李瑞月,鐘山*,張漓杉,符芬華,韋锃弦

1(桂林電子科技大學(xué) 生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,廣西 桂林,541004)2(桂林云璟科技有限公司,廣西 桂林,541004)

鄰苯二甲酸酯(phthalic acid esters,PAEs)又稱酞酸酯,主要作為增塑劑用于聚氯乙烯、聚乙烯等塑料制品的生產(chǎn),以改進(jìn)其可塑性和柔韌性[1]。研究表明PAEs是一種環(huán)境污染物,含有雌激素成分,可通過呼吸、飲食和皮膚接觸等進(jìn)入生物體內(nèi),嚴(yán)重影響生物體的生殖、發(fā)育行為[2]。此外,由于PAEs與聚合物之間是通過氫鍵和范德華力相連接,在塑料中呈游離狀態(tài),且屬于脂溶性物質(zhì),因此在與油脂類物質(zhì)接觸時(shí)極易發(fā)生遷移[3]。我國是食用油消費(fèi)大國,從銷售市場(chǎng)來看,食用油的包裝以塑料制品為主,存在PAEs從塑料包裝轉(zhuǎn)移至食用油中的風(fēng)險(xiǎn)[4],因此測(cè)定食用油中PAEs遷移含量對(duì)監(jiān)控食用油等食品安全具有重要意義。

市場(chǎng)上,使用最廣泛的PAEs類增塑劑主要為:鄰苯二甲酸二正丁酯(dibutyl phthalate, DBP)、鄰苯二甲酸二辛酯(dioctyl phthalate, DOP)、鄰苯二甲酸丁芐酯(butyl benzyl phthalate, BBP)、鄰苯二甲酸二乙酯(diethyl phthalate, DEP)和鄰苯二甲酸二異丁酯(diisobutyl phthalate, DIBP)等[5]。目前PAEs的檢測(cè)方法主要有:高效液相色譜法[6]、高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法[7]、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法[8]、氣相色譜法[9]等,存在方法操作復(fù)雜、運(yùn)行成本高、測(cè)定及分析時(shí)間長等缺點(diǎn)[10],且許多有測(cè)定需求的企事業(yè)單位無法獲得上述高端測(cè)試儀器,對(duì)于PAEs的分析檢測(cè)存在局限,因此有必要探討一種簡易、快速且成本低廉的PAEs分光光度檢測(cè)方法。通過實(shí)驗(yàn)得知,PAEs在紫外區(qū)190～300 nm內(nèi)具有特征吸收光譜峰[11],且線性關(guān)系良好,可用于對(duì)PAEs進(jìn)行測(cè)定分析。分光光度法設(shè)備投資小、分析過程簡單可靠[12],但因一種塑料制品中通常添加有多種PAEs類增塑劑,以確保其產(chǎn)品性能,且PAEs結(jié)構(gòu)相似測(cè)定時(shí)會(huì)產(chǎn)生相互干擾,普通分光光度法無法對(duì)其準(zhǔn)確定性[11]。

為解決上述多組分相互干擾的問題,近年來研究者提出了許多用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法代替普通化學(xué)分離來同時(shí)測(cè)定相互干擾組分的方法,如:偏最小二乘法(partial least-square, PLS)[13]、主成分分析(principal component analysis, PCA)[14]、主成分回歸(principal components regression, PCR)[15]和多元線性回歸分析(multiple linear regression, MLR)[16]等。其中,多元線性回歸以數(shù)據(jù)降維為目的,根據(jù)歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,探究多個(gè)自變量對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響,尋找自變量與因變量之間的回歸方程式,從而確定模型參數(shù)[16]。較PLS、PCA、PCR而言,MLR具有原理簡單、準(zhǔn)確性高、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),能夠克服組分間相互干擾的問題[17]。本文通過多元線性回歸分析,結(jié)合線性擬合多個(gè)自變量和因變量的關(guān)系,從而確定回歸模型的各個(gè)參數(shù),建立可靠的預(yù)報(bào)模型[18]。目前,依據(jù)光具有加和性的特點(diǎn)把MLR與分光光度法結(jié)合的方法已被廣泛用于多組分含量的同時(shí)測(cè)定中,但對(duì)于PAEs類增塑劑的同時(shí)測(cè)定未見報(bào)道。

本研究建立了MLR聯(lián)合紫外-可見分光光度法,采用波段連續(xù)檢測(cè),結(jié)合有機(jī)溶劑溶解并提取、固相萃取柱凈化等前處理方法,建立同時(shí)測(cè)定DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì)的模型A和同時(shí)測(cè)定DBP、DOP 2種物質(zhì)的模型B兩個(gè)模型,分別對(duì)應(yīng)不同類型食用油樣品及不同測(cè)定需求。該方法為實(shí)際食用油樣品中PAEs的快速測(cè)定和篩查提供了可行的解決辦法。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

DOP標(biāo)準(zhǔn)溶液(純度≥98%)、DBP標(biāo)準(zhǔn)溶液(純度≥98%)、BBP標(biāo)準(zhǔn)溶液(純度≥98%)、甲醇、乙腈、正己烷、丙酮、二氯甲烷(均為色譜純),上海阿拉丁化學(xué)試劑。實(shí)驗(yàn)用水為超純水。

為避免實(shí)驗(yàn)過程中PAEs污染,實(shí)驗(yàn)均采用玻璃器皿。玻璃器皿使用前用丙酮浸泡12 h,200 ℃烘干,冷卻備用。

1.2 儀器與設(shè)備

UV-2600i紫外-可見分光光度計(jì),日本島津公司;ME204E電子分析天平,梅特勒托利多科技(中國)有限公司;SPD-16高效液相色譜儀紫外-可見檢測(cè)器、C18色譜柱,島津儀器(蘇州)有限公司;Silica/乙二胺-N-丙基硅烷(primary-secondary amine,PSA)玻璃混合型固相萃取柱(1.0 g/6 mL),北京恩加壹科技有限公司;USE-12S 12位手動(dòng)固相萃取裝置、UGC-12C 12位旋轉(zhuǎn)式水浴氮吹儀,北京優(yōu)晟聯(lián)合科技有限公司;TD5M 多管架自動(dòng)平衡離心機(jī),上海盧湘儀離心機(jī)儀器有限公司。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)溶液配制

精密移取20 μL的DOP、DBP、BBP標(biāo)準(zhǔn)溶液至100 mL容量瓶中,用甲醇定容配成質(zhì)量濃度為200 mg/L 的DBP、DOP、BBP標(biāo)準(zhǔn)溶液,置于4 ℃冰箱中保存?zhèn)溆谩?/p>

1.3.2 MLR模型建立

PAEs預(yù)報(bào)模型A和PAEs預(yù)報(bào)模型B標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)混合溶液濃度設(shè)置見表1。依據(jù)表格取適量DBP、DOP、BBP標(biāo)準(zhǔn)溶液置于50 mL容量瓶,以甲醇為溶劑配制一定濃度的標(biāo)準(zhǔn)溶液,充分混合均勻后,用1 cm比色皿,以試劑空白做參比,用紫外-可見分光光度計(jì)測(cè)定190～260 nm波長范圍內(nèi)的吸收光譜。將吸光度、波長等光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中,MLR基于Regress 函數(shù)軟件包編程實(shí)現(xiàn),預(yù)測(cè)混合溶液中各組分的含量。

表1 PAEs預(yù)報(bào)模型A、B標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)混合溶液濃度配比Table 1 Standard substance mixture concentration ratios of PAEs prediction model A and B

1.3.3 標(biāo)準(zhǔn)工作模型實(shí)驗(yàn)方法

取適量DBP、DOP、BBP標(biāo)準(zhǔn)溶液置于50 mL容量瓶,以甲醇為溶劑配制一定濃度的標(biāo)準(zhǔn)溶液并充分混勻。后續(xù)步驟同1.3.2節(jié)。

1.3.4 實(shí)際樣品實(shí)驗(yàn)方法

分別采集市場(chǎng)上銷售的不同品牌和不同出廠日期的塑料桶裝大豆油、花生油和菜籽油。準(zhǔn)確稱取20.00 g(精確到0.01 g),加入5 mL乙腈,渦旋3 min,超聲提取10 min,3 500 r/min離心5 min,移取上層清液,重復(fù)上述提取步驟3次。合并3次提取的上清液待凈化。

Silica/PSA固相萃取柱凈化,活化:依次使用5 mL二氯甲烷、5 mL乙腈進(jìn)行活化,棄去流出液;上樣:將上述待凈化液加入SPE柱,流速不超過1 mL/min,收集流出液;洗脫:加入5 mL乙腈,收集流出液。

合并2次流出液,加入1 mL丙酮,40 ℃氮吹至近干,甲醇準(zhǔn)確定容至5 mL,用1 cm比色皿,紫外-可見分光光度計(jì)測(cè)定190～260 nm內(nèi)的吸收光譜?？瞻讓?shí)驗(yàn)用超純水代替食用油樣品,其他操作同上。將吸光度、波長等光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中,通過模型A或模型B預(yù)測(cè)實(shí)際樣品中各組分的含量,MLR基于Regress 函數(shù)軟件包編程實(shí)現(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 MLR模型的建立方法及原理

2.1.1 待測(cè)PAEs物質(zhì)的選擇

根據(jù)資料收集可知[8,19-25],對(duì)不同類型食用油中PAEs檢測(cè)發(fā)現(xiàn),DBP、DOP、BBP、DEP、DIBP、鄰苯二甲酸二甲酯(dimethyl phthalate,DMP)、鄰苯二甲酸二正辛酯(di-n-octyl phthalate,DNOP)等物質(zhì)均有不同程度的檢出,每種物質(zhì)的平均檢出量見圖1。其中以DBP、DOP、BBP概率最大,在不同種類食用油中的平均檢出量分別為0.107～1.03、0.193～1.140、0.083～0.906 mg/kg,分別占總檢出量的21.35%、28.59%、20.38%,因此選擇DBP、DOP、BBP為目標(biāo)待測(cè)物。

圖1 不同種類食用油中PAEs的平均檢出情況Fig.1 Average detection of PAEs in different types of edible oils

2.1.2 標(biāo)準(zhǔn)曲線及其線性相關(guān)性

取適量1.3.1節(jié)部分標(biāo)準(zhǔn)溶液于10 mL容量瓶中,用甲醇定容配制成質(zhì)量濃度為0.2、0.5、1.0、1.7、2.7 mg/L的系列標(biāo)準(zhǔn)溶液。在最大吸收波長處進(jìn)行吸光度測(cè)定,得到標(biāo)準(zhǔn)曲線并計(jì)算出線性方程,如表2所示,在0.2～2.7 mg/L內(nèi),3種物質(zhì)濃度與吸光度均呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系,相關(guān)系數(shù)R2≥0.999。

表2 DBP、DOP和BBP標(biāo)準(zhǔn)曲線的回歸方程及其線性相關(guān)性Table 2 Regression equations of DBP, DOP, and BBP, standard curves and their linear correlations

2.1.3 MLR模型PAEs物質(zhì)混合體系濃度設(shè)置

由資料收集[8,19-25]得,DBP、DOP、BBP三種物質(zhì)在食用油中的檢出量分布情況見圖2。由圖2可知,DBP、DOP、BBP三種物質(zhì)在食用油中的檢出量分別集中于0.15～1.14、0.75～1.40、0.13～0.80 mg/kg。

圖2 三種PAEs物質(zhì)在食用油中的檢出量分布Fig.2 Distribution of three PAEs substances detected in edible oils

根據(jù)衛(wèi)辦監(jiān)督函[2011]551號(hào)通告《衛(wèi)生部辦公廳關(guān)于通報(bào)食品及食品添加劑中鄰苯二甲酸酯類物質(zhì)最大殘留量的函》規(guī)定,食品及食品添加劑中DBP和DOP的最大殘留量分別為0.3 mg/kg和1.5 mg/kg。

因此,參考圖2檢出量分布及上述通告規(guī)定這2個(gè)因素設(shè)置預(yù)報(bào)模型中DBP、DOP、BBP 3種混合標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)濃度配比(表1),用于測(cè)定市場(chǎng)上大多數(shù)食用油樣品。

2.1.4 MLR-分光光度預(yù)報(bào)模型建立原理

依照本文1.3.2節(jié)部分,以試劑空白做參比,進(jìn)行紫外-可見分光光度測(cè)定。通過MATLAB運(yùn)行MLR程序自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算,可利用溶液選定波段范圍下的吸光度數(shù)據(jù)集合和混合溶液中目標(biāo)物質(zhì)的濃度已知參數(shù)求得回歸方程中aw、bw、cw、dw等未知參數(shù),得到回歸方程組,從而建立同時(shí)測(cè)定溶液中DBP、DOP、BBP三種物質(zhì)濃度的預(yù)報(bào)模型。

具體分析的流程為(以預(yù)報(bào)模型A為例):輸入自變量X1、X2、X3(16組標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)混合溶液DBP、DOP、BBP的濃度)、因變量QW(16組標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)混合溶液在190～260 nm波段下16×71吸光度值矩陣)→通過回歸方程,進(jìn)行多元線性回歸分析(71次),得到aw、bw、cw、dw等系數(shù)→得出回歸方程組(71個(gè))→建立預(yù)報(bào)模型→未知濃度溶液測(cè)定[17]。

所得回歸方程(以模型A為例)如公式(1)所示:

awX1+bwX2+cwX3+dwW=Qw

(1)

式中:aw、bw、cw、dw為回歸系數(shù);Qw為W波長下的溶液吸光度。

當(dāng)使用已建立的MLR模型測(cè)定未知濃度溶液時(shí),只需要將該溶液在190～260 nm波段下吸光度數(shù)組輸入至模型,即可得出溶液中目標(biāo)污染物的濃度(通過擬合方程的相關(guān)性R2優(yōu)化數(shù)據(jù)組,模型自動(dòng)計(jì)算R2,并選擇R2最高時(shí)的數(shù)據(jù)輸出,作為測(cè)定結(jié)果)。由于數(shù)據(jù)量較大,故使用MATLAB軟件運(yùn)行程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)計(jì)算。

2.2 實(shí)驗(yàn)條件的優(yōu)化

2.2.1 提取試劑的選擇

提取劑的選擇對(duì)提取效率至關(guān)重要。合適的提取劑應(yīng)具有與水不混溶、對(duì)分析物具有良好的提取效果、低毒性等特點(diǎn)[26]。據(jù)已有文獻(xiàn),PAEs測(cè)定可用正己烷、乙腈、二氯甲烷和甲醇等作為提取劑[20]。取某種經(jīng)測(cè)定未檢出PAEs化合物的食用油,向其中加入對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)溶液,按照本文1.3.4節(jié)部分方法,分別采用正己烷、乙腈、二氯甲烷和甲醇作為提取劑,比較不同提取溶液對(duì)3種PAEs回收率的影響。由圖3可知,當(dāng)提取試劑為乙腈時(shí),DBP、DOP、BBP的回收率均達(dá)到80%以上,提取效果較好。這可能是由于脂肪物在乙腈中的溶解度低,故實(shí)驗(yàn)過程中兩者互溶和分離的效果均較好[27]。因此選擇乙腈為食用油中PAEs的提取試劑。

圖3 提取試劑對(duì)3種PAEs回收率的影響Fig.3 Effect of extraction reagents on the recovery of three PAEs

2.2.2 提取次數(shù)的選擇

根據(jù)分配定律,若不考慮其他因素如:溶液中被提取物剩余量、提取試劑使用總量等時(shí),當(dāng)提取試劑用量不變時(shí),提取次數(shù)越多,效果越好[27]。取某種經(jīng)測(cè)定未檢出PAEs化合物的食用油,向其中加入對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)溶液,按照本文1.3.4節(jié)部分方法,分別用5 mL乙腈提取1、2、3、4次,比較不同提取次數(shù)對(duì)3種PAEs回收率的影響。由圖4可知,當(dāng)提取次數(shù)為1時(shí),3種PAEs的回收率均較低。提取第2次時(shí),3種PAEs回收率均有較大提高,平均在79%左右。提取次數(shù)為3時(shí),DBP、DOP、BBP的回收率均超過85%,且提取次數(shù)增加到4次時(shí),3種物質(zhì)的回收率基本不變,無明顯提高。故綜合考慮實(shí)驗(yàn)整體效率及試劑使用成本,選擇提取次數(shù)為3次。

圖4 提取次數(shù)對(duì)3種PAEs回收率的影響Fig.4 Effect of number of extractions on the recovery of three PAEs

2.2.3 掃描波段的選擇

為保證測(cè)試體系的靈敏度,選擇入射波長時(shí)應(yīng)依據(jù)吸收最大、干擾最小的原則[11]。本研究以試劑空白為參比溶液,在185～300 nm對(duì)DBP、DOP、BBP標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液進(jìn)行光譜掃描,結(jié)果如圖5所示。DBP、DOP、BBP的最大吸收波長分別為201、200、190 nm,波譜重疊嚴(yán)重,此時(shí)若使用常規(guī)分光光度法對(duì)混合體系中的這3種物質(zhì)濃度單獨(dú)測(cè)定時(shí),必然會(huì)相互干擾而影響測(cè)定結(jié)果。此外,由圖可知,在260 nm之后,DBP、DOP、BBP三物質(zhì)波段變化趨勢(shì)一致,無明顯吸收,不宜作為MLR模型選擇數(shù)據(jù)[16]。故本實(shí)驗(yàn)采用MLR-分光光度法對(duì)混合體系中的DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì)濃度進(jìn)行同時(shí)測(cè)定,并選擇190～260 nm作為測(cè)定波長范圍。

圖5 DBP、DOP、BBP物質(zhì)的吸收光譜Fig.5 Absorption spectra of DBP, DOP, and BBP注:圖中DBP、DOP、BBP質(zhì)量濃度均為1.0 mg/L,圖上所示為扣除空白溶液的吸光度值。

2.3 方法評(píng)價(jià)

2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)工作模型、方法定量限

按本文1.3.2節(jié)部分建立預(yù)報(bào)模型A、預(yù)報(bào)模型B,為了驗(yàn)證預(yù)報(bào)模型的準(zhǔn)確性,隨機(jī)配制含DBP、DOP、BBP或含DBP、DOP的混合溶液共16組(編號(hào)A1～A8、B1～B8),分別對(duì)應(yīng)預(yù)報(bào)模型A與預(yù)報(bào)模型B。按照本文1.3.3節(jié)部分測(cè)定A1～A8、B1～B8混合溶液在190～260 nm波段下的吸光度,將所得的吸光度數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中,并使用已調(diào)試好的模型A和模型B進(jìn)行計(jì)算,得到濃度輸出值,計(jì)算其回收率、相對(duì)誤差(relative error, RE)和平均相對(duì)誤差(mean relative error, MRE)。具體結(jié)果如表3、表4所示。該方法模型A中DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì)的定量限分別為:0.125、0.100、0.150 mg/kg,模型B中DBP、DOP的定量限分別為:0.250、0.375 mg/kg。

表3 預(yù)報(bào)模型A模擬試樣分析預(yù)測(cè)Table 3 Analysis and prediction of simulation sample of prediction model A

表4 預(yù)報(bào)模型B模擬試樣分析預(yù)測(cè)Table 4 Analysis and prediction of simulation sample of prediction model B

與模型A相比,模型B的MRE較小,為4.31%～4.65%,主要原因是兩者待測(cè)物質(zhì)的數(shù)量不同。預(yù)報(bào)模型的誤差主要來源于2個(gè)方面:測(cè)定誤差和模型誤差[18]。首先測(cè)定誤差方面:本研究的測(cè)定誤差主要由前期實(shí)驗(yàn)操作引入,由于模型A測(cè)定3種物質(zhì),模型B測(cè)定2種物質(zhì),故與模型B相比,模型A具有較高的測(cè)定誤差。其次模型誤差方面:MLR數(shù)學(xué)模型誤差受多種因素影響,如:自變量個(gè)數(shù)、數(shù)據(jù)相關(guān)性、樣本總數(shù)等[19],由2.1.2節(jié)部分表2中DBP、DOP和BBP標(biāo)準(zhǔn)曲線可知,一定波長下,3種物質(zhì)濃度與吸光度均具有較好的相關(guān)性。此外,當(dāng)模型樣品整體數(shù)量不變而減少自變量的個(gè)數(shù)時(shí),會(huì)使體系噪聲比重減小,增強(qiáng)模型通用能力、提高其準(zhǔn)確度。同時(shí),隨著自變量個(gè)數(shù)的減少,回歸平方和會(huì)減小,使得模型在運(yùn)行過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)取舍時(shí)不易遺漏重要變量,確保其準(zhǔn)確度[28]。因此,在模型A測(cè)定DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì)的基礎(chǔ)上,舍去檢出量相對(duì)較低的BBP可得到精度更高的模型B。

除準(zhǔn)確度這點(diǎn)不同外,模型A同模型B還有其他方面的差異。例如,模型B較模型A的工作量更少。由于模型B只測(cè)定2種物質(zhì)濃度,故在前期標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)混合溶液配制和后期模型計(jì)算運(yùn)行方面工作量均少于模型A,更不用需要大量實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型時(shí)的中期參數(shù)調(diào)控階段,因此,模型B簡單、便捷的優(yōu)點(diǎn)就更加明顯。

雖然據(jù)調(diào)查[8,19-25]BBP是食用油中檢出量排名第三的PAEs物質(zhì),但是在衛(wèi)辦監(jiān)督函[2011]551號(hào)通告中,規(guī)定食品及食品添加劑中 DBP 和 DOP 的最大殘留量分別為0.3 mg/kg和1.5 mg/kg,并未提及BBP的污染。反過來,BBP同多數(shù)PAEs相同,對(duì)生物體具有嚴(yán)重危害[24],故有些情況下(待測(cè)樣品中大量含有、母嬰用品/食品、兒童用品/食品)對(duì)BBP的檢測(cè)是十分必要的。因此,模型A與模型B均有各自的明顯優(yōu)勢(shì),且可適用于不同的場(chǎng)合。

綜合兩模型在準(zhǔn)確度、工作量等方面的差異,同時(shí)考慮到PAEs的測(cè)定需求,可得到模型A、B的推薦使用場(chǎng)合:模型A可能更多用于市面上銷售的中低端食用油,理論上其含有PAEs種類和量較多,使用模型A可以讓消費(fèi)者對(duì)其消費(fèi)產(chǎn)品有更加全面、清晰的認(rèn)識(shí),更好地保護(hù)消費(fèi)者。而模型B則多適合一些高端食用油品的檢測(cè),因?yàn)檫@類食用油在生產(chǎn)、制造、銷售等各方面都有完善的措施以減少PAEs危害的發(fā)生,調(diào)查顯示[27],高端食用油中PAEs檢出率很低。此時(shí)就可以選擇使用模型B測(cè)定DBP和DOP的量,以確保其達(dá)到國家相關(guān)要求,同時(shí)簡化實(shí)驗(yàn)步驟和縮短運(yùn)算時(shí)間,提高樣品測(cè)定速率。

2.3.2 回收率和精密度

對(duì)某一種經(jīng)測(cè)定未檢出PAEs化合物的食用油進(jìn)行加標(biāo)回收率實(shí)驗(yàn),共設(shè)置8種添加水平,按本文1.3.4節(jié)部分進(jìn)行6次平行實(shí)驗(yàn),分別使用模型A、B測(cè)定其濃度。同時(shí)通過普通紫外-可見分光光度法對(duì)加標(biāo)樣品進(jìn)行測(cè)定,樣品按1.3.4節(jié)部分進(jìn)行提取、凈化、濃縮等預(yù)處理,并根據(jù)2.1.2節(jié)部分測(cè)定分析,結(jié)果見表5。模型A、B加標(biāo)回收率和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(relative standard deviation,RSD),見表6。

表5 普通紫外-可見分光光度法加標(biāo)試樣測(cè)定結(jié)果(n=6)Table 5 Results of ordinary UV-vis spectrophotometry spiked specimens (n=6)

表6 預(yù)報(bào)模型A、B 加標(biāo)試樣預(yù)測(cè)結(jié)果分析(n=6)Table 6 Analysis of prediction results of prediction models A and B spiked specimens (n=6)

雖然普通紫外-可見分光光度法在相應(yīng)的波長下對(duì)多種PAEs物質(zhì)有吸收,且吸光度與濃度有較好的線性相關(guān)性(表2),但是如先前研究[11]所示,PAEs大多結(jié)構(gòu)相似,最適吸收波長相近,測(cè)定時(shí)會(huì)相互干擾,故普通分光光度法不僅無法對(duì)其準(zhǔn)確定性,且當(dāng)樣品中多種PAEs并存時(shí),測(cè)定準(zhǔn)確度會(huì)大幅下降(表5)。而在多元線性回歸分析結(jié)合紫外-可見分光光度法測(cè)定中,對(duì)于模型A,其回收率分別為:DBP 94%～106%,DOP 94%～104%,BBP 93%～111%,RSD分別為:DBP 4.05%～4.79%,DOP 3.86%～5.13%,BBP 6.46%～7.09%;模型B的回收率分別為:DBP 95%～102%,DOP 96%～103%,RSD分別為DBP 2.56%～3.99%,DOP 2.22%～4.17%。

2.4 實(shí)際樣品測(cè)試分析

按照步驟1.3.4節(jié)對(duì)實(shí)際食用油樣品進(jìn)行測(cè)定,經(jīng)過模型A、B計(jì)算可分別得到樣品中DBP、DOP、BBP三物質(zhì)的含量,測(cè)定結(jié)果與高效液相色譜法比較,結(jié)果見表7、表8。

表7 模型A與高效液相色譜法測(cè)定結(jié)果比較(n=6)Table 7 Comparison of model A and high performance liquid chromatography determination results (n=6)

由表7、表8可知,MLR-分光光度法與高效液相色譜法測(cè)得樣品中DBP、DOP、BBP的含量基本相近。同時(shí),預(yù)報(bào)模型B對(duì)于油脂樣品中PAEs的測(cè)定具有更高的準(zhǔn)確性,RSD均不超過3%,但該模型只能測(cè)定DBP、DOP 2種物質(zhì),故適用于所含PAEs類增塑劑主要為DBP、DOP且對(duì)準(zhǔn)確性要求較高的樣品測(cè)定。預(yù)報(bào)模型A雖精度稍差于模型B,但其可同時(shí)測(cè)定DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì),適用于同時(shí)含有DBP、DOP、BBP 3種增塑劑的樣品測(cè)定。

3 結(jié)論

a)經(jīng)乙腈提取后,過Silica/PSA玻璃混合型固相萃取小柱凈化,采用多元線性回歸方法建立的同時(shí)測(cè)定DBP、DOP、BBP 3種物質(zhì)的模型A和測(cè)定DBP、DOP兩種物質(zhì)的模型B,結(jié)合紫外-可見分光光度法,同時(shí)測(cè)定食用油中鄰苯二甲酸酯類物質(zhì)。該方法簡便、快速、成本低,適用于不具備液相、氣相、氣質(zhì)聯(lián)用等較高端儀器的實(shí)驗(yàn)室的樣品PAEs測(cè)定。

b)預(yù)報(bào)模型A加標(biāo)回收率為93%～111%,可同時(shí)預(yù)測(cè)DBP、DOP、BBP;預(yù)報(bào)模型B加標(biāo)回收率在95%～103%,可同時(shí)預(yù)測(cè)DBP、DOP且準(zhǔn)確度較高。方法檢出限滿足食用油中鄰苯二甲酸酯類物質(zhì)測(cè)試分析的相關(guān)要求。通過實(shí)驗(yàn)分析探討得出,通過擴(kuò)充前期實(shí)驗(yàn)和改變模型相關(guān)參數(shù)可用于測(cè)定其他種類鄰苯二甲酸酯類物質(zhì)。但預(yù)報(bào)模型的準(zhǔn)確程度與待測(cè)物質(zhì)數(shù)量、待測(cè)物質(zhì)濃度范圍和數(shù)據(jù)相關(guān)性等有關(guān),故在建立模型時(shí)需同時(shí)考慮以上多個(gè)因素。

c)該方法操作方便,且具有一定準(zhǔn)確性,可為實(shí)際食用油樣品中DBP、DOP、BBP等PAEs的同時(shí)測(cè)定提供一種成本低廉、快速便捷的途徑,為食用油中塑化劑的基層監(jiān)管工作提供技術(shù)支持。