利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因

孙 彤，张卓勇，相玉红，朱若华

首都师范大学，北京 100048

利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因

孙 彤，张卓勇*，相玉红，朱若华

首都师范大学，北京 100048

利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征，并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景，无需样品的分离富集。分别将样品在1.8～6.3 THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5～1.5 THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立定量分析模型，将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(Rv)作为模型性能评判的依据，RMSECV，RMSEP越小，Rv越大，则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中，运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(Rv)为0.99，校正均方根误差(RMSECV)为0.007 7, 预测均方根误差(RMSEP)为0.008 6； 运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98，校正均方根误差(RMSECV)为0.002 5、预测均方根误差(RMSEP)为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。

傅里叶变换远红外光谱法； 太赫兹时域光谱法； 偏最小二乘回归； 农残; 定量分析

引 言

太赫兹(THz，1 THz=1012Hz)波是指频率在0.1～10 THz 频段的电磁辐射，其波长在0.03～3 mm之间。THz波谱位于微波和红外线之间，是宏观电子学向微观光子学过渡的区域，在电磁波频谱中占有特殊的位置。许多极性大分子在振动能级间的跃迁处于太赫兹频率范围，因此，许多有机和生物分子的太赫兹光谱可以反映分子内或分子间振动和晶格振动引起的低频振动的本征特性。太赫兹电磁波具有较低的光子能量，在进行样品检测时，不会产生有害的光致电离，是一种有效的无损探测方法[1]。

远红外光谱(Far-IR)是指波长在 1.5～400 μm，频率在约1～200 THz之间的电磁波，对其研究在红外区域中是发展较晚的一个波段，长期以来有机分子和农残的红外光谱检测主要采用近红外或中红外光谱方法。傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术通过傅里叶去卷积处理将复杂的样品IR重叠谱峰有效分辨，降低了峰宽，提高了分辨率、灵敏度、信噪比，扩大了波长范围，缩短扫描时间[2]。通常情况下，FT-Far-IR在高于4 THz时信噪比较高。

随着现代农业的快速发展，农业及农产品对农药的需求日益增长。农作物内往往会有少量农残，摄食这样的食品会影响人体健康。近年来，食物农残超标引起的致畸致残中毒事件受到普遍关注。因此，快速、准确的检测食品农残显得极为重要和迫切。现有的农药检测方法主要有气相色谱法、高效液相色谱法、气相色谱与质谱联用技术、液相色谱与质谱联用技术、免疫法、生物传感器法[3-5]等，但上述方法均存在着样品前处理复杂，检测时间长，检测成本高，对检测人员要求较高，无法在线检测等不足。

西维因又称胺甲萘，是一种广谱氨基甲酸酯类杀虫剂，具有中等毒性，可经皮肤、消化系统、呼吸系统进入生物体内[6]。轻度中毒表现为头疼、恶心、瞳孔缩小等； 重度中毒则表现为昏迷、抽搐甚至死亡。

本研究应用FT-Far-IR和THz-TDS两种技术分别检测大米中的西维因在太赫兹波段下的吸收光谱，采用偏最小二乘回归方法建立定量分析模型，用留N交叉验证法对所建模型进行验证，将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(Rv)作为模型性能评判的依据，为定量检测粮食中的农残提供新方法。

1 实验部分

1.1 试剂及装置

实验所用的大米和西维因分别为吉林市家福米业有限公司和北京北纳创联生物技术研究院产品。

实验所用FT-Far-IR光谱系统(Bruker公司，VERTEX/80V)： 测试温度为25 ℃，扫描范围为0～680 cm-1，分辨率为4 cm-1，扫描次数为200次。每个压片重复测量3次，取平均值得到0～20.4 THz波段的吸收光谱。

所用THz-TDS光谱系统为实验室自行搭建，MaiTai飞秒激光器((SPECIM产品)，GaAs半导体光导天线THz发生器和检测器。测试温度为19 ℃，以氮气作为参考，光谱仪扫描系统的步进电机扫描步长为 0.01 mm。每个压片重复测量3次，取平均值得到0.1～3.0 THz波段的时域光谱。

1.2 样品制备

1.2.1 THz-TDS技术检测样品制备

将大米放入粉碎机中粉碎，过筛(100目)，放入烘箱中烘干，得到大米粉末; 将大米粉末与西维因粉末按照不同质量比例混合(0, 0.4%, 0.5%, 0.6%, 0.7%, 0.8%, 0.9%, 1.0%, 2.0%, 3.0%, 4.0%, 5.0%, 6.0%, 7.0%, 8.0%)，转移至玛瑙研钵中研磨得到大米细粉； 称取每种大米细粉约200 mg，置于Specac公司的模具中，用压片机在5 t的压力下保持3～4 min，得到直径13 mm、厚度1.2 mm的圆薄片，即西维因-大米压片样本，样本两表面平行、光滑且没有裂缝。将西维因粉末与聚乙烯(PE)粉末按照质量比1∶4混合，转移至玛瑙研钵中研磨，采用相同的方法压制得到西维因-聚乙烯压片样本。

1.2.2 Far-IR技术检测的样品制备

将大米粉末与西维因粉末按照不同质量比例混合(0, 1.0%, 1.5%, 2.0%, 2.5%, 3.0%, 3.5%, 4.0%, 4.5%, 5.0%, 5.5%, 6.0%, 6.5%, 7.0%, 7.5%, 8.0%, 8.5%, 9.0%, 9.5%, 10.0%, 11.0%, 12.0%, 13.0%, 14.0%, 16.0%, 18.0%, 20.0%)，转移至玛瑙研钵中研磨得到大米细粉； 称取每种大米细粉约24 mg(压片过厚，会阻碍光的透射，导致测量信号不稳定)。置于Specac公司的模具中，用压片机在7 t的压力下保持3～4 min，将大米细粉压制成直径13 mm、厚度0.15 mm的圆薄片, 即得到西维因-大米压片样品，样品两表面平行、光滑且没有裂缝。将西维因粉末与聚乙烯粉末按照质量比1∶4混合，转移至玛瑙研钵中研磨, 采用相同的方法压制得到西维因-聚乙烯压片样本。

1.3 光谱数据

利用THz-TDS技术检测，得到参考及样本的时域光谱信号，将参考信号和样本信号分别经过傅里叶变换后得到参考的频域信号Es和样品的频域信号Er，再经Timothy和Duvillaret[11-12]法计算后，得到吸收光谱； 其具体计算方法如式(1)

Es/Er=ρ(ω)e-jφ(ω)

(1)

样品折射率n和样品吸收系数α计算公式如式(2)和式(3)

(2)

(3)

其中ω为频率，d为样品厚度，φ为样品与参考信号的相位差，ρ为样品和参考信号的振幅模的比值，c为真空中的光速。采用留N交叉验证法对模型进行验证[7-10]。

2 结果与讨论

2.1 FT-Far-IR技术定量检测大米中西维因含量

图1为利用Far-IR技术测量得到的西维因-聚乙烯混合压片样品的吸收光谱，在1.8～6.3 THz波段内，西维因位于频率3.2和5.2 THz处存在两个特征吸收。以此为依据，选择1.8～6.3 THz作为特征波段，在此波段区间内吸收光谱的重现性较好。

Fig.1 FT-Far-IR spectra of absorption of carbaryl-polyethylene

图2为其中6个具有不同西维因质量百分含量(1.5%，3.5%，6.5%，9.5%，11.0%，16.0%)的大米压片样品在1.8～6.3 THz特征波段区间的吸收光谱图，从图中可以看出随着西维因质量分数的增加，吸收系数随之增大。

Fig.2 Spectra of absorption of carbaryl-rice

选择主成分数为2，用留N交叉验证法将西维因-大米压片样本随机划分为训练集和验证集，N值为7，重复配分10次。采用偏最小二乘回归方法建立定量分析模型。将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(Rv)作为模型性能评判的依据，所建模型的RMSECV为0.007 7，RMSEP为0.008 6。图3为所述模型预测值与实验值之间的关系图，预测相关系数(Rv)为0.99，可以看出模型的预测值与实验值很接近。分析模型的RMSECV和RMSEP值比较小，Rv较大，说明本方法建立的模型可靠可行。

Fig.3 Correlation between actual values and predicted values

2.2 THz-TDS技术定量检测大米中西维因含量

图4为利用THz-TDS技术测量得到的西维因-聚乙烯混合压片样本经过数据转化和标准归一化处理后的的吸收光谱。可以看出，在0.1～3.0 THz波段内，西维因呈现多个吸收峰，但是都比较弱。本文选择0.5～1.5 THz作为特征波段，在特征波段区间内吸收光谱重现性较好。

Fig.4 Spectra of absorption of carbaryl-polyethylene

不同西维因质量百分含量(0.4%，0.6%，0.7%，0.8%，0.9%)的大米压片样品经过光谱数据转化和标准归一化后，在图4的0.5～1.5 THz特征波段区间的吸收光谱，可以看出随着西维因质量分数的增加，吸收系数随之增大。

选择主成分数为2，用留N交叉验证法将西维因-大米压片样本随机划分为训练集和验证集，N值为4，重复配分10次。采用偏最小二乘回归方法建立定量分析模型，所建模型的RMSECV为0.002 5，RMSEP为0.004 4，Rv为0.98。

图5所示为所述分析模型的预测浓度与实验值之间的关系图，说明模型的预测浓度与实际浓度很接近。分析模型的RMSECV，RMSEP值比较小，Rv较大，从而说明本方法建立的模型可靠可行。

Fig.5 Correlation between actual values and predicted values

3 结 论

利用THz-TDS和FT-Far-IR两种技术对大米中西维因含量的测定做了研究。所研究的光谱处于太赫兹频段的不同范围，结果表明，该两种方法可以充分利用太赫兹频段的光谱有效信息，在分析工作中起到信息互补的作用。利用FT-Far-IR测定西维因在1.8～6.3 THz特征波段区间的吸收光谱； 而利用THz-TDS技术测定西维因在0.5～1.5 THz特征波段区间的吸收光谱。最后，用偏最小二乘回归方法分别建立吸收光谱的定量分析模型，两种模型均得到满意的结果。

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*Corresponding author

Determination of Carbaryl in Rice by Using FT Far-IR and THz-TDS Techniques

SUN Tong, ZHANG Zhuo-yong*, XIANG Yu-hong, ZHU Ruo-hua

Capital Normal University, Beijing 100048, China

Determination of carbaryl in rice by using Fourier transform far-infrared (FT- Far-IR) and terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) combined with chemometrics was studied and the spectral characteristics of carbaryl in terahertz region was investigated. Samples were prepared by mixing carbaryl at different amounts with rice powder, and then a 13 mm diameter, and about 1 mm thick pellet with polyethylene (PE) as matrix was compressed under the pressure of 5～7 tons. Terahertz time domain spectra of the pellets were measured at 0.5～1.5 THz, and the absorption spectra at 1.8～6.3 THz were acquired with Fourier transform far-IR spectroscopy. The method of sample preparation is so simple that it does not need separation and enrichment. The absorption peaks in the frequency range of 1.8～6.3 THz have been found at 3.2 and 5.2 THz by Far-IR. There are several weak absorption peaks in the range of 0.5～1.5 THz by THz-TDS. These two kinds of characteristic absorption spectra were randomly divided into calibration set and prediction set by leave-N-out cross-validation, respectively. Finally, the partial least squares regression (PLSR) method was used to establish two quantitative analysis models. The root mean square error (RMSECV), the root mean square errors of prediction (RMSEP) and the correlation coefficient of the prediction are used as a basis for the model of performance evaluation. For theRv, a higher value is better; for the RMSEC and RMSEP, lower is better. The obtained results demonstrated that the predictive accuracy of the two models with PLSR method were satisfactory. For the FT-Far-IR model, the correlation between actual and predicted values of prediction samples (Rv) was 0.99. The root mean square error of prediction set (RMSEP) was 0.008 6, and for calibration set (RMSECV) was 0.007 7. For the THz-TDS model,Rvwas 0.98, RMSEP was 0.004 4, and RMSECV was 0.002 5. Results proved that the technology of FT-Far-IR and THz-TDS can be a feasible tool for quantitative determination of carbaryl in rice. This paper provides a new method for the quantitative determination pesticide in other grain samples.

FT-Far-IR; THz-TDS; PLSR; Pesticide residue; Quantitative analysis

Dec. 1, 2014; accepted Apr. 10, 2015)

2014-12-01，

2015-04-10

国家重大科学仪器设备专项(2012YQ140005)和国家自然科学基金项目(21275101)资助

孙 彤，1990年生，首都师范大学化学系硕士研究生 e-mail: 943976064@qq.com *通讯联系人 e-mail: gusto2008@vip.sina.com

O657.61

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)02-0541-04