【摘要】：茶葉是我們國家的一大進(jìn)出口產(chǎn)業(yè),是中國的一大門面標(biāo)簽,然而農(nóng)藥的大量使用使得茶葉中的農(nóng)藥殘留很嚴(yán)重。現(xiàn)如今許多常規(guī)方對茶葉農(nóng)殘檢測都存在一定的缺點(diǎn),操作復(fù)雜,成本昂貴。為了能快速實(shí)時(shí)地對其進(jìn)行現(xiàn)場檢測,本研究采用表面增強(qiáng)拉曼技術(shù)和微流控紙芯片對農(nóng)藥殘留進(jìn)行現(xiàn)場檢測,并對其進(jìn)行定性定量分析,確定了農(nóng)藥殘留檢測的定性定量方法。主要研究內(nèi)容如下:(1)探究了一種利用SERS技術(shù)和紙芯片快速檢測茶葉中農(nóng)藥殘留的定性分析方法。將采集到的三種農(nóng)藥的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,再對其分別進(jìn)行支持向量機(jī)(SVM),極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM),概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)和K最近鄰法(KNN)四種分類模型的建模,并對建模結(jié)果進(jìn)行比較。與最佳ELM,PNN和KNN分類模型相比,最佳SVM模型顯示出優(yōu)異的分類準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,可用于茶葉中農(nóng)藥殘留檢測的定性分析模型,其中,K=5,c=3.3755和g=1.0241時(shí),訓(xùn)練和預(yù)測的識別率分別為97.32%和100%。同時(shí),對三種農(nóng)藥進(jìn)行了很好的分類。(2)探究了一種利用SERS技術(shù)和紙芯片快速檢測茶葉中農(nóng)藥殘留的定量分析方法。采用密度泛函理論計(jì)算了以茶提取物為基質(zhì)的不同濃度毒死蜱溶液的SERS光譜特征峰值,從而選出了毒死蜱的6個(gè)特征峰:337、680、754、1041、1375和1575cm~(-1)。根據(jù)1041cm~(-1)處的特征峰特征信息,建立了以茶葉提取液的毒死蜱農(nóng)藥不同濃度的線性方程,線性方程為y=17.032x+656.85,相關(guān)系數(shù):R~2=0.9845,茶中毒死蜱的回收率:89.12-96.82%,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差:1.65-8.75%。采用密度泛函理論計(jì)算選出了多菌靈的4個(gè)特征峰:896、1056、1101和1465cm~(-1)。根據(jù)1465cm~(-1)處的特征峰特征信息,建立了以茶葉提取液的多菌靈農(nóng)藥不同濃度的線性方程,線性方程為:y=350.49x+2701.8,相關(guān)系數(shù):R~2=0.9917,該農(nóng)藥在茶葉中的回收率:88.16~95.93%,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD=4.85~9.17%。采用密度泛函理論計(jì)算選取了溴氰菊酯的5個(gè)特征峰:556、741、1079、1182和1568cm~(-1)。根據(jù)741cm~(-1)處的特征峰特征信息,建立了以茶葉提取液的溴氰菊酯農(nóng)藥不同濃度的線性方程,線性方程為y=5.9453x+797.93,相關(guān)系數(shù):R~2=0.9924,茶葉中溴氰菊酯農(nóng)藥的回收率:86.13~94.17%,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD):7.00~9.5%。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS272.7;TP18
【圖文】：

圖 2.1 紙芯片結(jié)構(gòu)圖Fig 2.1 Paper Chip Structure 增強(qiáng)基底的制作強(qiáng)拉曼光譜的基本原理是在化學(xué)還原法的基礎(chǔ)上制備粗糙金糙金屬表面的物體，獲得更多的增強(qiáng)效果，達(dá)到提高拉曼效果類型的納米溶膠基質(zhì)，但根據(jù)之前的文獻(xiàn)，被測物質(zhì)的屬性S 增強(qiáng)劑也會不同，因此增強(qiáng)基質(zhì)對被測物質(zhì)具有選擇性，增, 48-55]。本文比較了納米銀修飾的氨基改性 McM-41，納米銀增S 增強(qiáng)劑 OTR202 的作用，并選擇了一種高性能 SERS 增強(qiáng)劑殘留的檢測[9, 45, 56-59]。溶膠 SERS 增強(qiáng)劑的制備

在室溫下冷卻后，倒適量的納米銀溶膠溶液入離心心后的上層清液,再加入適量的蒸餾水到離心管中，將它超將其存儲在無光中。溶液中加入檸檬酸三鈉作為還原劑的過程不與硝酸銀發(fā)生應(yīng)生成銀沉淀，而是檸檬酸三鈉遇熱分解，生成乙酰乙酸需要高溫加熱的條件。溫度要達(dá)到沸騰的溫度。初始反應(yīng)還原反應(yīng)，生成少量的銀沉淀和積累。隨著劇烈反應(yīng)的進(jìn)應(yīng)時(shí)間控制著顆粒大小，這直接影響到納米顆粒的大小能否強(qiáng)效果對被測樣品的影響。圖 2.2 為檸檬酸分解及產(chǎn)物合酸乙酯經(jīng)熱分解后吸附在納米顆粒表面，形成保護(hù)層結(jié)構(gòu)防止納米顆粒團(tuán)聚和發(fā)生團(tuán)聚。過量的殘余產(chǎn)物增加了納能夠再吸收。離心清洗除去了一些多余的產(chǎn)物，適當(dāng)?shù)靥嵝訹61]。

ERS 增強(qiáng)劑的紫外吸收光譜別取 1mL 制備的納米銀溶膠和納米銀修飾的氨基改性的 MCM-41（商增強(qiáng)劑為成品，未加入其中進(jìn)行對比）滴入 5mL 燒杯中，滴加蒸餾水到對其進(jìn)行 3 次稀釋，然后進(jìn)行紫外光譜采集。納米銀溶膠和納米銀修飾性的 MCM-41 的紫外吸收光譜如圖 3.1 所示，紫外吸收光譜采集范圍0nm，實(shí)線是納米銀溶膠的紫外可見吸收光譜，420nm 處是它的最大吸線是由納米銀修飾的氨基改性的 MCM-41 的紫外吸收光譜，540nm 處吸收峰所在處。從兩種 SERS 增強(qiáng)劑的紫外-可見光譜圖看，除去最大沒有其他雜峰這個(gè)事實(shí)，我們可以看出兩種 SERS 增強(qiáng)劑的粒度分布相較均勻的，而且也沒有發(fā)生聚集，從兩種 SERS 增強(qiáng)劑的半峰寬的寬度，兩種 SERS 增強(qiáng)劑的粒徑相對還是比較均勻，用納米銀修飾的氨基改M-41 的表面增強(qiáng)質(zhì)量更好[62]。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳夢云;李曉;王磊;張倩倩;方芳;苗麗;陸峰;王暉;;清熱類中成藥中非法添加化藥的TLC-SERS研究[J];光散射學(xué)報(bào);2015年04期

2 付翠翠;梁麗佳;齊國華;徐抒平;徐蔚青;;SERS生物傳感技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)展[J];高等學(xué)�；瘜W(xué)學(xué)報(bào);2015年11期

3 鄧悅;吳世法;李睿;丁建華;張毅;;三種不同銀納米粒子SERS基底比較研究[J];光散射學(xué)報(bào);2015年03期

4 張曉蕾;張潔;任文杰;賴春紅;周海軍;;銀納米粒子/碳納米管陣列SERS基底增強(qiáng)因子分析和實(shí)驗(yàn)[J];光譜學(xué)與光譜分析;2015年06期

5 藺想紅;王向文;張寧;馬慧芳;;脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究綜述[J];電子學(xué)報(bào);2015年03期

6 梁棟;楊勤英;黃文江;彭代亮;趙晉陵;黃林生;張東彥;宋曉宇;;基于小波變換與支持向量機(jī)回歸的冬小麥葉面積指數(shù)估算[J];紅外與激光工程;2015年01期

7 何音韻;全鳳;胡蕓;韋朝海;;疏水改性MCM-41材料對鄰苯二甲酸二丁酯的吸附[J];水處理技術(shù);2014年12期

8 朱青霞;曹永兵;曹穎瑛;陸峰;;TLC-SERS法快速檢測降壓類中藥中非法添加的四種化學(xué)成分[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年04期

9 蔣艷;馬翠翠;胡賢巧;何巧紅;;微流控紙芯片的加工技術(shù)及其應(yīng)用[J];化學(xué)進(jìn)展;2014年01期

10 毛林;陸全華;程濤;;基于高維數(shù)據(jù)的集成邏輯回歸分類算法的研究與應(yīng)用[J];科技通報(bào);2013年12期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 袁雷明;基于多視成像及近紅外光譜技術(shù)的巨峰葡萄品質(zhì)無損檢測研究[D];江蘇大學(xué);2016年

2 江輝;基于近紅外光譜和電子鼻技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程檢測研究及應(yīng)用[D];江蘇大學(xué);2013年

3 徐敏敏;貴金屬納米結(jié)構(gòu)和電極的表面性質(zhì)及SERS研究[D];蘇州大學(xué);2011年

4 崔永;農(nóng)藥毒死蜱和氯氰菊酯的遺傳毒性研究[D];浙江大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 藺磊;表面增強(qiáng)拉曼光譜（SERS）定性定量分析茶葉中農(nóng)藥殘留的方法研究[D];江西農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

2 陳安s

本文編號：2759319