基于表面增强拉曼光谱的农药残留快速检测研究

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农药在作物的生长过程中发挥着重要的作用,可以有效地控制作物生长过程中的病虫害,提高作物产量。但由于不合理的施用,农药在控制虫害的同时,造成了农产品上农药残留超标、水质污染等问题,进而影响食品安全,威胁人体的健康。为了保证人体健康和食品安全,农药残留的检测成为备受关注的问题,农药残留的相关检测分析技术也成为研究的热点。表面增强拉曼光谱检测技术由于具有样本制备简单、检测速度快等优点在农药残留检测的方面得到应用。本文利用表面增强拉曼光谱法结合化学计量学方法探索了农作物生长过程中的灌溉水和作物本体中的农药残留的检测和快速分析方法。主要研究内容如下:(1)研究SERS法快速检测水中亚胺硫磷、氟啶虫胺腈、地虫硫磷三种农药残留。首先,将含有不同浓度的农药残留水样本离心后用于SERS光谱测量。然后,对使用多项式拟合方法扣除基线后的光谱,采用不同的分类建模方法对光谱进行分类,K-最近邻法对三种农药光谱的分类精确度最高,结果均为100%。最后,建立不同的回归模型实现对光谱的量化分析。回归分析结果表明,PLSR模型对地虫硫磷、氟啶虫胺腈具有最佳预测性能,地虫硫磷的PLSR模型RMSEP=0.318和R2p=0.9991,氟啶虫胺腈的PLSR模型RMSEP=0.515和Rg =0.9997,SVR模型对水中亚胺硫磷具有最佳预测性能RMSEP=0.207和R2p=0.9995。(2)研究SERS法准确检测农作物玉米上的杀螟硫磷残留方法。首先,使用乙醇溶剂提取玉米中的杀螟硫磷残留,采集残留提取液的SERS光谱。采用GC-MS法判断农药残留提取的回收率高于92.5%。然后,采用主成分分析法判定农药残留的检测限为0.5 mg/kg。最后,结合SVR与S-G卷积平滑和小波变换对所采集的光谱进行建模,最佳模型的分析误差达到RMSEP=0.1341 μg/mL,决定系数为R2p=0.9996,具有较好的量化分析结果。(3)设计农药残留的SERS光谱分析软件,实现对农药残留光谱的快速解析。检测人员根据界面提示信息导入待分析的光谱数据,选择相应的处理算法,处理结果以图形显示在软件界面上,使之直观便捷的观察到结果。同时,软件中设置了样本和参数的参数设置功能,通过改变参数获取最佳结果。此外,软件的数据管理功能可以保存重要的数据处理结果,便于后续的调用和查看。研究表明,利用SERS光谱可以检测出水体以及玉米中的农药残留,同时结合支持向量机,偏最小二乘法等化学计量学方法实现光谱的分析,农药残留的SERS光谱分析软件的设计与实现进一步方便了光谱的分析处理,满足检测人员更多的需求。
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