高效液相色谱结合二阶校正方法分析水中氨基甲酸酯类农药残留

杜亚辉，胡乐乾，周 丹

高效液相色谱结合二阶校正方法分析水中氨基甲酸酯类农药残留

杜亚辉1，*胡乐乾1，周 丹2

（1.河南工业大学化学化工学院，河南，郑州 450000；2.河南日盛建筑工程检测有限公司，河南，郑州 450000）

采用交替三线性分解二阶校正法与高效液相色谱-二极管阵列检测器联用技术相结合，实现复杂水样中速灭威、西维因和异丙威的准确测定。色谱条件：C18柱（waters sunfire C18，150 mm × 4.6 mm × 5 μm），流动相：甲醇-水(85:15)，流速：0.8 mL/min,柱温：25℃，检测器：waters2998 PDA二极管阵列检测器，波长范围：210~330 nm。结果：预测样中速灭威、西维因和异丙威的平均回收率分别是100.1%、96.7%和96.1%。三种待测组分速灭威、西维因及异丙威的预测结果与实际结果基本一致。

氨基甲酸酯；二阶校正；高效液相色谱；交替三线性分解

0 引言

氨基甲酸酯类农药的应用范围主要在杀虫、杀菌和除草等方面，近几年，由于氨基甲酸酯类农药良好的使用效果再加上其它的一些农药被禁用，其应用逐渐普遍起来。但是由于残留期较长、毒性大等特性，其残留对人与环境造成的危害也随着应用的广泛而显现出来，因此，加强对氨基甲酸酯类农药残留的监测控制工作，保证环境及人民群众的健康安全显得日益紧迫。在此背景下，加强氨基甲酸酯类农药残留的分析方法研究，使检测分析更加的快速、准确、科学，用以提高氨基甲酸酯类农药残留监督控制的工作效率，在目前农药残留分析研究中具有重要意义。目前，主要的检测方法有气相色谱-质谱法(GC-MS)[1]，高效液相色谱法(HPLC)[2]、高效液相色谱-质谱法(HPLC-MS)[3]等。

由于氨基甲酸酯类农药的热不稳定性，在高温下易发生分解，所以不太适合气相色谱(GC)和气相色谱-质谱(GC-MS)分析，因此，液相色谱(HPLC)在氨基甲酸酯类农药残留分析中应用较为普遍。传统液相色谱分析过程中，样品预处理过程繁琐、耗时，有毒试剂消耗量也较大，而且多步的样品处理不可避免地导致被分析物的损失，还有可能造成样品污染，从而引起较大的误差。若采用高效液相色谱-二极管阵列联用(HPLC-DAD)同时结合化学计量学二阶校正的方法，以“数学分离”替代或增强化学或物理分离，则能直接快速地实现复杂背景干扰共存的情况下对目标组分进行准确测定[4-6]，既简化了预处理及分析的步骤，又极大的提高了检测工作的效率。

1 方法原理

HPLC-DAD所产生的三维实验数据可看作是双线性的，其数据矩阵的伪秩应等于样本中的化学成分数[7]。由几个不同样本所测得的双线性数据合在一起就组成了三维数据阵。处理三维数据并作定量分析的方法称之为二阶校正法。该法将三维数阵分解成三个相关的矩阵，其数据集由标准样和预测样组成[8-9]。这类方法分析能力强，具备“二阶优势”，即能在未知干扰物存在下，同时分辨出多个性质相似分析物的响应信号，并可对所检测的目标分析物直接进行定量分析[10]。

1.1 三线性模型

HPLC-DAD系统在个洗脱时间点、个紫外吸收波长点对个混合物样本进行检测时，一系列的吸光度值可被收集于一个的三维数据阵中。该三维数据阵中的元素满足以下的三线性模型：

这里，表示该体系中潜在的因子数（包括对体系有贡献的组分数及可能的背景干扰数）x表示三维数阵的元素，是HPLC-DAD吸光度响应值。a是相对色谱矩阵中的元素，代表色谱相，表示第个因子在第个洗脱时间点时的相对测量值，可看作是无量纲的色谱析出权重值。b是相对光谱矩阵中的元素，代表光谱相，表示第个因子在第个波长点时的相对测量值。c是相对浓度矩阵中的元素，代表浓度相，表示第个因子在第个样本中的浓度相对值。e表示三维残差数据阵中的元素。

1.2 交替三线性分解（ATLD）算法

上述三线性模型，所得到的目标函数是各元素的残差平方和，如下公式所示：

通过定义损失函数为残差阵元素的平方和，可获得三个目标函数，根据交替最小二乘原理，可求解获得关于三维响应数据阵的相对色谱矩阵和相对光谱矩阵及相对浓度矩阵：

2 实验部分

2.1 主要仪器与试剂

waters2695高效液相色谱,配二极管阵列检测器；色谱柱为waters sunfire C18(150 mm × 4.6 mm × 5 μm)；流动相：甲醇（色谱纯）-水（体积比85:15），试验用试剂除特别注明外均为分析纯，用水为Millipore-Q超纯水。流速0.8 mL/min，柱温25oC，进样量20.0mL，检测波长210.0~330.0 nm，间隔1.2 nm；数据处理在Matlab环境中完成。

速灭威、西维因和异丙威标准品均购自农业部环保所。速灭威标液为100 μg/mL；取0.2 mL速灭威标液用甲醇稀释至2 mL，其标准使用液的浓度为10 μg/mL；西维因、异丙威标液为1000 μg/mL；取西维因标液0.1 mL，用甲醇稀释至2 mL，其标准使用液的浓度为50 μg/mL；取异丙威标液0.6 mL，用甲醇稀释至2 mL，其标准使用液的浓度为300 μg/mL。水样取自郑州市金水河紫荆山桥部位，经0.45 μm滤膜过滤备用。

2.2 试验方法

取15个1 mL的样品瓶，按表1所示，分别加入相应体积的标准使用液，最后用甲醇使最终体积为1 mL，准备进行色谱分析。其中1-10#为校准样，11-14#为预测样。校准样品加入速灭威、西维因和异丙威的标准使用液；11#样为未添加三种标准使用液，只加入了经预处理后的水样，12-14#样中除上述三种标准使用液外，还有经预处理后的水样。

表1 实验样品系列的配制

在上述色谱条件下，应用紫外吸收波长检测范围为210.0~330.0 nm(波长间隔为1.2 nm),色谱洗脱时间范围为2.501~4.618 min的测量数据,通过扣除样品空白尽量消除溶剂的影响后,得到一个三维响应数据阵,用交替三线性分解（ATLD）算法对其进行解析。

2.3 试验方法的意义

ATLD算法与其它多元校正不同的是：在其它的多元校正情况下,校正样和预测样的量测背景要最大限度的保持相同的测试环境,否则结果将可能会产生严重的预测误差[11]，而ATLD二阶校正方法能克服这个缺点。实验得到的扣除溶剂影响的三维响应数据阵，由该三维数据阵可得到三个相关的矩阵：相对色谱矩阵、相对光谱矩阵和相对浓度矩阵（具体说明见方法原理部分）。通过标准样数据的色谱和光谱轮廓分析，进行预测样品中待测样的数据提取，这在很大程度上就直接排除了复杂体系的背景干扰，即便是水样中还有其它与上述三种分析物质性质相近的氨基甲酸酯类农药残留，只要其保留时间不相同或峰型不完全重叠，通过ATLD二阶校正算法分析均可对其进行准确的定量分析。

本实验采用ATLD算法与HPLC-DAD相结合的方法，有以下优势：(1)简化了色谱分析条件，样品预处理过程简单，并不要求最大限度的排除干扰成分。(2)缩短了分析时间，传统方法（甲醇：水= 45:55，流速：1 mL/min）达到三种待测物的定量分析要求时（色谱峰分离度满足定量要求），需要约10 min时间。(3)本方法打破了传统的色谱定量分析必须要色谱峰分离良好的要求，即是在较简单的色谱条件、较短的分离时间、简单的样品预处理（ATLD二阶校正算法优势避免了复杂背景的干扰）的条件下，达到对目标物快速、准确的定量分析。

3 结果与讨论

3.1 检测波长的选择

速灭威的吸收波长主要范围为230.0~330.0 nm，西维因与异丙威的吸收波长主要范围在210.0~230.0 nm左右。速灭威与后两种待测物的紫外吸光响应波长重叠范围较少，基本在225.0~235.0 nm范围内，这就意味着在单一波长下较难同时得到三者均有良好响应的色谱图，为获得相对较高的灵敏度，本次实验紫外检测器吸收波长范围设定在210.0~330.0 nm之间。

3.2 实验数据的分析

由三维扫描数据图分析可知，三种待检物质均有响应，但是西维因和异丙威重叠较为严重，用传统定量分析方法较难对三种物质同时进行准确有效的定量；然而，如果HPLC-DAD与ATLD算法相结合，选择合适的分析体系因子数，就可以迅速、准确的给出分析的结果，且可排除样品中复杂的背景干扰物质存在的影响。

3.3 分析体系因子数的选择

因子数（化学秩）是指拟合三维数阵的三线性模型所需要的数。它是区别于噪音，对仪器有响应的化学物质的数量。在实际的分析中，分析体系中包含的化学成分数基本上是未知的，因此在处理分析仪器取得的三维数据时，首先要确定的参数就是实验数据的因子数。通常确定实验数据的因子数时，采用一个秩估计方法得到的结果是不可靠的，因此次本实验采用核一致诊断法（CORCONDIA）和线性转换合并蒙特考罗模拟方法（LTMC)估计被测体系的化学秩。

图1为核一致诊断法的结果：前4个被尝试因子的核一致程度都大于80%，在核一致法中一致程度超过50％就可以认为增加一个因子，该图说明了该三维实验数据的因子数是4。图2为通过LTMC计算得到的结果：前面的4个因子的投影残差相对很小，但是对于第5个因子却增长很多，继续增加尝试估计化学秩的因子数，其相应的投影残差一直都比较大，这说明前面的4个因子代表的是真实物质的因子空间，由此可以推断拟合该三维数据阵的因子数同样是4。两种算法均说明在此体系中，除了三种待测物质之外，水样中还有一个干扰存在，因此本实验选择4组分运行程序。

图1 通过CORCONDIA预测的化学秩

图2 通过LTMC预测的化学秩

本次实验三维数据的分析采用的ATLD算法避免了对因子数选择的苛刻要求，该算法只要选择的因子数不小于实际存在的组分数就可得到正确的结果,对于体系有可能存在的干扰部分，则可通过增加因子数使其对待测组分的定量分析尽量不产生大的影响[12-13]。

图3和图4均是当=4时用ATLD算法分辨得到轮廓与通过实验测试得到的真实色谱（图3）及光谱图（图4）的对照图(图中线段图形是真实谱图，实线为背景干扰，符号图形是其分辨得到的轮廓图，具体见图说明框), 可以清楚看到：分辨得到的色谱及光谱轮廓与其相对应的待测组分速灭威、西维因和异丙威的真实色谱及光谱轮廓基本一致，即相应的轮廓图形基本完全重叠，说明算法在解析实验数据时是准确的。

图3 预测色谱与实际色谱对照图

图4 预测光谱与实际光谱对照图

所得到的速灭威、西维因和异丙威在预测样品中的浓度见表2。预测样中速灭威的回收率范围是98.5%~101.8％(平均为100.1%)，西维因回收率范围是95.1%~99.5％(平均为96.7%)，异丙威的回收率范围是95.8%~96.5%(平均为96.1%)。以上数据说明：ATLD算法能迅速、准确地进行复杂分析体系的分辨，同时给出令人满意的二阶校正预测结果。

表2 速灭威、西维因和异丙威的预测结果表

4 结论

本研究应用高效液相色谱-二极管阵列检测器与ATLD二阶校正法相结合，在干扰物质共存情况下，同时对复杂水体中三种氨基甲酸酯类农药残留进行检测，得到预测样中速灭威、西维因和异丙威的平均回收率分别是100.1%、96.7%和96.1%。预测结果满足分析要求，为水体中氨基甲酸酯类农药残留的检测，提供了简单、快速和可行的分析方法。结果表明：该方法操作简单、定量快速准确，能够解决复杂水体中速灭威、西维因及异丙威三种物质检测过程中的谱图重叠、未知干扰共存影响及分离时间过长的问题，实现了以“数学分离”增强 “化学分离”的目的。同时本方法也避免了传统分析方法必须进行的繁琐样品预处理过程，极大缩短了样品前处理及实验分析的时间，减少了有机溶剂的使用量，简化了分析测试复杂体系中目标成分时对于检测条件方面的要求，提高了工作效率。

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DETERMINATION OF CARBAMATE PESTICIDE RESIDUE IN WATER HPLC COMBINED WITH SECOND-ORDER CALIBRATION METHOD

DU Ya-hui1,*HU Le-qian1，ZHOU Dan2

(1.School of Chemistry and Chemical Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou, Henan 450000, China；2.Henan Risheng Civil Engineering Testing Limited Company, Zhengzhou, Henan 450000, China)

Tsumacide, Carbaryl and Isoprocarb in water were accurately determined by alternating trilinear decomposition second-order calibration method combined with high performed liquid chromatography with diode array detection. Chromatographic conditions were set as C18 column (150 mm × 4.6 mm × 5 μm), mobile phase ofmethanol-water(85:15), flow rate of 0.8mL/min,column temperature of 25 ℃, detector of waters2998 diode array detection, wavelength range of 210-330nm. The results showed that the average recoveries of Tsumacide, Carbaryl and Isoprocarb in predicted samples were 100.1%, 96.7% and 96.1%, respectively. The predicted results of Tsumacide, Carbaryl and Isoprocarb were much the same as true ones.

carbamate; second-order calibration; high performance liquid chromatography; alternating trilinear decomposition

O657.7+2

A

10.3969/j.issn.1674-8085.2013.01.010

1674-8085(2013)01-0047-05

2012-10-18；

2012-11-06

杜亚辉(1985-)，男，河南周口人，硕士生，主要从事分析化学-色谱分析研究(E-mail: 1371133081@qq.com)

*胡乐乾(1970-)，男，河南郑州人，副教授，博士，硕士生导师，主要从事化学计量学及其应用研究(E-mail: leqianhu@yeah.net)

周 丹(1983-)，女, 河南洛阳人，助理工程师，主要从事分析化学-色谱分析研究(E-mail: zhoudan_813813@163.com).