顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用法用于非目标性筛选饮用水中挥发性有机物

余明月 杨小秋 樊蓉 郑禹康 史建波 郑琦

摘 要 建立了顶空-固相微萃取-气相气谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）非目标性筛选饮用水中挥发性有机物（VOCs）的分析方法。以萃取物的数量和峰面积对HS-SPME的工作参数进行优化，考察了4种萃取纤维（100 μm PDMS、 65 μm PDMS/DVB、 85 μm PA和75 μm CAR/PDMS）的最佳工作条件，包括恒温时间、 萃取时间、 萃取温度及盐效应等。对4种纤维萃取出的物质种类和油水分配比系数进行了比较，发现100 μm PDMS的萃取物最少，且萃取物与其它纤维重复，可被另外3种萃取纤维代替。将优选出的3种萃取纤维对两种自来水水样（源水来自长江和汉江）进行非目标性筛选，对匹配度大于70%的物质进行了分析。结果表明，以汉江为源头的自来水水样中鉴定出35种物质，以长江为源头的自来水水样中鉴定出34种物质，两者共有物质18种。将两个水样中筛选的物质种类进行了比较，发现酯类物质最多，醛类物质和酚类物质次之。此方法不使用有机溶剂，对环境友好，可用于自来水中VOCs的筛选与分析。

关键词 非目标性筛选; 顶空固相微萃取; 气相色谱-质谱联用; 挥发性有机物; 饮用水

1 引 言

挥发性有机物 （VOCs） 的成分复杂，涉及烷烃、不饱和烃、苯系物、醇类、醛酮类、酯类、卤代烃等[1]。大部分VOCs对人体危害较大，具有致癌性、致突变性、致畸性等毒理特征[2]。随着人类社会的快速发展，越来越多的工业与生活污水进入江海湖泊系统。在饮用水处理过程中，这些环境污染物能与消毒剂发生反应生成消毒副产物[3，4]，使饮用水中的成分更复杂，威胁人类健康。非目标性分析方法利用色谱及质谱强大的分离鉴定功能，尽可能多地测定出样品中的物质[5～8]。为了比较全面地了解饮用水中VOCs的赋存状态，该方法越来越多地被应用于饮用水的研究中。Yang等[9]使用分散液液微萃取-气相色谱-质谱联用技术对水中VOCs进行了非目标性分析，在14个自来水样中筛选出75～200种VOCs。Li等[10]使用固相萃取-二维气相-质谱联用技术对模拟消毒饮用水样中的挥发性及半挥发性消毒副产物进行了分析，筛选出170个分属于14种化学类别的消毒副产物。

通常情况下，饮用水中的VOCs浓度较低，并且不适于气相色谱直接进样，需要对其进行分离富集等前处理。常用前处理主要方法包括液液萃取[11，12]、固相萃取[13，14]、固相微萃取[15]及吹扫捕集[16]等。液液萃取和固相萃取操作繁琐，并且需要大量溶剂; 吹扫捕集需要昂贵仪器; 顶空-固相微萃取法（HS-SPME）具有样品用量小、无需有机溶剂、基质效应少等优点[17，18]。目前，HS-SPME多用于水中VOCs的目标性物质的定量分析中[15，19，20]，在非目标性筛选中的应用还未见报道。

鉴于顶空固相微萃取气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术在VOCs目标性分析中的优势[15，19]，本研究将其用于饮用水中VOCs的非目标性筛选与鉴定。为了尽可能多地检测到饮用水中的挥发性有机物，选取4种常见的萃取纤维对其萃取条件进行了优化。在最佳萃取条件及仪器工作状况下，对自来水中的VOCs进行了篩选和分析。

2 实验部分

2.1 仪器与试剂

7890A-5975CGC/MS气相色谱-质谱联用仪（美国Agilent公司）; HP-5MS石英毛细管色谱柱（30 m × 250 μm，0.25 μm，5%二苯基，95%甲基硅氧烷，美国Agilent公司）; SYNSV0000超纯水机（美国Millipore公司）; PC-420D磁力加热搅拌器（美国Corning公司）; 100 μm PDMS萃取纤维、75 μm CAR/PDMS萃取纤维、65 μm PDMS/DVB萃取纤维、85 μm PA萃取纤维（美国Sigma公司）。

NaCl（优级纯，国药集团化学试剂有限公司）。

2.2 样品采集与保存

实验所用水样包括两类： （1）萃取纤维优化实验的水样 取自实验室自来水，直接装入棕色顶空瓶，待测。（2）以汉江为源头和以长江为源头的自来水 用棕色玻璃瓶盛装，每批样品伴随1个超纯水现场空白，样品采集后，放入带有冰袋的保温袋带回实验室，于4℃保存，24 h内测定。

2.3 顶空固相微萃取方法

不同萃取纤维柱的萃取条件如表1所示。以65 μm PDMS/DVB为例，具体操作步骤如下：取10 mL水样、1.5 g NaCl和1个微型磁转子于15 mL的棕色顶空瓶中，立即用带PTFE涂层硅橡胶垫的瓶盖密封。将顶空瓶水浴加热，以500 r/min转速搅拌，于80℃加热30 min，使用装有65 μm PDMS/DVB的固相微萃取手柄的不锈钢针管刺穿硅橡胶垫，于瓶内顶空部分推出萃取头，萃取40 min。萃取完成后，将纤维插入气相色谱进样口，解析1 min后，进行样品测定与分析。

2.4 气相色谱-质谱分析条件

气相色谱条件：采用HP-5MS石英毛细管色谱柱; 载气为氦气，流量为1.0 mL/min; 采用分流模式，分流比为1∶1; 进样口温度为200℃; 辅助加热器温度240℃; 色谱柱采用程序升温模式：初始温度为40℃（保持 3 min），以5℃/min升温到250℃。

质谱条件：离子源温度230℃，四极杆温度为150℃，采用全扫描分析（SCAN）模式，质量扫描范围设定为33～350 amu。Chemstation操作软件采集的数据由Data analysis数据分析软件进行分析，使用NIST2011谱库对检测到的物质进行成分鉴定。

3 结果与讨论

3.1 萃取条件的优化

选用实验室自来水，改变萃取条件，以萃取条件为横坐标，萃取物的数量和峰面积为纵坐标作图，考察不同条件对萃取物数量及强度的影响。

3.1.1 萃取温度的选择 萃取温度即孵化温度[21]，在萃取过程中有正负两种作用。正作用是温度越高，热运动越快，挥发性物质从溶液中挥发出来的速度也越快，萃取时间将缩短，灵敏度上升。负作用反映萃取的吸附过程，随着温度升高，萃取物数量及结果的灵敏度降低[22]。本研究在恒温时间为20 min、萃取时间为20 min、加盐浓度为0.1 g/mL、解析时间为5 min的条件下对不同萃取温度下的萃取效果进行了考察。萃取温度为50℃、60℃、70℃、80℃和90℃时，4种纤维的萃取结果如图1所示。随着温度升高，4种纤维萃取物的数量及峰面积均升高，达到一定温度后，4种纤维萃取物的数量及丰度几乎都有下降趋势。综合物质峰数量及峰面积，确定65 μm PDMS/DVB的最佳萃取温度为80℃，85 μm PA为70℃，75 μm CAR/PDMS为80℃，100 μm PDMS为80℃。

3.1.2 恒温时间的选择 恒温时间即孵化时间[21]，指VOCs通过加热挥发，在溶液上方达到气液平衡状态所需要的时间[22]。在萃取温度为70℃、萃取时间为20 min、加盐浓度为0.1 g/mL、解析时间为5 min的条件下考察了恒温时间的影响。 恒温时间为10、20、30、40和50 min中，4种纤维的萃取结果如图2所示。水样在相同的加热条件及孵化条件下，逸出的物质应是类似的，但由于不同纤维对不同物质的萃取能力有差异，表现为萃取物的数量及丰度的不同。综合萃取物的数量及峰面积，确定100 μm PDMS的最佳恒温时间为20 min，其它3种萃取纤维的最佳恒温时间为30 min。

3.1.3 萃取时间的选择 萃取时间与被萃取物的挥发性有关，挥发性强的物质可在很短的时间内吸附到萃取纤维上，挥发性弱的物质则需要更多的时间[23]。在萃取温度为70℃、恒温时间为20 min、加盐浓度为0.1 g/mL、解析时间为5 min的条件下，分别考察了萃取时间为10、20、30、40和50 min条件下4种纤维的萃取能力。随着时间延长，有可能会出现萃取能力下降的情况，这是由于尚未到达平衡，但固相微萃取不必达到萃取平衡才分析，综合考虑灵敏度和萃取时间[24]，选择萃取能力最高点即可。65 μm PDMS/DVB的最高点出现在40 min，50 min与40 min的萃取能力相差很小，因此选择最佳萃取时间为40 min; 对于85 μm PA，30 min之前呈现上升趋势，30 min之后保持基本不变，甚至在50 min处出现下降，因此选择30 min为最佳萃取时间; 对于75 μm CAR/PDMS，在30 min上升至最高点，之后保持基本不变，因此选择30 min为最佳萃取时间; 对于100 μm PDMS，在40 min上升至最高点，之后保持基本不变，因此选择最佳萃取时间为40 min。

3.1.4 盐浓度的选择 向水溶液中加入无机盐 （NaCl等） 可产生盐析作用，增加溶液离子强度，减弱分析物在溶液中的溶解度，使其更易挥发，从而使纤维涂层吸附更多的待分析组分，提高萃取效率[25]。但是，Castells等[26]探究了NaCl含量在0～0.25 g/mL范围内对萃取效率的影响，发现盐浓度增加会降低萃取效率，认为可能是盐度增加了溶液的粘稠度。本研究在萃取温度为70℃、 恒温时间为20 min、 萃取时间为20 min、 解析时间5 min的条件下，考察了不同NaCl浓度（0.05、 0.10、 0.15、 0.20和0.25 g/mL）对纤维的萃取能力的影响。除100 μm PDMS外，其它3种纤维均出现盐浓度越大、 萃取效率越低的现象。可以确定65 μm PDMS/DVB的最佳NaCl含量为0.15 g/mL，85 μm PA的最佳NaCl含量为0.10 g/mL，75 μm CAR/PDMS的最佳NaCl含量为0.15 g/mL。 对于100 μm PDMS，当NaCl含量大于0.10 g/mL，峰个数与峰面积基本保持不变。

3.1.5 解析时间的选择 解析时间是指萃取纤维在色谱柱进样口的停留时间。色谱柱进样口的温度通常较高，长时间的高温暴露会损伤萃取纤维的涂层，减少使用寿命。解析时间过短则解析不充分，残留物会对其后的萃取造成干扰[27]，所以需要对解析时间进行优化。在气相色谱进样口温度为200℃、 考察萃取温度为70℃、 恒温时间为20 min、 萃取时间为20 min、 加盐浓度为0.1 g/mL的条件下，考察了解析时间为0.5、 1、 2、 3 和4 min时4种纤维的萃取能力。对于65 μm PDMS/DVB，考察时间内萃取物数量保持基本不变，0.5～1 min峰面积上升，1 min后峰面积变化较小，因此选择1 min为最佳解析时间; 对于85 μm PA萃取纤维和75 μm CAR/PDMS，2 min时出现最大的萃取数目和峰面积，因此选择最佳解析时间为2 min; 对于100 μm PDMS，从0.5 min开始，萃取数目与峰面积都未出现很大改变，因此选择0.5 min为最佳解析时间。

3.2 4种萃取纤维萃取结果的比较

选用同一个实验室自来水样，分别在4种萃取纤维的最优萃取条件下进行分析检测，对比萃取物的数量及油水分配比。

3.2.1 萃取物数量的比较 將与NIST11谱库匹配度大于70%的物质筛选绘图，如图3所示。采用65 μm PDMS/DVB与75 μm CAR/PDMS分别可萃取出23种和24种物质，其中大部分（20种）萃取物重叠。对于85 μm PA，虽然萃取物数量不大，但有6种物质是其它萃取纤维无法萃取出来的，因此在全面的VOCs筛选中，最好保留此纤维。而100 μm PDMS的萃取物均能被其它3种萃取纤维萃取出来，所以100 μm PDMS萃取纤维可被替代。

3.2.2 萃取物的油水分配比分析 油水分配系数是指当萃取物在水相和油相（非水相）达到平衡时，萃取物在非水相和水相中的浓度之比，目前，正辛醇-水体系使用最广泛[28]。油水分配系数可以反映化学物质在水相与有机相间的迁移能力，是描述有机化合物在环境中行为的重要物理化学特性参数[29]。该系数越大，表明化学物质越易溶于非极性介质中[30]。使用油水分配系数与相对分子质量对图3中的物质进行分析，结果如图4所示，4种纤维萃取的物质基本都呈现分子量越大，油水分配系数越大的趋势。其中，65 μm PDMS/DVB萃取物的相对分子质量范围为119～348，油水分配系数范围为1.52～7.22; 85 μm PA萃取物（Phthalic acid，isobutyl 3-methylbut-3-enyl ester无油水分配系数未纳入考虑）的相对分子质量范围为144～285，油水分配系数范围为0.16～7.25; 75 μm CAR/PDMS萃取物质的相对分子质量范围为119～348，油水分配系数范围为1.52～8.20; 100 μm PDMS萃取物质的相对分子质量范围为156～348，油水分配系数范围为3.76～6.99。75 μm CAR/PDMS萃取性能最好，萃取物范围最广，

涵盖其它萃取纤维萃取的大部分物质。特别是在萃取具有低油水分配系数（<2）、 低相对分子质量（100～200）的物质时，此萃取纤维不可替代。因此，75 μm CAR/PDMS与65 μm PDMS/DVB之间相比，前者性能更好。然而，100 μm PDMS萃取效果最差，萃取物的数量最少，且这些物质的油水分配系数被其它纤维覆盖，因此，在饮用水中VOCs非目标性筛选的应用中，可以用其它纤维代替100 μm PDMS。

3.3 自来水水样非目标性筛选结果

采用65 μm PDMS/DVB、 75 μm CAR/PDMS及85 μm PA，在各自最优操作条件下，对以汉江为源头的自来水和以长江为源头的自来水进行萃取分析，筛选出数据库中匹配度大于70%的物质，合并重叠后，将这些物质分类，如表2所示。同时，统计两种自来水样中相同物质的个数，即表2中的相同物质数。通过对筛选结果进行分析，发现两种水样中有4种物质在中国饮用水标准[31]的控制名单中，且这4种物质相同。其中3种为卤代烷烃（三氯甲烷、 一溴二氯甲烷和一氯二溴甲烷），是典型的消毒副产物三卤甲烷，具有明显的致突变作用或遗传毒性[32]。还有1种为邻苯二甲酸二丁酯，是常见的塑化剂。两种水样中的萃取物按化学结构大致分为12类（表2），且酯类和烷烃类物质较多，醛类和酚类物质次之。本研究的非目标性筛选结果提供了自来水中VOCs赋存状态的概貌，为后续选择目标物进行定量分析，评估VOCs的健康效应提供了基础数据。

4 结 论

将HS-SPME-GCMS用于饮用水中VOCs的非目标性筛选，考察了4种纤维在VOCs非目标性分析中的最佳条件及萃取能力。采用优选出的3种萃取纤维，在最佳萃取条件及仪器条件下，对武汉市两种自来水中（源水分别来自长江和汉江）中的VOCs进行了分析测定，初步筛选出30多种匹配度大于70%的物质，分属于12种物质类别。本方法可为VOCs非目标性分析方法提供参考，且为全面评估自来水中的VOCs状态提供了基础数据。

References

1 ZHANG Zi-Hao，YU Jian-Long，LI Chun-Yan，LI Quan-Zhong，WANG Jing，PENG Ying，LIU Ying-Feng. Chemical Analysis and Meterage，2016，25（6）： 17-21

张子豪，余建龙，李春燕，李全忠，王 晶，彭 莹，刘莹峰. 分析化学计量，2016，25（6）： 17-21

2 ZHOU Yu-Min，HAO Zheng-Ping，WANG Hai-Lin. Environmental Science，2011，32（12）： 3560-3565

周裕敏，郝郑平，王海林. 环境科学，2011，32（12）： 3560-3565

3 Richardson S D. J. Environ. Monit.，2002，4（1）： 1-9

4 Niri V H，Bragg L，Pawliazyn J. J. Chromatogr. A，2008，1201（2）： 222-227

5 FENG Li-Li，HU Xiao-Fang. Journal of Instrumental Analysis，2019，38（11） ： 1294-1300

馮丽丽，胡晓芳. 分析测试学报，2019，38（11） ： 1294-1300

6 HOU Xiu-Hua，LUAN Jin-Yi，ZHANG Jian-Hua，XU Shu-Hua，SHUN Jing. Environmental Protection of Chemical Industry，2019，39（3） ： 349-353

侯秀华，栾金义，张建华，许树华，孙 静. 化工环保，2019，39（3） ： 349-353

7 Veenaas C，Bignert A，Liljelind P，Haglund P. Environ. Sci. Technol.，2018，52（14）： 7813-7822

8 Alonso M B，Maruya K A，Dodder N G. Environ. Sci. Technol.，2017，51（3）： 1176-1185

9 Yang X Q，Wang C，Shao H C，Zheng Q. Sci. Total Environ.，2019，694： 1-7

10 Li C M，Wang D H，Li N，Qian L，Xu X，Wang Z J. Chemosphere，2016，163： 535-543

11 Yuan Y，Cave M，Zhang C S. Appl. Geochem.，2018，88： 167-178

12 CHEN Feng，TANG Fang-Liang，XU Jian-Fen，WANG Yi-Yi，RUAN Dong-De，ZHANG Wei，ZHOU Shan. Environmental Science，2018，39（2）： 648-654

陈 峰，唐访良，徐建芬，王奕奕，阮东德，张 伟，周 珊. 环境科学，2018 39（2）： 648-654

13 Andersson A，Ashiq M J，Shoeb M，Karlsson S，Bastviken，Kylin H. Environ. Sci. Pollut. Res.，2019，26（8）： 7305-7314

14 LI Deng-Kun，ZHANG Yun，LIU Xiang-Ping，ZHAO Shi-Quan，CHEN Chun-Jing，XIONG Li-Lin. Chinese Journal of Chromatography，2019，37（2）： 104-109

李登昆，张 云，刘祥萍，赵士权，陈春静，熊丽林. 色谱，2019，37（2）： 104-109

15 WANG Yao，SONG Huan-Lu，ZHOU Yan，YANG Hui，LIN Jin，CHEN Xu-Feng. Journal of Food Safety & Quality，2015，（6）： 2342-2351

王 瑶，宋焕禄，周 艳，杨 辉，林 锦，陈旭峰. 食品安全质量检测学报，2015，（6）： 2342-2351

16 DENG Xue-Yan. China Food Safety Magazine，2016，（18）： 120-121

邓雪燕. 食品安全导刊，2016，（18）： 120-121

17 Kotowska U，Zalikowski M，Isidorov V A. Environ. Monit. Assess.，2012，184（5）： 2893-2907

18 Gandolfi F，Malleret L，Sergent M，Doumenq P. J. Chromatogr. A，2015，1406： 59-67

19 SUN Jing，WANG Rui，YIN Da-Qiang. Environmental Chemistry，2016，35（2）： 280-286

孙 静，王 锐，尹大强. 环境化学，2016，35（2）： 280-286

20 ZHANG Jing-Kai，GU Xue-Hua，YAN Shu-Kai，LI Xia，ZHU Li-Ju，GU Ya-Ting.  China Water and Wastewater，2019，35（6）： 112-116

张泾凯，顾雪华，鄢姝恺，李 霞，朱丽菊，顾雅婷. 中国给水排水，2019，35（6） ： 112-116

21 LIU Bin，SUN Hong-Mei，CHEN Shan，ZHU Yu-Mei.  Environmental Monitoring and Forewarning，2019，11（3）： 36-39

刘 斌，孙红梅，陈 山，朱玉梅. 环境监控与预警，2019，11（3）： 36-39

22 Zhang Z Y，Pawliszyn J. J. Phys. Chem.，1996，100（44）： 17648-17654

23 LI Qin，ZHANG Qiu. Chinese Journal of Scientific Instrument，2005，26（8）： 970-971

李 芹，张 秋. 仪器仪表学报，2005，26（8）： 970-971

24 FAN Ling，QIN Hong-Bing，ZHANG Xiao-Yun. Journal of Jiangnan University（Natural Science Edition），2014，13（3）： 355-359

范 苓，秦宏兵，张晓赟. 江南大学学报（自然科学版），2014，13（3）： 355-359

25 XU Lin，SHI Ya-Li，CAI Ya-Qi. Journal of Instrumental Analysis，2012，31（9）： 1115-1119

徐 琳，史亚利，蔡亚岐. 分析测试学报，2012，31（9）： 1115-1119

26 Castells P，Santos F J，Galceran M T. J. Chromatogr. A，2003，984： 1-8

27 JIA Jing-Ping，HE Xu，FANG Hai-Jun，HUANG Jun-Xiong. Environmental Science，1998，19（4）： 79-81，87

贾金平，何 翊，方海军，黄骏雄. 环境科学，1998，19（4）： 79-81，87

28 WANG Xiu-Min，DENG Ying-Jie，ZHAO Chun-Jie，ZHONG Hai-Jun，HAO Yan-Li，CHEN Yan. Journal of Shenyang Pharmaceutical University，2005，22（4）： 289-290，320

王秀敏，鄧英杰，赵春杰，钟海军，郝艳丽，陈 妍. 沈阳药科大学学报，2005，22（4）： 289-290，320

28 HE Yi-Bing，ZHAO Yuan-Hui，WANG Lian-Sheng，AN Feng-Chun，MO Han-Hong，YANG Ke-Wu，LIU Ye，YU Gang，XU Xiao-Bai. Environmental Chemistry，1994，13（3）： 195-197

何艺兵，赵元慧，王连生，安凤春，莫汉宏，杨克武，刘 晔，余 刚，徐晓白. 环境化学，1994，13（3）： 195-197

29 HUANG Xiao-Wei，YANG Hong-Wei. Journal of Beijing Union University，2012，26（2）： 34-38

黄小葳，杨宏伟. 北京联合大学学报，2012，26（2）： 34-38

30 GB 5749-2006，Standards for Drinking Water Quality. National Standards of the People′s Republic of China

生活饮用水卫生标准. 中华人民共和国国家标准. GB 5749-2006

31 Richardson S，Plewa M，Wagner E，Schoeny R，DeMarini D. Mutat. Res. Rev. Mutat. Res.，2007，636（3）： 178-242