作者：翦英红 胡艳 王婷 刘建林 张琛 李鱼
【摘要】 建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法（DLLME-SFO-HPLC-UV）。以正交试验数据为训练样本，采用BP（Back propagation）神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件：分散剂为1.00 mL甲醇、萃取剂为35.0 μL十二醇、NaCl质量浓度为10.00%、萃取时间10 min和pH=5，其萃取率（ER）可达62.22%。方法的线性范围为3.5~1400 ng/g (r=0.9960)，检出限（LOD）和定量限（LOQ）分别为2.3 pg/g（S/N=2）和5.6 pg/g（S/N=5），实际样品的加标回收率为97.7%~104.2%。本方法集萃取、富集、分离步骤于一体，简化了沉积物中十溴联苯醚的前处理过程。
【关键词】 分散液液微萃取; 上浮溶剂固化; 高效液相色谱-紫外法; 沉积物; 十溴联苯醚; 多层前馈神经网络
Abstract A method for the determination of decabrominated diphenyl ether(decaBDE) in sediment samples at trace level using dispersive liquid-liquid microextraction based on the solidification of floating organic drop(DLLME-SFO) and high performance liquid chromatography-ultraviolet detector(HPLC-UV) has developed.Based on the data of interactive orthogonal array design，the optimization experimental conditions were obtained with BP artificial neural network model：1.00 mL methanol as dispersive solvent，35.0 μL dodecanol as extractive solvent，10.00%NaCl，pH 5，and extraction in 10 min.The extraction recovery(ER) was 62.22% at the extraction conditions.The proposed method exhibited a wide linear range(3.5－1400 ng/g) with R2=0.9921.The limit of detection(LOD) and the limit of quantification(LOQ) of this method were 2.3 pg/g(S/N=2) and 5.6 pg/g(S/N=5)，respectively.The recoveries of real samples at different spiking levels of decaBDE were 104.2%，98.4% and 97.7%，respectively.Extraction，concentration and separation procedures for decaBDE from the sediment sample were carried out by one step，and hence，the process of DLLME-SFO for decaBDE was shortened.
Keywords Dispersive liquid-liquid microextraction; Solidification of floating organic drop; High performance liquid chromatography-ultraviolet detection; Sediment; Decabrominated diphenyl ether; Back propagation artificial neural network
1 引言
环境基质中痕量有机物常用的萃取方法有索式提取〖1〗、固相萃取〖2〗、超声波辅助萃取〖3〗、微波辅助萃取〖4〗、加速溶剂提取〖5〗等，这些方法均具有很好的萃取效果，但为多步提取。如索式提取、超声波辅助萃取，就包括3步：有机溶剂提取、旋转蒸馏浓缩和净化。由于操作步骤较多，前处理时间长，索式提取的萃取时间甚至长达48 h以上，不利于大批量环境样品中有机物的测定和实时监测。
十溴联苯醚（decaBDE）是常用的商品化多溴联苯醚之一，广泛应用于电子、电器、交通、建材等领域〖6〗。目前，decaBDE广泛分布于各种环境介质中，如大气〖7〗、污泥〖8〗、土壤〖9~10〗、水体〖11〗及沉积物〖12~15〗。由于decaBDE未全面禁止生产，今后很长一段时间里，decaBDE将在环境中继续存在。
分散液液微萃取（Dispersive liquid-liquid microextraction，DLLME）是2006年Rezaee等〖16〗建立的一种水样中有机物的液液微萃取方法，并得到了广泛应用〖16，17〗和改进〖17，18〗。Zhao等〖19〗将分散液液微萃取法应用到固相样品的分析，对西瓜和黄瓜中有机磷农药进行了测定，但萃取过程包括2个步骤。Leong等 〖20〗采用将萃取剂冰冻固化的方法，建立了分散液液微萃取-上浮溶剂固化（DLLME-SFO）技术，将密度小于水的有机溶剂也应用于分散液液微萃取技术中。
本研究采用分散液液微萃取-上浮溶剂固化技术对沉积物中痕量decaBDE进行萃取，建立了沉积物中痕量decaBDE的DLLME-SFO-HPLC分析法。由于采用了密度小于水的萃取剂，在萃取后的离心过程中，萃取剂上浮到溶液表面，而沉积物因重力作用沉淀到溶液底部，从而可将沉积物中痕量的decaBDE一次性萃取、富集、分离出来，简化了其前处理步骤。
2 实验部分
2.1 仪器与试剂
Agilent 1200高效液相色谱仪，配备手动进样阀（20.0 μL定量环）、自动脱气装置、二元泵、紫外检测器；2-16PK离心机（Sigma公司）；10 mL圆锥形玻璃离心管，使用前用马弗炉（SX-4-10，KSW，北京）500 ℃下煅烧以去除有机物。
decaBDE标准品（德国Dr.Ehrenstorfer公司）。丙酮、乙腈、甲醇（色谱纯，美国J.T.Baker公司）。十一醇、十二醇、十六烷、乙醇（色谱纯，北京恒业中远化工有限公司）。NaCl（分析纯，德国Sigma-Aldrich公司）。
2.2 色谱条件
流动相：甲醇-水（95∶5，V/V）；流速1.0 mL/min；Zorbax Eclipse XDB-C18色谱柱（150 mm×4.6 mm， 5 μm， Agilent公司)；柱温30 ℃； 检测波长226 nm；进样量10 μL。
2.3 沉积物采集与标准样品配制
采用挖式采样器于某江段沉积物表层0~5 cm采集样品，过0.75 mm尼龙筛网滤去除杂物，于阴凉通风处自然风干、研磨，4 ℃冷藏保存。称取200.00 g沉积物样品，加入0.0021 g decaBDE标准品，研磨混匀，得10.50 μg/g decaBDE标准样品。
2.4 分散液液微萃取-上浮溶剂固化过程
取0.10 g沉积物样品于10 mL离心管中，加入0.7778 g NaCl和7 mL去离子水，用力摇匀，用HCl调溶液的pH=5。1.00 mL甲醇与35.0 μL十二醇完全混合后，用2.0 mL注射器快速注入溶液中，沉积物内的decaBDE被萃取入萃取剂小液滴中。静止10 min后，以5500 r/min离心10 min。沉积物将沉积于离心管底部，萃取剂浮于水面。快速将离心管放入冰水混合液中放置5 min，将萃取剂冰冻固化〖２０〗，轻轻除去附在固体表面的杂质，然后移入2 mL样品瓶中融化，萃取剂的体积为（20±2）μL。用25 μL微型注射器移取萃取剂10 μL，注入HPLC分析。
2.5 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件优化
以正交试验数据为训练样本，对decaBDE的分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件建立BP神经网络模型，并利用Matlab遗传算法工具箱对萃取条件进行优化。
3 结果与讨论
3.1 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的正交试验
采用正交试验，对分散液液微萃取-上浮溶剂固化过程影响沉积物中decaBDE萃取效果的因素进行分析。依据因素水平表（表1），以萃取回收率（ER）为指标，选用L27(313)正交表进行实验。
表1 正交试验因素水平表（略）
Table 1 Factors and levels for interactive orthogonal array design
3.2 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的优化
3.2.1 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件遗传神经网络模型的建立 以萃取剂体积（A）、分散剂体积（B）、萃取剂（C）、分散剂（D）、pH（E）、NaCl质量浓度（F）、萃取时间（G）和沉积物粒径（H）为输入条件，decaBDE萃取回收率（ER）为输出条件，正交试验数据为训练样本，建立了decaBDE分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的BP神经网络模型。选取6组实验数据对所建模型进行验证（表2），结果表明：模型预测结果的R2和NSC值分别为0.9451和0.9713，均达到0.80以上，表明模型预测的准确度较高〖21〗。模型预测值与实验值的平均相对标准误差为11.9%，但乙腈为分散剂时，相对标准偏差（RSD）达32.2%，表明乙腈对沉积物中decaBDE的萃取效果较差。
3.2.2 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的优化及验证 采用遗传算法对萃取条件进行了优化。设定萃取时间（G）为10 min、萃取剂体积（A）分别为35和40 μL，计算萃取剂类型为十六烷（0.7734）、十二醇（0.8201）、十一醇（0.834），分散剂类型（D）为丙酮（0.788）、乙腈（0.7857）、甲醇（0.792）时其余4个影响因素（分散剂体积、pH， NaCl质量浓度（%）、粒径）的最优取值，得到5组优化值。对5组优化值加以验证，优化值和验证结果见表3。从表3可见，萃取剂为十一醇时，实验值与优化值间的相对误差较大，分别为29.4%和11.2%，表明本条件下十一醇对沉积物中十溴联苯醚的萃取效果不佳；萃取剂剂为十二醇时，实验值与优化值间的相对误差均较小，尤其当分散剂为1 mL甲醇、萃取剂体积为35 μL时，优化值与验证值的相对偏差最小（1.21%），故确定分散液液微萃取-上浮溶剂固化的优化条件为：萃取剂为35 μL十二醇、分散剂为1.0 mL甲醇、pH=5、NaCl质量浓度为10%、萃取时间10 min，样品粒径0.061 mm。
表2 BP神经网络模型分散液液微萃取-上浮溶剂固化decaBDE回收率预测分析（略）
Table 2 Analysis of orthogonal experimental results of dispersive liquid-liquid microextraction-solidification of floating organic drop (DLLME-SFO) for decabrominated diphenyl ether(decaBDE)
A~H同表1(A－Ｈ are the same as in Table 1).
表3 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的BP神经网络遗传算法优化及验证（略）
Table 3 Optimization and verification of extraction recovery(ER) under dispersive liquid-liquid microextraction of floating organic drop(DLLME-SFO) procedure based on back propagation(BP) artificial neural network model through Matlab software
A~H同表1(A－Ｈ are the same as in Table 1).
3.3 方法评价
在优化条件下，按照2.4的萃取步骤将沉积物中decaBDE萃取到十二醇中，在2.2的色谱条件进行高效液相色谱分析。制备的标准样品和沉积物样品中decaBDE的色谱图见图1，decaBDE的保留时间为23.14 min。在3.5~1400 ng/g范围内，方法的线性方程为Y=101.71x+3.6996，相关系数r=0.9921。采用逐步稀释法，测得本方法decaBDE的检出限（LOD，S/N=2）为2.3 pg/g，定量限（LOQ，S/N=5）为5.6 pg/g。不同浓度下方法的加标回收率分别为104.2%、98.4%和97.7%，相对标准偏差RSD（n=3）分别为3.7%、2.2%和2.2%(表4)。
图1 ＤecaBDE标准样品(A，350 ng/g)和实际样品(B)的分散液液微萃取-上浮溶剂固化色谱图（略）
Fig.1 DecaBDE chromatogram in standard material（A，350ng/g）and in real sample (B) after DLLME-SFO
方法空白和基质空白实验均未检测出decaBDE，表明实验过程和沉积物基质不会对分析过程产生干扰。
表4 实际样品decaBDE加标回收率及分析（略）
Table 4 Determination of decaBDE in real sediment samples before and after decaBDE spiked
3.4 实际环境样品的分析
应用所建方法对某江段3个排污口附近沉积物样品中decaBDE进行定量测定（表4），其中decaBDE含量范围为3.81~6.95 ng/g，相对标准偏差为4.8%~8.4%。
3.5 其它方法的比较
本方法检出限与索式提取-GC-MS的检出限（5~20 pg/g）〖1〗、超声波辅助萃取-GC-ECD的检出限（5.4~9.2 pg/g）〖3〗相近，比微波辅助萃取-GC/MS/MS（290~550 pg/g）〖4〗和加速溶剂萃取-GC-MS的检出限(325 pg/g) 〖5〗低两个数量级；方法的萃取时间(10 min)与超声波辅助萃取（10 min）、加速溶剂提取（10 min）、微波辅助萃取（15 min）相近，少于索式提取(48 h)；方法的萃取剂体积（35 μL）比索式提取（150 mL）、超声波辅助萃取（40 mL）、微波辅助(15~45 mL)、加速溶剂提取（60 mL）的溶剂体积小。本方法检出限低、耗用萃取剂较少、省时、操作简单。
参考文献
1 CＨＥＮ She-Jun (陈社军)，MＡＩ Bi-Xian (麦碧娴)，ZＥＮＧ Yong-Ping (曾永平)，LＵＯ Xiao-Jun (罗孝俊)，XＩＡＮＧ Tong-Shou (向同寿)，FＵ Jia-Mo (傅家谟)，SＨＥＮＧ Guo-Ying (盛国英).Environmental Chemistry(环境化学)，2005，24 (4)：474~477
2 Zhou J，Yang F，Cha D，Zeng Z，Xu Y.Talanta，2007，73 (５)：870~877
3 RＡＯ Yong (饶 勇)，BＩ Hong-Liang (毕鸿亮)，SＵＮ Cui-Xiang (孙翠香)，ZＨＡＮＧ Hao-Yuan (张浩原).Environmental Pollution && Control(环境污染与防治)， 2007，29(9)：704~708
4 Regueiro J，Llompart M，García-Jares C，Cela R.J.Chromatogr.A，2006，1137(1)：1~7
5 SＨＩ Shuang-Xin (史双昕)，LＵ Wan-Yun (卢婉云)，ZＨＡＮＧ Ting (张 烃)，SＨＡＯ Ding-Ding (邵丁丁)，HＵＡＮＧ Ye-Ru(黄业茹).Rock Miner.Anal.(岩矿测试)，2008， 27(4)：274~278
6 Alaee M，Arias P，Sjdin A，Bergman .Environ.Int.，2003，29(6)：683~689
7 Cetin B，Odabasi M.Chemosphere，2008，71(6)：1067~1078
8 Knoth W，Mann W，Meyer R，Nebhuth J.Chemosphere，2007，67(9)：1831~1837
9 Wang D L，Cai Z W，Jiang G B，Wong M H，Wong W K.Rapid Commun.Mass Sp.， 2005，19(2)：83~89
10 Cai Q Y，Mo C H，Wu Q T，Katsoyiannis A，Zeng Q Y.Sci.Total Environ.， 2008，389(2/3)：209~224
11 LＵＯ Xiao-Jun (罗孝俊)，YＵ Mei (余 梅)，MＡＩ Bi-Xian (麦碧娴)，CＨＥＮ She-Jun (陈社军).Chinese Science Bulletin(科学通报)， 2008，53(2)：141~146
12 Toms L M L，Mortimer M，Symons R K，Paepke O，Mueller J F.Environ.Int.， 2008，34(1)：58~66
13 ZHANG Xiu-Lan(张秀蓝)，LUO Xiao-Jun(罗孝俊)，CＨＥＮ She-Jun(陈社军)，MAI Bi-Xian(麦碧娴).Chinese J.Anal.Chem.(分析化学)，2009，37(11)：1577~1582
14 SHEN She-Jun(陈社军)，MAI Bi-Xian(麦碧娴)，ZＥＮＧ Yong-Ping(曾永平)，YU Mei(余 梅)，SHENG Guo-Ying(盛国英)，FU Jia-Mo(傅家谟).Acta Science Circumstantiae(环境科学学报)，2005，25(9)：1265~1271
15 Moon H B，Kannan K，Choi M，Choi H G.Mar.Pollut.Bull.， 2007，54(9)：1402~1412
16 Rezaee M，Assadi Y，Milani Hosseini M R，Aghaee E，Ahmadi F，Berijani S.J.Chromatogr.A，2006，1116(1/2)：1~9
17 Fattahi N，Assadi Y，Milani Hosseini M R，Jahromi E Z.J.Chromatogr.A，2007，1157(1/2)：23~29
18 Rezaei F，Bidari A，Birjandi A P，Milani Hosseini M R，Assadi Y.J.Hazard.Mater.， 2008，158(2/3)：621~627
19 Zhao E C，Zhao W T，Han L J，Jiang S R，Zhou Z Q.J.Chromatogr.A， 2007，1175(1)：137~140
20 Leong M I，Huang S H.J.Chromatogr.A，2008，1211(1/2)：8~12
2１ SU Bao-Lin (苏保林)，WANG Jian-Ping (王建平)，JIA Hai-Feng (贾海峰)，CHENG Sheng-Tong (程声通)，YANG Zhong-Shan (杨忠山)，WU Dian-Wei (武佃卫)，SUN Feng (孙 峰).J.Tsinghua Univ.(Sci.&& Tech.)(清华大学学报(自然科学版))，2006，46(3)：355~359