基于藻富集-XRF光谱法的水体多种重金属同时快速定量分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61805254
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0510.空间、大气、海洋与环境光学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Water heavy metal pollution poses a serious threat to human health and ecological environment, and causes significant losses to the national economy. X-ray fluorescence spectroscopy as a very important on-site and rapid detecting technology of heavy metals, can realize real-time, rapid and on-line detection of heavy metal pollutants. But if the technology is used to directly detect heavy metals in water, there are some problems, such as poor spectrum stability and low detection limit. Moreover, there is the problem of accurate quantification when XRF spectrum is used to simultaneous analyze the various heavy metal elements. For the above problems, this project proposed a simultaneous and rapid quantitative analysis method of various heavy metals in water based on preconcentration by algae and X-ray fluorescence spectroscopy. By the experimental study of absorptive property of algae for different heavy metals, the suitable algae species will be selected for the simultaneous preconcentration of various heavy metals. Then the selected algae species are used to establish simultaneous enrichment method of various heavy metals in water, which can effectively avoid the interference of water complex matrix and improve the sensitivity and stability of XRF spectrum measurement. On the basis, for the XRF spectrum containing various characteristic spectral lines of heavy metals, the method of selecting characteristic variables will be studied. Then the simultaneous and accurate quantitative inversion algorithm model for the concentrations of various heavy metals in water will be established by combining the selected multiple optimal variables, interior label and multivariant non-linear regression, in order to correct the cross interference of spectral peaks and absorption enhancement effect between the elements, and realize the simultaneous and accurate quantitative analysis of various heavy metals. This project will provide the method foundation and technical support for rapid and on-site monition of heavy metal pollution in water.
水体重金属污染对人体健康和生态环境构成严重威胁,并对国民经济造成重大损失。XRF光谱法作为一种非常重要的重金属现场快速检测技术,可实现重金属污染物实时、快速、在线检测。但该技术直接对水体重金属检测却存在光谱稳定性差、检出限不够低等问题,且多元素XRF光谱同时解析存在准确定量等难题。. 鉴于此,本项目提出一种基于藻富集的水体多种重金属XRF光谱同时快速定量分析方法,拟通过藻对不同重金属吸附性能实验研究,筛选出多种重金属可同时富集的合适藻种,以此建立水体多种重金属同时富集方法,去除水体复杂基体干扰,提高XRF光谱测量的灵敏度和稳定性;在此基础上,研究多元素XRF光谱特征变量筛选方法,并结合内标和多元非线性回归建立水体多种重金属浓度同时准确定量反演算法模型,校正多元素特征谱峰间交叉干扰和吸收增强效应,实现水体多种重金属同时准确定量解析,为水体重金属污染快速现场监测提供方法基础与技术支持。

结项摘要

针对XRF光谱技术直接对水体重金属检测存在光谱稳定性差、检出限不够低、且多元素XRF光谱同时解析存在难以准确定量的难题,项目提出了基于藻富集的水体多种重金属XRF光谱同时快速定量分析方法,取得的主要研究成果如下:. (1)通过多种重金属同时富集的藻种选择实验研究,确定了蛋白核小球藻为水体多种重金属同时快速高效富集的最佳藻种,5min即可达到最大吸附率,且对0.8ppb的低浓度重金属同样具有高效吸附特性,水体常见金属离子对重金属的吸附过程无影响。. (2)研究并优化了蛋白核小球藻对水体多种重金属同时有效富集的pH值、温度及藻光合活性等吸附条件,在最佳条件下,采用BP人工神经网络方法建立了蛋白核小球藻对水体Cr、Pb、Cd同时富集的定量方法与模型,基于该方法对待测水样中重金属吸附率进行预测,Cd、Pb、Cr吸附率预测值的准确性大于80%的样品占比分别为75%、83.33%和83.33%。. (3)在对空白滤膜、富集有不同量藻细胞的薄试样及富集有不同量重金属的薄试样XRF光谱特征分析基础上,研究并建立了基于小波变化系数模极大值传播特性的多元素XRF光谱特征变量筛选方法,实现了实测XRF光谱中多元素特征谱峰变量的准确筛选,为基于XRF光谱的水体多种重金属元素准确识别及定量检测提供了方法基础。. (4)研究并建立了XRF光谱强度校正-遗传算法对光谱强度矩阵压缩-非线性迭代偏最小二乘回归相结合的水体多种重金属XRF光谱同时准确定量反演方法,有效校正了多元素特征谱峰间交叉干扰和吸收增强效应,基于该方法对水体重金属Cr、Zn、Pb浓度进行预测,结果的相对误差均小于20%,实现了水体多种重金属同时准确定量解析。. (5)以藻为水体重金属富集材料,设计了用于XRF光谱检测水体重金属的藻富集装置及基于藻富集-XRF光谱的水体重金属自动检测装置,为水体多种重金属同时快速、连续、自动在线监测提供了重要手段。. 项目研究成果为水体重金属污染现场快速监测提供了方法与技术支持,对防治水体重金属污染、保障水环境质量安全具有十分重要的现实意义。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Optimal chlorophyll fluorescence parameter selection for rapid and sensitive detection of lead toxicity to marine microalgae Nitzschia closterium based on chlorophyll fluorescence technology
基于叶绿素荧光技术的最佳叶绿素荧光参数选择快速灵敏检测海洋微藻新月菱形藻铅毒性
  • DOI:
    10.1016/j.jphotobiol.2019.111551
  • 发表时间:
    2019-08-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHOTOCHEMISTRY AND PHOTOBIOLOGY B-BIOLOGY
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Gan, Tingting;Zhao, Nanjing;Liu, Wenqing
  • 通讯作者:
    Liu, Wenqing
Molecularly imprinted polymer coated Mn-doped ZnS quantum dots embedded in a metal-organic framework as a probe for selective room temperature phosphorescence detection of chlorpyrifos.
嵌入金属有机框架中的分子印迹聚合物涂层锰掺杂 ZnS 量子点作为毒死蜱选择性室温磷光检测的探针
  • DOI:
    10.1039/d1ra05537b
  • 发表时间:
    2021-08-16
  • 期刊:
    RSC advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
  • 通讯作者:
Toxicity Response Parameters of Diaquilone Based on Photosynthetic Inhibition Effect of Algae
  • DOI:
    10.3964/j.issn.1000-0593(2021)05-1519-06
  • 发表时间:
    2021-05-01
  • 期刊:
    SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Hu Li;Chen Min;Gan Ting-ting
  • 通讯作者:
    Gan Ting-ting
4种淡水微藻对水体重金属铅吸附特性研究
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1674-4829.2021.06.002
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    环境科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    程方贝贝;甘婷婷;赵南京;殷高方;汪颖;范梦西;石朝毅
  • 通讯作者:
    石朝毅
荧光动力学法藻类初级生产力测量中光合尺寸单元校正方法研究
  • DOI:
    10.3788/aos202141.1726002
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王翔;殷高方;赵南京;甘婷婷;张小玲;董鸣;陈敏;亓培龙;丁志超;王璐;谷梦园;贾仁庆;覃志松;杨瑞芳;方丽;孟德硕;刘建国
  • 通讯作者:
    刘建国

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其他文献

基于小波变换的EDXRF光谱金属组分特征峰位置识别研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章炜;徐华;段连飞;马明俊;甘婷婷;刘晶;王刘军;张玉钧;赵南京;刘文清
  • 通讯作者:
    刘文清
基于荧光动力学技术的黄渤海初级生产力快速测量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王翔;殷高方;赵南京;甘婷婷;杨瑞芳;覃志松;董鸣;陈敏;丁志超;亓培龙;王璐;马明俊;孟德硕;刘建国
  • 通讯作者:
    刘建国
基于遗传算法变量优选的EDXRF光谱偏最小二乘定量分析方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章炜;徐华;麻晓敏;甘婷婷;朱海;张玉钧;赵南京;刘文清
  • 通讯作者:
    刘文清
基于多波长透射光谱法的水体细菌微生物检测能力初步研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    喻慧娟;赵南京;甘婷婷;段静波;胡玉霞;刘建国;刘文清
  • 通讯作者:
    刘文清
OJIP荧光动力学曲线J、I点特征时间确定方法
  • DOI:
    10.3788/aos202242.0826001
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁志超;殷高方;赵南京;甘婷婷;亓培龙;谷梦园;陈敏;王璐;董鸣;黄朋;马明俊;方丽;杨瑞芳
  • 通讯作者:
    杨瑞芳

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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