根据定义,直径小于5mm的聚合物颗粒称为微塑料(MP)颗粒。根据它们的来源,它们被进一步细分为初级粒子和次级粒子。它们存在于河床、北极冰层、天然肥料、土壤,甚至饮用水中,都含有大量的mpp。在过去的几十年里,微塑料甚至进入了人类的食物链。简而言之,无处不在的塑料微粒对我们的环境构成了巨大的挑战。
微塑料颗粒可分为初级颗粒和次级颗粒。主要MP颗粒(MPPs)是那些专门为工业用途而生产的颗粒,例如化妆品中的剥皮颗粒。
二级mpp是由宏观塑料零件的物理、生物和化学降解形成的,是释放到环境中的微粒的主要来源。它们主要是由处置不当的塑料废物的降解、轮胎磨损和合成纺织品的洗涤形成的。
虽然对海洋生物的威胁已基本了解,但目前还无法评估其全面程度。然而,海洋生物和鱼类对微塑料的吸收导致人类食物链受到污染。由于mpp可能含有有问题的增塑剂,也可以吸附其他有机污染物,长期影响是相当不可预测的。
虽然光学显微镜是检测微塑料的基本方法,但这种方法并不能提供识别所涉及的聚合物所需的化学信息。然而,这种鉴定对于调查所发现的微塑料的影响和来源至关重要。正是出于这个原因,微塑料专家正在转向μ -FT-IR成像与机器学习评估工具相结合。因此,完全表征的粒子是可能的,人为错误被消除,并获得可靠的,可重复的结果。
微塑料分析的典型流程:
化学分析通常从液体样品开始,根据其来源而不同。该样品被过滤到ir透明衬底上,并通过FT-IR成像对其进行整体测量,以捕获过滤器上存在的所有颗粒。然后,使用健壮的机器学习算法自动分析化学图像。
FT-IR显微镜是微塑料研究中最常用的方法。工作流程超级简单,结果提供了高精度,最重要的是,可靠性。特别是采用焦平面阵列探测器进行红外成像是目前最先进的解决方案。如果您想了解更多关于我们的FT-IR仪器设置,请查看我们的FT-IR显微镜。
FT-IR成像的优势
红外(IR)辐射与微塑料颗粒相互作用,产生特征的红外吸收模式。然后用这些图案来识别粒子。如果你想聊聊FT-IR的基础知识,请按此处。
到目前为止,FT-IR最大的优点是其卓越的可靠性和易于应用。任何种类的塑料颗粒(深色的,填充的,荧光的,…)都可以分析,只需要用户付出最小的努力。
真正的成像探测器释放了FT-IR的潜力
但是,当你将FT-IR与焦平面阵列(FPA)探测器结合起来时,事情就变得非常有趣了。结果是非常强大的成像工具,能够简化微塑料分析到常规水平。要了解傅立叶变换红外光谱成像,请按此处。
归根结底,这是一种完全自动化的方法,可以容忍过滤器上的大量污染(例如来自沉积物),而不会对测量结果产生任何负面影响。最终,FT-IR成像确保了没有粒子未被检测到,提供了最大的可靠性和测量速度。
微塑料的秘密在于硬件和软件的正确结合
除了分析方法,该软件对分析微塑料至关重要。传统上,微塑料的光谱参考库并提供尺寸、数量和身份的统计分析。但是这样的图书馆所能提供的是有限的。如果你需要一个非常可靠和可靠的分析,你必须大大增加谱库中的光谱数量,这大大减慢了分析速度。
但是,为了使微塑料分析可扩展和常规化,数据分析必须变得更快,最重要的是,更智能。在时间紧迫的情况下,使用大型库是不现实的。这就是为什么研究人员开发了使用机器学习的新方法,充分利用化学成像的巨大潜力。
在这里,不是单独检查每个光谱的身份,而是直接处理整个FT-IR图像。智能算法一次性分析整个FT-IR图像,使分析速度更快,更可靠。为了将其推向市场,布鲁克与Purency为高负荷实验室和研究人员提供端到端的微塑料解决方案,涵盖仪器仪表和软件分析。
我们已经提到,世界各地的研究人员和微塑料专家都依赖FT-IR成像。这样做的原因是一个直接,简单的工作流程,以及无与伦比的可靠性,速度和精度,是由技术提供。在接下来的文章中,我们将对实验室分析的基础知识提供更深入的见解。
在取样后,根据来源的污染程度,可能必须进行预处理,然后再过滤成兼容的备案材料。雷竞技网页版像饮用水这样非常干净的样品通常直接用合适的过滤器过滤。但海水、河流沉积物或土壤等环境样品可能含有沙子或植物材料,必须在FT-IR分析之前进行准备。
为了去除较大的非微颗粒,使用多个不同尺寸的过滤器。这些较大的粒子后来被宏观分析傅立叶变换红外光谱仪比如ALPHA II。在此之后,用不同浓度的盐溶液处理样品,这被称为密度分离。在这个过程中,沙子和其他非塑料颗粒会沉到底部,然后很容易被清除。
但是像鱼或贻贝这样更复杂的样本呢?这样的样品需要同样复杂的处理,以去除解剖后留下的所有有机物。通常,酶解,酸性或碱性处理是在过滤之前进行的。
我们之前提到过氧化铝过滤器是微塑料分析的最佳选择。当然,还有其他可用的材料,如硅、聚四氟乙烯或镀金聚碳酸酯过滤雷竞技网页版器,它们都有明显的优点和缺点。然而,由于氧化铝过滤器已经成为FT-IR分析微塑料的标准,我们也将在我们的网站和视频中坚持这些标准。
在FT-IR的三种可用测量模式(传输、反射和ATR)中,传输最适合进行快速和无麻烦的分析。为什么?ATR是一种基于接触的方法,颗粒会粘附在晶体上,需要用户清洗,因此不适合自动化。在反射中,较厚的粒子很难测量,并产生光谱伪影,使其不太可靠。最后,传播分析是非接触式并且会给予良好的光谱在很短的时间内。
机器学习在微塑料分析中的应用正在增加。有了它,研究人员找到了一种可靠的方法,使任何人都可以轻松使用数据评估。遵循最佳实践,Bruker与Purency合作推广Microplastics Finder (MPF)。MPF是一款可以在几分钟内自动分析微塑料样品的完整FT-IR图像的软件。它对过滤器上的所有粒子进行综合统计,并按数量、特性和大小对它们进行分类。只需点击一下。
分类算法是由不同的微塑料专家评估的真实世界数据训练的。简而言之,它把你的知识组合到你的实验室和你的指尖。因此,微塑料查找器是微塑料样品常规分析的最佳工具,也是未来标准化最有希望的候选人之一。目标是保证世界各地不同实验室、研究人员和分析机构之间的可比性,彻底消除人为偏见。