基于激光诱导击穿光谱技术对防晒霜中镉元素检测 下载: 638次
1 引言
长期的太阳辐射会对人的皮肤造成损害,现如今防晒的方式也变得多种多样,如防晒霜、防晒衣等[1]。太阳光到达地面,对人体皮肤有害的主要为长波黑斑效应紫外线(UVA,320~400 nm)和中波红斑效应紫外线(UVB,280~320 nm)辐射。在防晒霜的制备中,添加金属氧化物(氧化钛或氧化锌等)可以提高其防晒效果。氧化钛可以预防UVB的辐射,而氧化锌对UVA和UVB都有较好的预防效果,且对UVA预防效果优于氧化钛[2-4]。氧化锌的主要原料是自然界中的闪锌矿,闪锌矿中含有大量的重金属元素,如铅、镉等[5]。受限于提炼工艺不够完善,成品防晒霜中可能还存在这些重金属元素。而长期使用镉元素超标的防晒霜,会造成慢性中毒,损害人体的血液循环系统、呼吸系统、神经系统等[6]。2015年颁布的《化妆品安全技术规范》中规定防晒霜内镉元素质量比不得超过5 μg·g-1[7]。因此在防晒霜上市前对其中的镉元素进行抽检是十分重要的。
传统的元素检测方法有原子吸收光谱法、原子荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法等[8-10]。这些技术在元素检测中取得了较好的效果,但是对样品和操作人员都提出了一定的要求,且实验设备庞大、价格昂贵,极大地阻碍了商业化推广的进程。激光诱导击穿光谱技术具有快速全元素检测、样品制备简单等众多优势,在农业、材料、煤质分析、生物医学等领域均有广泛的应用[11-14]。
目前,关于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对化妆品中的金属元素检测已经取得一些研究进展[15-17]。Sperança等[18]采用LIBS技术检测防晒霜中的钛含量,应用单变量与多元校正相结合处理实验数据,结果显示,LIBS技术对防晒霜中金属元素检测具有巨大潜力。Liu等[19]采用超声辅助萃取样品方法与LIBS技术相结合来检测化妆品中的铅和镉等重金属元素,通过将已知量的分析物添加到提取的溶液中,采用标准添加法进行元素定量,建立了具有良好线性度的铅和镉的校准曲线。但此方法需要引入化学的操作过程,增加了处理的流程和时间,削弱了LIBS技术快速检测的优势。Menneveux等[20]采用LIBS技术直接测定防晒霜中的钛含量,利用薄膜间接烧蚀法来降低基质效应,通过选用钛的不同谱线预测浓度,最终取得了较好的预测效果,但未涉及有毒重金属元素方面的研究。目前,对半流体物质处理比较好的方法是萃取技术和薄膜制样,相比于萃取技术,薄膜制样[21-22]不需要复杂的化学品或额外的装置,操作上也比萃取更加方便易推广,还可以极大地保留LIBS技术快速检测的优势,而关于基底材料的种类与样品的厚度方面,目前研究较少。
本文的工作主要是采用薄膜制样的预处理方法,与LIBS技术相结合对防晒霜中的镉元素进行检测。然后,研究了LIBS技术对防晒霜样品中镉元素检测的最佳实验条件,并在此条件下,对镉元素进行了定量分析。
2 实验部分
2.1 实验装置
2.2 样品制备
防晒霜于网上商城购得。首先采用石墨炉原子吸收光谱法(GFAAS)检测空白防晒霜,其Cd元素的质量比为0.42 μg·g-1,符合国家标准。防晒霜样品分为参考样品(S1~S7)和测试样品(T1~T3),两组均在万级洁净室通过空白防晒霜与Cd的标准溶液(Cd质量浓度为1000 μg·mL-1)均匀混合而成。采用多功能电子天平(最大称量120 g,实际分度值为0.1 mg,重复性误差为0.2 mg)称取1 g的空白防晒霜于培养皿中,加入0.5 mL去离子水,用微量可调移液器取一定量Cd标准溶液滴入其中,充分搅拌后将所得混合液放入323.15 K的恒温箱干燥15 min,完成后作为样品用于检测,各样品元素的质量比如
表 1. 防晒霜样品中Cd元素的质量比
Table 1. Mass ratio of Cd element in sunscreen samples
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准备一个载玻片,用去离子水洗净干燥后作为基底。实验中采用旋涂仪(KW-4A数字型旋涂机,转速500~8500 r/min可调)对样品进行处理,旋涂仪转速设置为7000 r/min,旋转时间固定为15 s,利用
3 分析与讨论
3.1 谱线选择
以载玻片为基底,先对其进行检测。制作Cd质量比为50 μg·g-1的防晒霜样品,在玻璃基板上对其直接激发,
3.2 实验参数优化与分析
激光诱导产生等离子体光谱强度与多种因素有关,如激光脉冲能量、光谱仪延迟时间、基底材料和薄膜厚度等。为了得到最佳的光谱效果,必须考虑这些参数。文献[24]已经讨论过延迟时间和激光脉冲能量等因素,本文主要探讨薄膜厚度以及基底料对光谱强度的影响,选用Cd质量比为50 μg·g-1的样品来进行实验优化。
激光器的工作频率设置为1 Hz,脉冲能量固定为150 mJ,脉宽为7 ns,光谱仪的积分时间为30 μs,延时器的延时时间为1 μs。基底材料选择载玻片,并选择不同厚度的样品进行检测。
为分析薄膜厚度对光谱强度的影响效果,采用等离子体温度进行表征。等离子体温度由Boltzmann斜线法[25-26]计算给出,理论计算公式为
式中:
对于不同薄膜厚度的样品,基底材料均为载玻片,选取Si Ⅰ 243.51
图 4. 镉谱线强度和SNR与薄膜厚度关系。(a)Cd Ⅱ 214.44 nm;(b)Cd Ⅱ 226.50 nm;(c)Cd Ⅰ 228.80 nm
Fig. 4. Relationship between cadmium line intensity and SNR and film thickness. (a) Cd Ⅱ 214.44 nm; (b) Cd Ⅱ 226.50 nm; (c) Cd Ⅰ 228.80 nm
激光脉冲的前沿能量用于击穿防晒霜样品,后沿用于基底材料的激发。当达到玻璃基底的烧蚀阈值时,便会在烧蚀处产生等离子体并向外膨胀。由于等离子体附近温度可达数万开尔文,此时会瞬间烧蚀激发点上方的样品,样品表面便产生等离子体并与初始等离子体融合形成混合等离子体,最终的光谱中也含有这两种材料的谱线信息,薄膜的厚度会直接影响基底产生的初始等离子体的强度。当样品厚度小于12.4 μm时,薄膜过薄样品总量偏少,导致激光烧蚀样品量太小,因而在检测过程中,光谱仪所接收到的信号强度不高,此时增加薄膜样品厚度还可以增强光谱强度;当样品厚度大于83.8 μm时,薄膜较厚,激光需要较多的前沿能量去击穿样品,这必然会导致后沿能量减少,激发基底材料的能量更少,则产生初始等离子体将减弱,混合等离子体也减弱,最后导致光谱强度变弱。因此在后续实验中,薄膜厚度选用33.8 μm为最优值。
在实验中选择两种金属基底(铝片,纯度大于99.99%;锌片,纯度大于99.99%)以及两种非金属基底(载玻片,主要成分为SiO2;陶瓷,主要成分为Si3N4)。从
图 5. 薄膜样品等离子体温度计算拟合曲线
Fig. 5. Calculating fitting curve of plasma temperature of thin film sample
为分析基底对光谱信号的影响,计算了不同基底所产生的混合等离子体温度。
表 2. 不同基底下等离子体温度对比
Table 2. Comparison of plasma temperature under different substrates
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3.3 校准曲线和检测限
优化实验参数后,在相同的条件下利用LIBS技术对这一系列浓度梯度样品进行检测。检测限(LOD)的计算方法由
表 3. 不同Cd谱线所得的LOD值的对比
Table 3. Comparison of LOD values obtained from different Cd spectral lines
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为了更好地说明薄膜制样的可行性,
表 4. 不同化妆品预处理方法及其结果对比
Table 4. Comparison of different cosmetic pretreatment methods and their results
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3.4 LIBS技术的预测能力
本文制作了三组不同浓度的防晒霜样品,采用GFAAS进行检测,并与LIBS检测的结果进行比较,检测结果对比如
表 5. 薄膜样品的GFAAS检测值与LIBS预测值对比
Table 5. Comparison of GFAAS detected value and LIBS predicted value of film samples
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图 7. Cd谱线强度的线性拟合。(a)Cd Ⅱ 214.44 nm;(b)Cd Ⅱ 226.50 nm;(c)Cd Ⅰ 228.80 nm
Fig. 7. Linear fitting of Cd spectral line intensity. (a) Cd Ⅱ 214.44 nm; (b) Cd Ⅱ 226.50 nm; (c) Cd Ⅰ 228.80 nm
4 结论
薄膜制样的预处理方法不仅可以增强传统LIBS技术的精确度,还保留了快速检测的优势。本文采用Cd质量比为50 μg·g-1的样品进行实验,研究了薄膜厚度和基底材料对光谱信号的影响,结果表明,在薄膜厚度为33.8 μm时,LIBS技术对样品产生的光谱信号最为显著。对于基底材料,选取了四种基底进行比较,结果显示,玻璃基底的光谱信号最强,锌基次之,铝基和陶瓷效果一般,最终选择载玻片作为基底。通过Boltzmann斜线法计算了不同薄膜厚度与基底材料的等离子体温度,与实验所测的光谱强度基本一致,说明等离子体温度与光谱强度正相关。采用标准加入法制作了一系列样品,建立了Cd的校准曲线,在Cd Ⅱ 214.44 nm处拟合效果最好,R2为0.988,检测限为2.17 μg·g-1,符合国家检测标准。说明LIBS技术可以用于防晒霜中的Cd元素检测。后续如果可以与其他算法如支持向量机、极限学习机等一起使用,还有望进一步优化实验结果。
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