为了对复杂体系的多环芳烃进行定性识别和定量分析, 构建了基于二阶校正法的荧光检测系统。利用二阶校正法在三维荧光数据处理中的优势, 达到多种混合多环芳烃分离和鉴别的目的。采用FS920荧光光谱仪测量并分析了萘(NAP)、苊(ANA)及两者混合物的荧光光谱特性, 发现NAP溶液有一个荧光峰λex/λem=290/322 nm, ANA溶液存在两个荧光峰分别为λex/λem=290/322 nm和λex/λem=290/336 nm, NAP和ANA荧光光谱重叠严重, 并且不同浓度配比混合物的荧光光谱具有差异性。通过将二阶校正法与三维荧光光谱法相结合, 实现对多环芳烃混合物的浓度检测。分别采用平行因子(PARAFAC)算法和自加权交替三线性分解(SWATLD)算法对光谱数据进行分解。结果表明: 两种算法对NAP和ANA混合物均有较高的分辨能力, 预测平均回收率均在95%~99%、均方根误差均小于0.2 μg/L。相比之下, SWATLD算法的检测效果更好。

三维荧光光谱技术与自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相结合, 对三类农药混合溶液进行检测。 在乙腈溶剂中配制西维因、 速灭威和三唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、 速灭威及三唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325, 305/345和265/305 nm), 利用荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱, 经过空白扣除以及激发与发射校正, 有效地去除仪器误差以及散射产生的影响, 得到样品的真实光谱。 采用基于自加权交替三线性分解算法对测得的光谱数据进行分析, 得到的三种农药的平均回收率为96.9%±1.9%, 99.8%±1.0%和100.8%±3.2%。 根据SWATLD算法预测结果, 计算三类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0.616×10-2, 0.539×10-2和0.374×10-2 μg·mL-1, 低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值, 且最低检测限均在0.005~0.022 μg·mL-1范围内。 和PARAFAC算法相比较, 突出了SWATLD算法的优势, 表明该算法对光谱重叠严重的三类农药混合物有较好的分解能力。Mixtures

邻苯二酚和对苯二酚是有毒物质, 酪氨酸和色氨酸是天然氨基酸中仅有的会发光的组分, 由于四组分光谱重叠, 很难用常规方法直接定量检测。 实验中采用三维荧光光谱结合平行因子和自加权交替三线性分解算法, 邻苯二酚、 对苯二酚、 酪氨酸和色氨酸进行直接定量测定； 同时, 比较两种算法在定性测定和定量测定上的差别。 当测量体系的成分数预估计值为4时, 两种方法分辨后的回收率分别为(101.2±2.7)%, (99.3±3.0)%, (98.7±4.5)%, (101.6±4.7)%和(109.0±8.0)%, (91.3±11)%, (99.7±13)%, (98.1±11)%。 试验结果表明, 两种方法可用于四组分直接快速定量测定； 通过对两种算法的比较, PARAFAC算法更具优势。