氣相色譜法和氣相色譜-質譜法測定茶葉中聯苯菊酯的不確定度評定

王吉祥，張學忠，王亞琴，牛之瑞，馮 雷，趙 昱

（云南省產品質量監督檢驗研究院，云南 昆明 650223）

聯苯菊酯，別名氟氯菊酯，是擬除蟲菊酯的一種，由于其殺蟲譜廣、效果好、殘留低、無蓄積作用等優點，近年來在茶葉病蟲害應用非常廣泛。茶葉成分復雜，較蔬菜、水果中的農藥殘留分析難度大。筆者在長期檢測茶葉中農藥殘留時發現，聯苯菊酯的陽性率較高，當檢測結果在限量附近時，實驗室出具的檢測結果直接關系到茶葉是否合格的判定，為了確保檢測結果的可信度，必須進行測量不確定度的評定。測量不確定度分析評定是日常檢測工作中的重要技術組成部分，對于質量控制也具有重要意義。本實驗根據JJF 1059—1999《測量不確定度評定與表示》中有關規定[1-3]，對氣相色譜（gas chromatography，GC）法和氣相色譜-質譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）法兩種方法的測量不確定度進行比較與分析，找到檢測過程中各項不確定度來源對測量結果不確定度的影響程度，從而找到提高檢測質量的方向。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑與儀器

聯苯菊酯（針劑型，質量濃度100 μg/mL） 農業部環境保護科研監測所；ENVI-Carb固相萃取小柱（3 mL）、LC-Florisil固相萃取小柱（6 mL） 美國Supelco公司；Cleanert TPT固相萃取小柱（10 mL） 美國Agela公司；丙酮、乙腈、正己烷（均為色譜純） 美國Fisher Scientific公司。

7890A氣相色譜儀（配有電子捕獲檢測器） 美國Agilent公司；QP 2010 Plus氣相色譜-質譜儀（配電子電離源） 日本Shimadzu公司；GL-12B高速離心機 上海安亭科學儀器廠；N-EVAP氮吹儀 美國Organomation公司；CPA225D電子天平 德國Sartorius公司；十二孔固相萃取裝置 美國Waters公司。

1.2 方法

1.2.1 樣品的提取與凈化[4-5]

1.2.1.1 GC-MS法

準確稱取制好的茶葉粉末5.0 g，加入20.0 mL乙腈，超聲30 min，5 000 r/min離心10 min，吸取2 mL上清液，待凈化。

在Cleanert TPT凈化柱中加入2 cm高的無水硫酸鈉，用10 mL乙腈-甲苯（3∶1，V/V）淋洗凈化萃取柱，棄去淋出液。當淋洗液液面到達無水硫酸鈉層頂面時，立即倒入上述待凈化溶液，用15 mL乙腈-甲苯（3∶1，V/V）洗滌小柱，收集洗脫液，低溫氮吹至凈干，用正己烷定容至0.5 mL，待測。

1.2.1.2 GC法

準確稱取制好的茶葉粉末5.0 g，加入20.0 mL乙腈，超聲30 min，5 000 r/min離心10 min，吸取2 mL上清液，低溫氮吹至凈干，用2.0 mL正己烷-丙酮（2∶1，V/V）溶解，待凈化。

將ENVI-Carb小柱用2.0 mL正己烷-丙酮（2∶1，V/V）預淋洗，條件化，當溶劑液面到達柱吸附層表面時，立即倒入上述待凈化溶液，用10 mL比色管接收洗脫液約8 mL，低溫氮吹至約1 mL，用正己烷-丙酮（9∶1，V/V）2 mL溶解，待下一步凈化。然后將Florisil小柱用2.0 mL正己烷-丙酮（9∶1，V/V）預淋洗，條件化，當溶劑液面到達柱吸附層表面時，立即倒入上述待凈化溶液，用10 mL比色管接收洗脫液約8 mL，低溫氮吹至凈干，用正己烷定容至0.5 mL，待測。

1.2.2 儀器條件

1.2.2.1 GC-MS條件

色譜柱：DB-5MS（0.25 mm×30 m，0.25μm）石英毛細管柱；載氣：氦氣（純度≥99.999%）；進樣口溫度：250 ℃；柱溫：初始溫度82 ℃，保持5 min，然后以8 ℃/min程序升溫到280 ℃，保持15 min；柱流速：1.75 mL/min；進樣量：1 μL；進樣方式：不分流進樣，1 min后開閥。

離子源：電子電離源；離子源溫度：230 ℃；色譜-質譜接口溫度：280 ℃；溶劑延遲時間：3.5 min；全掃描范圍m/z50～450用于測定樣品凈化效果，選擇離子監測用于定性和定量測定。

1.2.2.2 GC法條件

色譜柱：HP-5（0.18 mm×20 m，0.18 μm）石英毛細管柱；載氣：氮氣（純度≥99.999%）；進樣口溫度：280 ℃；檢測器溫度：300 ℃；柱溫：初始溫度125 ℃，保持1 min，然后以25 ℃/min程序升溫到200 ℃，再以8 ℃/min程序升溫到232 ℃，保持4 min， 再以10 ℃/min程序升溫到292 ℃，保持1 min；柱流速：0.9 mL/min；進樣量：1 μL；進樣方式：不分流進樣，1 min后開閥。

1.2.3 數學模型的建立

用外標法計算茶葉中聯苯菊酯的含量，其數學模型[4-5]：

式中：X為樣品測定含量/（mg/kg）；Cs為標準工作液質量濃度/（μg/mL）；V1為樣品提取溶劑總體積/mL；V2為提取體積/mL；V3為待測液定容體積/mL；A為樣品液單位進樣量峰面積；As為標準工作液單位進樣量峰面積；m為樣品稱樣量/g；frec為回收率校正因子。

2 結果與分析

2.1 校準過程的標準不確定度

2.1.1 標準物質引入的不確定度

這一過程產生的不確定度屬B類不確定度，查標準物質的證書，聯苯菊酯標準儲備液購自農業部環境保護科研監測所，質量濃度為（100.0±0.06）μg/mL，s為證書給出的定量值，其相對不確定度是：

2.1.2 標準溶液配制過程引入的不確定度（按B類不確定度評價）[6]

由于標準品使用的是配制好的針劑型標準溶液，因此不需要考慮標注溶液配制過程中稱量帶來的不確定不分量，只要考慮定容帶來的分量。

7 μg/mL標準溶液配制過程產生的不確定度。使用l mL移液管吸取0.7 mL 100 μg/mL聯苯菊酯農藥標準溶液，移至10 mL 容量瓶（A級）中，用正己烷定容至刻度。10 mL 容量瓶（A級）的體積允許差為±0.02 mL，按照矩形分布計算，標準不確定度是1 mL 移液管的容量允許差為±0.008 mL，按照矩形分布計算，其標準不確定度是：

配制聯苯菊酯農藥7 μg/mL標準溶液過程的相對標準不確定度是：

按以上過程配制0.014、0.035、0.070、0.140、0.280 μg/mL聯苯菊酯農藥標準溶液，計算時取最大的相對標準不確定度值，即按Urel（VS）=0.004 8。

溫度效應產生的不確定度。實驗環境溫度大多都在15～25 ℃之間，與20 ℃相差不超過5 ℃，因溫度變化引起容量瓶的最大體積變化為：Vtemp=10 mL×5 ℃×1.36×10－3℃－1=0.068 mL。式中：1.36×10－3℃－1為正己烷的熱膨脹系數。按照矩形分布計算，標準不確定度是：

因此，由聯苯菊酯標準溶液配制所產生的不確定度為：

2.1.3 最小二乘法擬合標準曲線求樣品質量濃度時產生的不確定度[7-20]

采用5 個水平的聯苯菊酯標準溶液，分別用GC和GC-MS測定3 次，得到相應的峰面積，用最小二乘法進行擬合，得到擬合方程y=aC+b，以及相關系數r。

表1 線性回歸方程擬合過程及結果Table 1 Linear regression equation fitting and results

表2 樣品中聯苯菊酯殘留量平行測量結果Table 2 Parallel measurements of bifenthrin residues in samples

標準曲線求質量濃度時的標準不確定度由式（5）計算：

其中：

式中：a為工作曲線的斜率；p為樣品平行測定的次數；m為標準溶液重復測定的次數；n為所配標準溶液個數；Sc/c為標準溶液質量濃度殘差的平方和；Sy/c為工作曲線的標準偏差；Yij為各質量濃度點測定響應值；Yi為線性方程計算響應值；C0為樣品中聯苯菊酯殘留量的平均質量濃度；為標準溶液的平均質量濃度。

相對不確定度：

表3 最小二乘法擬合標準曲線時引入不確定度計算結果Table 3 Uncertainty calculations from standard curve fitting by least squares regression analysis

校準過程產生的相對標準不確定度為：

2.2 樣品前處理過程產生的不確定度

2.2.1 樣品稱量引入的不確定度

天平校準允許的最大誤差為±0.000 1g，稱取茶葉5 g，取矩形分布，引入的相對標準不確定度為：

2.2.2 樣品定容引入的不確定度

凈化完畢后，經氮氣吹干的樣品進行定容，使用1 mL（V3）移液管，其允許的最大誤差為0.008 mL，取矩形分布，引入的相對標準不確定度。

2.2.3 樣品提取與凈化引入的不確定度

樣品的提取與凈化包含很多步驟，每一步驟都會引入不確定度，逐步確定每一步驟對測量結果不確定度的貢獻是相對困難的。實驗中采用方法的回收率對前處理過程中引入的不確定度進行評定。在陰性樣品中加入聯苯菊酯標準品，使其含量為0.056 mg/L，進行回收率（R）實驗每個5 次重復，結果見表4。

表4 回收率實驗Table 4 Results of replicate recovery tests

相對標準不確定度為：

為了確定回收率是否計入聯苯菊酯質量分數的計算中，應對平均回收率進行顯著性檢驗：

當t大于雙邊臨界值t（95,2）=4.3時，則回收率R有顯著性差異，回收率應用以修正結果；相反，則不必使用。

表5 茶葉中聯苯菊酯 顯著性檢驗Table 5 significance test for bifenthrin residues in tea

上述各因素互不相關，因此，樣品的前處理過程的不確定度為：

2.3 檢測過程隨機效應產生的不確定度

隨機效應通常產生于影響量的不可預測的變化。隨機效應不確定度主要來自幾個方面，即樣品代表性、樣品均勻性、進樣的重復性、體積刻度充滿的重復性、天平的重復性和儀器測量的重復性等。實驗中對隨機抽取的樣品進行3 次平行測定，對隨機效應引入的不確定度進行評定。3次測量的隨機效應導致的不確定度根據下式計算：

表6 茶葉中聯苯菊酯殘留量的檢測結果Table 6 Analytical results of bifenthrin residues in tea

2.4 合成標準不確定度

2.5 相對擴展不確定度

95%置信水平下，取K=2，則：

2.6 擴展不確定度

2.7 結果表示

用GC法測定茶葉中聯苯菊酯，結果為：

用GC-MS法測定茶葉中聯苯菊酯，結果為：

3 結 論

通過分析兩種方法各個步驟的不確定度，發現用GC法和GC-MS法測定茶葉中的聯苯菊酯的不確定度主要來自樣品前處理和標準曲線的計算以及樣品測試過程中的隨機效應。在樣品前處理過程中更加規范實驗操作來提高回收率，可以將前處理引入的不確定度進一步減小。此外，選用更加精密的量器具也可以將不確定度進一步減少。同時可以通過增加標準曲線各個點的測量次數和樣品的測量次數，改善標準曲線的線性，減少標準曲線和樣品測試過程中隨機效應引入的不確定度。而從總體來看，GC法的不確定度略低于GC-MS法，檢測結果具有更好的精密度。

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