塑料颗粒样品分别悬浮于乙醇中。将粒径 > 80 µm 的样品沉积到红外反射载玻片 (MirrIR,Kevley Technologies) 上，进行反射模式 FTIR 成像分析。将粒径 < 80 µm 的样品沉积在氟化钙 (CaF2) 红外透明窗片上，烘干用于随后的透射模式分析。经过处理后，微塑料颗粒将粘附在载玻片上，用于 FTIR 成像分析。

仪器使用傅立叶变换红外 (FTIR) 成像系统对样品中的微塑料进行定性和定量分析。系统中包括一台 Agilent Cary 620 FTIR 显微镜，与 Agilent Cary 670 FTIR 光谱仪联用。显微镜上配备了一个 128 × 128 像素的焦平面阵列 (FPA) 检测器，能够以 15 倍的放大率在每区块 700 × 700 微米的区域中同时采集 16384幅光谱图。仪器可以自由切换反射和透射两种模式。仪器设置如表 1 所示。

数据处理FTIR 成像数据分析通过使用丹麦奥尔堡大学开发的 MPhunter软件与德国阿尔弗雷德韦格纳研究所合作完成。MPhunter 将一系列参比谱图关联到 FTIR 成像系统获得的谱图中。然后其使用原始谱图（未衍生）和第一第二衍生谱图将图像中所有谱图（本例中共 420 万谱图）关联到每一个加载的参比谱图，使用整个谱图范围或选定范围内的波数并在 0 和 1 之间产生一个分数，表明拟合优度。这三种相关性可单独加权。为检测样品中的微塑料，采用一种自动算法将数据库中的所有参比谱图与图像中的所有谱图进行比较。在这种情况下，采用了塑料聚合物和天然材料的 113 张参比谱图，其显示出与样品塑料谱图具有相似性。将谱图数据库中的各种材料分配到不同的材料组，如 PP、PE、PET 等等。用于微塑料颗粒检测的算法采用 2 个概率评分阈值。首先，该算法找寻所有最高概率评分的像素（本例中每个像素概率分数为 113）并将其归为塑料材料，同时寻找评分高于较高阈值的所有像素。此外，该算法分析所有相邻像素，如果它们拥有与所属材料组同类型的材料且概率评分高于第二阈值，则添加这些像素为塑料颗粒。

现有相关性中，原始谱图的权重为 0（意味着不在考虑范围内），而第一和第二衍生图权重都为 1，意味着最终分数是第一和第二衍生图分数的平均值。不考虑原始谱图的原因是倾斜的基线（样品形状尺寸造成光散射）往往带来误导性的结果，而在使用衍生图时不会遇到此问题。图形输出可以是颜色相关的图像，每个像素通过最近的谱图匹配进行颜色编码，以及/或者生成第二图像显示用户特定选择的参比材料的热点图。然后分析已鉴定的塑料颗粒，找出颗粒像素之间的最长距离，从而获得颗粒的主要尺寸。假定颗粒形状为椭圆且知道扫描中颗粒的面积，从而获得次要尺寸。第三尺寸厚度，假定为次要尺寸的 0.67 倍。假定颗粒是椭圆，计算其体积。根据体积和已鉴定塑料材料的密度来计算质量。这些颗粒的参数以列表形式显示，便于导出。请参阅图 3 示例。

结果与讨论通过分析样品的 FTIR 图像，对样品中的塑料进行定性与定量分析。该分析需要去除目标物以外的大部分物质。为达到此目的，对每种不同类型样品（如水、沉积物、鱼）的前处理方法进行了优化。透射测定（粒径 10–80 µm）的所有 113 个参比谱图的完整相关性图像，如图 3 所示。乍看之下，很明显大部分颗粒是天然原料，比如纤维和蛋白质。尤其可以看到纤维颗粒，它们均来源于纤维素材料。图 4 展示了原始谱图（未衍生）和第一衍生图中，定性为聚丙烯的像素和聚丙烯参比图之间的对比。它清楚地表明，采用衍生图可以有效减少散射造成的光谱偏移和基线倾斜（与样品的颗粒性质相关），从而提供与参比谱图更好的相关性。