基质固相分散气相色谱电子捕获检测器测定葡萄酒中5种农药残留

　　【摘要】 采用基质固相分散的样品前处理方法，替代传统的液液萃取、固相萃取，从葡萄酒中提取、净化5种农药，气相色谱电子捕获检测器分析测定，基质匹配标准校正方法补偿基质效应。添加３水平（0.01～0.10 mg/L)的回收率为85.7%～104.6%;相对标准偏差为3.6%～8.5%;检出限达到0.1～0.8 μg/kg。本方法可用于葡萄酒样品中农药残留的测定。

　　【关键词】  农药残留 基质固相分散 气相色谱 葡萄酒 基质效应

　　1  引言

　　葡萄酒是新鲜葡萄或葡萄汁经过发酵获得的饮料。葡萄酒中的多种营养物质，如氨基酸、矿质元素（包括微量元素）和人体必需的维生素，以及β谷甾醇、多酚等成分，使它不仅是营养丰富的饮料，而且在适量饮用的条件下，还能防止各种疾病，增强人体健康[1]。然而，在葡萄的田间管理过程中，经常喷施大量的农药，包括杀虫剂、杀菌剂和除草剂等，致使葡萄及葡萄酒中存在多种农药残留。尽管有研究表明在葡萄酒酿造过程，尤其是酒精发酵过程，可以使部分农药降解，但仍有一部分被检出[2]。

　　葡萄酒中农药残留检测的国外研究报道较多，主要以色谱法为主。样品的前处理主要有液液萃取[3]、微孔膜液液萃取[2]、固相萃取[4]、固相微萃取[5]及搅拌子吸附萃取[6]等。Barker等[7]在固相萃取的基础上，以十八烷基硅烷键合硅胶作固相分散材料，首次提出了基质固相分散技术作为样品前处理方法，集萃取、净化、浓缩为一体，使样品前处理简单快捷，省去大量有毒溶剂，检测了有机磷等多种化合物；申中兰等[8]采用弗罗里硅土（Florisil）作基质固相分散吸附剂加速溶剂萃取，用毛细管GCECD，测定了南方72个土壤样品中16种有机氯农药残留，检出限达到0.01～0.04 μg/kg；刘敏等[9]以N丙基乙二胺键合（PSA）吸附剂分散净化，LCMS同时测定蔬菜和水果中的14种氨基甲酸酯和有机磷农药；刘荔彬等[10]采用PSA分散净化，GCMS测定了土豆、白菜、胡萝卜、苹果、橘子、黄瓜以及大米等农产品中97种农药残留；黄宝勇等[11]采用PSA分散净化，GCMS从葡萄中检测了45种农药残留，并用分析保护剂补偿基质效应，保证了定量分析结果的准确性。本研究在前人工作的基础上，前处理过程用Florisil硅土作基质固相分散剂，建立了基质固相分散GCECD法，测定了葡萄酒中5种有机氯农药残留，检出限为0.1～0.8 μg/kg。通过基质匹配标准校正方法补偿基质效应，添加回收率和RSD均较好。方法可用于葡萄酒工业生产中农药残留的快速检测。

　　2  实验部分

　　2.1  仪器与试剂

　　6890N型气相色谱仪（美国Agilent Ｔechnologies公司), 配有分流/不分流进样口， μECD检测器，EPC模式，Agilent ChemStation G2070AA 化学工作站软件；EYELA N1000V型旋转蒸发仪（日本东京理化EYELA器械株式会社）； SHBⅢ型低温冷却液多用真空泵（郑州长城科工贸有限公司）； AL204型分析天平（梅特勒托利多仪器有限公司）。丙酮、正己烷、二氯甲烷均为分析纯，全部经过全玻璃蒸馏装置重蒸馏， 经气相色谱法确认符合农药残留分析的要求；无水硫酸钠，分析纯； Florisil硅土（Standard级，Caledon进口分装）；全玻层析柱（15 mm i.d.×320 mm，上海厦美生化科技发展有限公司）；高纯氮气（99.999%，武汉钢铁集团公司）；五氯苯、β六六六、五氯苯胺、甲基五氯苯基硫醚、腐霉利标准品（纯度为98.85～99.8%，德国RiedeldeHan公司）；葡萄酒在市场购得。

　　2.2  实验方法

　　2.2.1  农药混合标准溶液配制  准确称取一定量的农药纯品，用丙酮溶解稀释成浓度为40 mg/L标准储备液，使用时用丙酮逐级稀释。

　　2.2.2  MSPD处理样品过程  称取５ g葡萄酒样品于100 mL烧杯中，加入1 mL丙酮（加标回收率实验为1 mL农药混合标准溶液），然后加入10 g Florisil硅土，用玻棒将Florisil硅土和葡萄酒充分搅匀，使待测样品均匀分散在Florisil硅土中。全玻层析柱下端垫一层滤纸和少许脱脂棉，依次加入1 g无水硫酸钠、1 g Florisil硅土、上述混合样品、0.5 g无水硫酸钠，用软棒状物轻轻敲打柱身，使柱装物填充均匀。从柱顶用漏斗加入50 mL正己烷二氯甲烷（1∶1，V/V）进行淋洗，流速控制在５mL/min，另用30 mL正己烷二氯甲烷（1∶1，V/V）分３次回洗烧杯，回洗液也加到柱上，最后再从柱顶加入20 mL正己烷二氯甲烷（1∶1，V/V）淋洗液，所有流出液均收集于一个250 mL的浓缩瓶中，真空旋转蒸发近干，最后用丙酮溶解并准确定容至１mL，供GCECD检测。

　　2.2.3  GCECD测定条件  色谱柱：HP5（30 m×0.32 mm i.d.×0.25 μm film，Agilent Technologies）；进样口温度：250℃；检测器温度：300℃；升温程序如下：初始温度150℃（2 min）15℃/min180℃（1 min）10℃/min210℃（1 min）15℃/min250℃（8 min），共19.67 min；载气和尾吹气均为氮气，流速分别为2.5和60 mL/min；不分流进样1 μL；保留时间定性，外标法定量。

　　3  结果与讨论

　　3.1  5种农药的GCECD色谱图

　　有文献报道，色谱法测定农药残留时会因为样品基质的存在而使添加的同种浓度的农药响应值比其在纯溶剂中的高，此现象被称为基质增强效应。尽管有机氯农药的基质效应较其它类型的农药低，但对农药的定量仍有较显著的影响。关于基质效应的产生机制目前还不十分清楚。在气相色谱分析中，一般认为在检测实际样品时，由于样品中的杂质组分分子会与待测物分子竞争进样口或柱头的金属离子、硅烷基以及不挥发性物质等所形成的活性位点，从而使待测物与活性位点的相互作用机会减少。因此，相同含量的待测物在实际样品中要比在纯溶剂标样中的响应值高[12]。5种农药的基质效应见图1。

　　图1  GCECD测定5种农药的基质效应色谱图（略）

　　Fig.1  Matrix effect observed in the gas chromatographyelectron capture detection (GCECD) analysis of 5 pesticides

　　A. 0.05 mg/L农药混合标准溶液在丙酮中(standard mixture solution in acetone at 0.05 mg/L); B. 空白葡萄酒洗脱基质(blank wine sample); C. 空白葡萄酒洗脱基质中添加0.05 mg/L农药混合标准溶液(blank wine sample spiked at 0.05 mg/L)。

　　1． 五氯苯（pentachlorhenzene）； 2. β六六六（βHexachlorcyclonhexane）； 3. 五氯苯胺（pentachloroaniline）； 4. 甲基五氯苯基硫醚（methylpentachlorophenylsulfide）； 5. 腐霉利（procymidone）。

　　3.2  标准曲线绘制

　　参考国内外相关文献，本研究采用基质匹配标准校正方法对基质效应进行补偿[13]。用空白葡萄酒洗脱基质配制0.02、0.05、0.10、0.25、0.50和1.00 mg/L的农药混合标准溶液，以峰面积对进样浓度绘制标准曲线，结果见表1。线性相关系数均在0.999以上。检出限和检测量分别定义为信噪比3和10时所能检测到的浓度，结果见表1。

　　表1  标准曲线方程、检出限及检测量（略）

　　Table 1  Standard curve equations， correlation coefficient， limits of detection(LOD) and limits of quantification（LOQ）

　　3.3  回收率与精密度实验

　　分别向空白葡萄酒中添加0.01、0.05和0.10  mg/L 3个水平的农药混合标准溶液，利用2.2.2和2.2.3对其进行处理测定，各水平分别重复5次，回收率为85.7％～104.6%;RSD为3.6％～8.5%，结果见表2。本方法简单、准确，可用于葡萄酒工业生产中农药残留的快速检测。

　　表2  农药添加葡萄酒样品中的回收率（略）

　　Table 2  Pesticides recoveries obtained from wine samples

　　【参考文献】

　　1 Li Hua（李 华）. Modern Enology （现代葡萄酒工艺学）． Xi′an（西安）：Shanxi People′s Publishing House（陕西人民出版社）, 2000

　　2 Hytylinen Ｔ, Tuutijrvi Ｔ, Kuosmanen Ｋ, Riekkola Ｍ Ｌ. Anal. Bioanal. Chem., 2002, 372： 732～736

　　3 Strandberg B, Hites R A. Chemosphere, 2001, 44： 729～735

　　4 Jimenez Ｊ Ｊ, Bernal Ｊ Ｌ, de Nozal Ｍ Ｊ, Toribio Ｌ, Arias Ｅ. J. Chromatogr． A, 2001, 919（1）： 147～156

　　5 Zambonin C G, Quinto M, de Vietro N, Palmisano F. Food Chemistry, 2004, 86（2）： 269～274

　　6 Pat S, Bart T, Joeri V, Andreas T, Tom S, Frank D. J. Chromatogr． A, 2001, 928（1）： 117～126

　　7 Baker S A, Long A R, Short C R. J. Chromatogr． A, 1989, 475： 353～361

　　8 Shen Zhonglan（申中兰）, Cai Jibao（蔡继宝）, Gao Yun（高 芸）, Zhu Xiaolan（朱晓兰）, Su Qingde（苏庆德）. Chinese J. Anal. Chem.（分析化学）, 2005, 33（9）： 1318～1320

　　9 Liu Min（刘 敏）, Hashi Yuki（端裕树）, Song Yuanyuan（宋苑苑）, Lin Jinming（林金明）. Chinese J. Anal. Chem.（分析化学）, 2006, 34（7）： 941～945

　　10 Liu Libin（刘荔彬）, Hashi Yuki（端裕树）, Qin Yaping（秦亚萍）, Zhou Haixia（周海霞）, Lin Jinming（林金明）. Chinese J. Anal. Chem.（分析化学）, 2006, 34（6）： 783～786

　　11 Huang Baoyong（黄宝勇）, Pan Canping（潘灿平）, Zhang Wei（张 微）, Wang Yiru（王一茹）, Cao Zhe（曹 喆）, Jiang Shuren（江树人）. J. Instru. Anal.（分析测试学报）, 2006, 25（3）： 11～16

　　12 Hajlová Jana, Zrostlíková Jitka. J. Chromatogr． A, 2003, 1000（1）： 181～197

　　13 Liu W M, Hu Y, Zhao J H, Xu Y, Guan Y F. J. Chromatogr． A, 2005, 1095（1）： 1～7