【摘要】：隨著食品安全問題逐步成為社會的焦點,農(nóng)藥殘留檢測已經(jīng)成為研究熱點。本文以表面增強拉曼光譜(SERS)技術為基礎,以有機磷農(nóng)藥亞胺硫磷和樂果為研究對象,并結合化學計量學算法,著力研究銀納米材料在農(nóng)藥殘留檢測方向上的應用。制備銀納米材料,挑選銀納米線作為本研究的SERS基底,采集配置的一定梯度的亞胺硫磷和樂果標準品的表面增強拉曼光譜,證明其在對這兩種農(nóng)藥有增強作用,結合Klarite芯片,采集臍橙表皮殘留的SERS光譜,并對采集到的光譜數(shù)據(jù)進行分析。論文主要內(nèi)容如下:(1)以銀納米線為增強基底,配制亞胺硫磷和樂果梯度濃度含量的標準溶液。利用不同的預處理方法,并結合偏最小二乘(PLS)算法對標準樣品SERS光譜進行建模。對于亞胺硫磷標準品,原始光譜數(shù)據(jù)采用一介微分預處理后,模型預測效果最好,預測集相關系數(shù)Rp=0.977,RMSEP為2.248 mg/L;對于樂果標準品,原始光譜數(shù)據(jù)采用平滑和一介微分預處理后,模型預測效果最好,預測集相關系數(shù)Rp=0.956,RMSEP為3.293mg/L。(2)使用乙腈從臍橙表皮萃取的亞胺硫磷和樂果農(nóng)藥殘留,制備梯度濃度樣品,以銀納米為增強基底,采集表面增強拉曼光譜,并對其進行定性定量分析。對于亞胺硫磷,原始數(shù)據(jù)經(jīng)二階微分預處理后,使用PLS算法建模效果最好,預測集相關系數(shù)Rp為0.930,RMSEP為3.169 mg/L;對于樂果,原始數(shù)據(jù)經(jīng)多元散射校正后,建模效果最好,預測集相關系數(shù)Rp為0.957,RMSEP為2.969 mg/L。為了保證農(nóng)藥樣品的每個特征峰被分析,所以根據(jù)特征峰出現(xiàn)的位置對亞胺硫磷和樂果農(nóng)藥殘留的SERS光譜進行波段篩選,并對篩選過后的光譜進行建模分析。對于亞胺硫磷,光譜經(jīng)過MSC預處理之后,建模效果較好,其中Rp為0.911,RMSEP為4.317 mg/L;對于樂果,光譜經(jīng)過二階導數(shù)預處理之后,建模效果較好,其中RP為0.853,RMSEP為5.159 mg/L。(3)以混合農(nóng)藥(亞胺硫磷和樂果)為研究對象,選用銀納米線作為增強基底,采集臍橙表皮混合農(nóng)藥殘留的SERS光譜。先對混合農(nóng)藥定性分析,雖然兩種農(nóng)藥之間會產(chǎn)生干擾,但是銀納米線對兩種農(nóng)藥都有很好的增強效果。結果表明,經(jīng)過二階導數(shù)預處理后的光譜數(shù)據(jù)結合PLS算法得到的模型預測效果最好,Rp為0.954,RMSEP為4.822 mg/L。挑選兩種農(nóng)藥特征峰的特征波段后,混合農(nóng)藥中亞胺硫磷的特征波段經(jīng)MSC處理后,建模效果較好,其中Rp為0.899,RMSEP為6.621 mg/L;混合農(nóng)藥中樂果的特征波段經(jīng)基線校正處理后,建模效果較好,其中Rp為0.911,RMSEP為7.369 mg/L。以Klarite芯片作為增強基底,采集臍橙表皮混合農(nóng)藥殘留的SERS光譜。經(jīng)過比較數(shù)據(jù)結果,臍橙表皮混合農(nóng)藥原始SERS光譜經(jīng)過平滑處理和一介微分預處理之后,建模效果較好,其中Rp為0.964,RMSEP為4.599 mg/L。挑選農(nóng)藥特征峰的特征波段后,混合農(nóng)藥中亞胺硫磷的特征波段經(jīng)MSC處理后,建模效果較好,其中Rp為0.899,RMSEP為6.964 mg/L;混合農(nóng)藥中樂果的特征波段經(jīng)基線校正處理后,建模效果較好,其中Rp為0.851,RMSEP為9.897 mg/L。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：華東交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O657.37;TQ450.263

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本文編號：2471383