魏曉暉，衣淑娟，秦雯

（1.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319；2.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)工程學(xué)院）

基于拉曼光譜的蘋(píng)果表皮殘留敵百蟲(chóng)的檢測(cè)

魏曉暉1，衣淑娟1，秦雯2

（1.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319；2.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)工程學(xué)院）

拉曼光譜檢測(cè)方法相對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法的樣品處理復(fù)雜、檢測(cè)耗時(shí)、破壞樣品，具有樣品無(wú)需處理、快速、無(wú)損的特點(diǎn)。應(yīng)用拉曼光譜檢測(cè)技術(shù)以蘋(píng)果果皮為載體，敵百蟲(chóng)農(nóng)藥為研究對(duì)象，敵百蟲(chóng)在水果果皮的農(nóng)藥殘留檢測(cè)結(jié)果顯示，敵百蟲(chóng)農(nóng)藥拉曼位移較為豐富，可以選279、296、444、623、789 cm-1來(lái)識(shí)果皮表面殘留的敵百蟲(chóng)農(nóng)藥，可以檢測(cè)到蘋(píng)果果皮農(nóng)藥殘留敵百蟲(chóng)濃度4.8 g·kg-1。

拉曼光譜；農(nóng)殘；快速；無(wú)損檢測(cè)

“民以食為天，食以安為先”，舌尖上的安全問(wèn)題關(guān)乎人的身體健康，嚴(yán)重時(shí)甚至威脅人的生命安全。農(nóng)藥殘留正在成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一，其中，果樹(shù)、蔬菜的農(nóng)藥使用量較大，約占農(nóng)藥使用的25.2%[1]，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生產(chǎn)需求，農(nóng)藥使用量還在不斷增加。因此，探究快速檢測(cè)方法檢測(cè)農(nóng)藥殘留是我們亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題，同時(shí)快速、無(wú)損[2]農(nóng)藥殘留檢測(cè)是今后農(nóng)藥殘留檢測(cè)主要的發(fā)展方向和趨勢(shì)。相對(duì)傳統(tǒng)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法（如，氣相色譜法、高效液相色譜法等）樣品處理復(fù)雜、檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)、技術(shù)條件復(fù)雜[3]、樣品破壞大等，且不適于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)[4]，拉曼光譜檢測(cè)法是一種快速、環(huán)保、無(wú)損的檢測(cè)分析方法。

拉曼光譜檢測(cè)分析法是基于印度科學(xué)家C.V.拉曼（Raman）所發(fā)現(xiàn)的拉曼散射效應(yīng)，對(duì)與入射光頻率不同的散射光譜進(jìn)行分析以得到分子振動(dòng)、轉(zhuǎn)動(dòng)方面信息[5]。由于不同物質(zhì)是由不同分子結(jié)構(gòu)組成的，即每種物質(zhì)都有自己的拉曼“指紋”譜。根據(jù)拉曼檢測(cè)分析方法的基本原理，應(yīng)用激光拉曼光譜儀，以蘋(píng)果果皮為研究載體，以敵百蟲(chóng)農(nóng)藥為研究對(duì)象，模擬水果果皮農(nóng)藥殘留狀態(tài)，對(duì)蘋(píng)果表皮殘留的敵百蟲(chóng)進(jìn)行檢測(cè)研究。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料和儀器

試驗(yàn)樣品：直接從市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)的新鮮富士蘋(píng)果。

試驗(yàn)農(nóng)藥：購(gòu)買(mǎi)山東大成農(nóng)藥股份有限公司市售白色結(jié)晶狀敵百蟲(chóng)，有醛類(lèi)氣味，有效成分90%，化學(xué)名稱(chēng)：O，O-二甲基-（2，2，2-三氯-1-羥基乙基）膦酸酯[6]，分子結(jié)構(gòu)式如下圖1。

圖1 敵百蟲(chóng)分子結(jié)構(gòu)式Fig.1Molecular formula of trichlorfon

試驗(yàn)儀器：采用法國(guó)HORIBA Jobin Yvon公司生產(chǎn)HR800激光拉曼光譜儀，測(cè)量光譜范圍：100～4 200 cm-1，分辨率0.67 cm-1，激光器可選擇473 nm、633 nm、785 nm，長(zhǎng)焦物鏡50倍，目鏡10倍。

1.2 試驗(yàn)樣品制備

以蒸餾水為溶劑，購(gòu)買(mǎi)的市售原藥敵百蟲(chóng)原藥為溶質(zhì)，分別配制成以下濃度：48、4.8、0.48、48、4.8 mg·kg-1。蘋(píng)果清洗時(shí)，先用清水沖洗，再用蒸餾水沖洗，自然晾干后，用干凈的小刀在水果表皮上切取8塊大小均等的蘋(píng)果皮。再用移液管移取等量不同濃度的敵百蟲(chóng)液體，滴到5塊蘋(píng)果皮表面，是形成一個(gè)半球型小液滴，在室溫下自然晾干。

1.3 試驗(yàn)儀器矯正

試驗(yàn)前需對(duì)儀器進(jìn)行矯正，采用單晶硅進(jìn)行對(duì)儀器進(jìn)行矯正，拉曼采集軟件采集的單晶硅顯微圖和拉曼圖如圖2和圖3所示，單晶硅的特征峰在520.7 cm-1處，說(shuō)明儀器矯正完畢。

圖2 單晶硅顯微圖像Fig.2Image of monocrystalline silicon microscopic

圖3 單晶硅拉曼光譜圖Fig.3Raman spectra of monocrystalline silicon

1.4 激光器的選擇

為了獲得最佳試驗(yàn)效果，先對(duì)激光器進(jìn)行選擇，分別在等試驗(yàn)條件，積分時(shí)間2 s，對(duì)3個(gè)無(wú)農(nóng)殘的蘋(píng)果果皮樣品進(jìn)行光譜掃描，描次數(shù)3次后獲的顯微拉曼圖像，獲取在473 nm采集后顯示的圖像完好無(wú)損如圖4，獲取633 nm和785 nm采集后圖像顯示蘋(píng)果皮都被燒焦，甚至擊穿，如圖5。因此，激光器選擇在473 nm下進(jìn)行本次試驗(yàn)。

圖4 蘋(píng)果表皮顯微圖像Fig.4Image of apple skin microscopic

圖5 蘋(píng)果表皮燒焦圖像Fig.5Burned image of apple skin

1.5 拉曼光譜采集

（1）敵百蟲(chóng)原藥拉曼光譜的采集

取0.2 g敵百蟲(chóng)原藥置于載玻片上，放到XYZ載物臺(tái)上，調(diào)節(jié)載物臺(tái)控制旋鈕，使樣品圖像清晰呈現(xiàn)在拉曼光譜采集軟件中，設(shè)置采集參數(shù)：積分時(shí)間3 s，掃描次數(shù)3次，取3次掃描平均值。

（2）蘋(píng)果表面拉曼光譜的采集

將滴加不同濃度的蘋(píng)果表皮和干凈的蘋(píng)果表皮分別放到XYZ載物臺(tái)上，調(diào)節(jié)載物臺(tái)控制旋鈕，使樣品圖像清晰呈現(xiàn)在拉曼光譜采集軟件中，同時(shí)設(shè)置采集參數(shù)：積分時(shí)間2 s，掃描次數(shù)3次，取3次掃描平均值。

2 結(jié)果與討論

2.1 拉曼光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

圖6為無(wú)農(nóng)藥殘留的蘋(píng)果果皮的拉曼光譜圖，在試驗(yàn)過(guò)程中會(huì)伴隨著噪聲干擾，這些噪聲可能是由于環(huán)境或者機(jī)器本身造成的，因而得到的圖形上就會(huì)有很多毛刺，這就需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，本次數(shù)據(jù)預(yù)處理采用光譜處理軟件Oringin9.0版本，應(yīng)用局部多項(xiàng)式回歸法（Savitzky-Golay）進(jìn)行平滑操作，該方法能有效保留原始數(shù)據(jù)的有效特征，且拉曼位移所對(duì)應(yīng)的特征峰保持不變，便于后續(xù)光譜分析，平滑后如圖7所示。此外，試驗(yàn)獲得光譜圖具有較高的基線(xiàn)，因此需要進(jìn)行基線(xiàn)矯正，基線(xiàn)校正后如圖8所示，矯正后拉曼光譜特征峰相對(duì)比較明顯。

圖6 無(wú)農(nóng)藥蘋(píng)果果皮拉曼光譜圖Fig.6Raman spectra of no pesticide apple peel

圖7 多項(xiàng)式回歸法平滑F(xiàn)ig.7Smooth of polynomial regression method

圖8 基線(xiàn)校準(zhǔn)Fig.8Baseline of calibration

2.2 無(wú)農(nóng)藥果皮和敵百蟲(chóng)原藥的拉曼光譜圖特征分析

拉曼光譜是借助分子的振動(dòng)譜來(lái)識(shí)別物質(zhì)的，不同樣品的分子結(jié)構(gòu)不同，其振動(dòng)譜也會(huì)不同，因而可將其作為“分子指紋”來(lái)識(shí)別不同的藥物[7]。分析獲得敵百蟲(chóng)原藥和無(wú)農(nóng)藥蘋(píng)果表皮的光譜圖9可得，從全譜來(lái)看，敵百蟲(chóng)在拉曼位移在279、296、444、623、789、2 863、2 904、2 965 cm-1處的特征峰比較明顯。

圖9 敵百蟲(chóng)原藥（a）和無(wú)農(nóng)藥蘋(píng)果（b）拉曼光譜圖Fig.9Raman spectra of trichlorfon technical（a）and no pesticide apple（b）

對(duì)比分析敵百蟲(chóng)拉曼光譜和無(wú)農(nóng)藥果皮拉曼光譜圖發(fā)現(xiàn)，兩者拉曼光譜特征位移有部分相似，這可能是由于兩者構(gòu)成結(jié)構(gòu)分子有相同的地方造成的。因此，我們可以根據(jù)敵百蟲(chóng)特征拉曼位移：279、296、444、623、789 cm-1來(lái)識(shí)別蘋(píng)果表皮上的敵百蟲(chóng)殘留農(nóng)藥。

2.3 蘋(píng)果果皮殘留不同濃度敵百蟲(chóng)的拉曼光譜圖

分析圖10可知，a為48 g·kg-1敵百蟲(chóng)濃度滴涂在蘋(píng)果表面的拉曼光譜圖，b為4.8 g·kg-1敵百蟲(chóng)濃度滴涂在蘋(píng)果表面的拉曼光譜圖，c為0.48 g·kg-1敵百蟲(chóng)濃度滴涂在蘋(píng)果表面的拉曼光譜圖，d為48 mg·kg-1敵百蟲(chóng)濃度滴涂在蘋(píng)果表面的拉曼光譜圖，隨著濃度的降低，蘋(píng)果果皮的拉曼位移所對(duì)應(yīng)的特征峰強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，因而覆蓋了農(nóng)藥的拉曼位移所對(duì)應(yīng)的特征峰，造成了農(nóng)藥拉曼位移識(shí)別比較困難，可以用來(lái)作為識(shí)別敵百蟲(chóng)的拉曼位移有：279、296、444、623、789 cm-1，可以檢測(cè)到4.8 g·kg-1，再低一個(gè)數(shù)量級(jí)后，可以檢測(cè)到拉曼位移所對(duì)應(yīng)的特征峰，但是信號(hào)微弱難以識(shí)別。

圖10 蘋(píng)果果皮殘留不同濃度敵百蟲(chóng)的拉曼光譜圖Fig.10Raman spectra of apple peel residue concentrations

3 結(jié)論

綜上所述，應(yīng)用拉曼光譜對(duì)蘋(píng)果表面殘留的敵百蟲(chóng)檢測(cè)結(jié)果顯示，敵百蟲(chóng)農(nóng)藥的拉曼位移信號(hào)較為豐富，可以選擇拉曼位移：279、296、444、623、789 cm-1作為識(shí)別蘋(píng)果表面敵百蟲(chóng)農(nóng)藥的拉曼特征位移，同時(shí)為應(yīng)用激光拉曼光譜技術(shù)對(duì)殘留在蘋(píng)果果皮的濃度4.8 g·kg-1以上的敵百蟲(chóng)農(nóng)藥行快速篩選奠定了基礎(chǔ)。

［1］王淑紅.氣相色譜儀在蔬菜和水果中農(nóng)藥殘留測(cè)定中的應(yīng)用技巧［J］.安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2009，15（16）：136-178.

［2］翟哲，李偉凱.基于近紅外光譜苗期玉米葉片葉綠素含量的無(wú)損檢測(cè)方法［J］.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，26（2）：82-85.

［3］朱春燕，李偉凱，李艷梅.FT l R/ATR技術(shù)快速檢測(cè)蔬菜中有機(jī)磷農(nóng)藥殘留［J］.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，19（6）：78-81.

［4］李曉婷，王紀(jì)華，朱大洲，等.果蔬農(nóng)藥殘留快速檢測(cè)方法研究進(jìn)展［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011（27）：363-367.

［5］劉燕德，劉濤，孫旭東，等.拉曼光譜技術(shù)在食品質(zhì)量安全檢測(cè)中的應(yīng)用［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2010，30（11）：3007-3011.

［6］李永玉，彭彥坤，孫云云，等.拉曼光譜技術(shù)檢測(cè)蘋(píng)果表面殘留的敵百蟲(chóng)農(nóng)藥［J］.食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào)，2012，3（6）：672-675.

［7］張丹，王俊紅.蔬菜和水果的顯微激光拉曼光譜研究［J］.光譜實(shí)驗(yàn)室，2010，27（4）：1389-1391.

Detection of Apple Skin Residue Trichlorfon based on Raman Spectra

Wei Xiaohui1，Yi Shujuan1，Qin Wen2
（1.College of Information and Technology，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing 166319; 2.College of Engineering，Heilongjiang Bayi Agricultural University）

Compared to the traditional detection method of sample handling that is complex，time-consuming and samples destructive，Raman spectroscopy detection has the characteristics of non-sample processing，rapid and nondestructive.Raman spectroscopy detection technology is applied by apple peel as the carrier，trichlorfon pesticide as the research object.According to the results of trichlorfon pesticide residues in fruits，trichlorfon had rich raman shfit by choosing 279，296，444，296 and 789 cm-1to identify trichlorfon pesticide residues on the skin of fruits，and the concentration of trichlorfon on apple skin could be detected 4.8 g·kg-1.

raman spectroscopy；pesticide residues；fast；NDE

S24

A

1002-2090（2015）02-0100-04

10.3969/j.issn.1002-2090.2015.02.023

2014-05-09

魏曉暉（1989-），男，黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院2012級(jí)碩士研究生。

衣淑娟，女，教授，博士研究生導(dǎo)師，E-mail：yishujuan_2005@126.com。