近日，国科大杭州高等研究院环境学院2023级硕士李艳在Analytical Chemistry上发表题为“Direct Identification and Quantification of Nanoplastics in Aqueous Environments via Dual-Channel Electrothermal Vaporization-Microplasma-Based Point Discharge-Optical Emission Spectrometry (DC-ETV-μPD-OES)”的研究论文。该研究自主搭建了一套双通道电热挥发-尖端放电-微等离子体原子发射光谱（DC-ETV-μPD-OES）分析平台，首次实现了ETV-μPD-OES技术对液态纳塑料悬浮液的直接分析，成功解决了该技术无法直接分析液态样品、需经历繁琐的过滤干燥等预处理的难题。
▲文章信息
纳塑料因其尺寸微小、比表面积大，更易穿透生物屏障、在生物组织中富集，并可作为重金属、有机污染物的载体产生放大的毒性效应。然而，现有纳塑料检测技术仍存在明显应用局限，制约了对其环境归趋、迁移机制和长期生态风险的深入研究。因此，开发一种集微型化、低功耗、高灵敏度与现场检测能力于一体的纳塑料分析技术具有重要的科学意义与应用价值。
本研究基于微等离子体原子发射光谱技术，结合电热蒸发进样方法，通过创新的双通道气路设计，成功搭建了DC-ETV-μPD-OES分析平台，实现了水环境中纳塑料的直接、快速、精准检测。通过采用“先蒸发后热解”的双通道气路设计，在激发源前端集成电控三通阀与干燥管，实现了ETV-μPD-OES技术对液态纳塑料悬浮液的直接分析。系统在连续7次进样中碳信号的相对标准偏差（RSD）仅为2.1%，确保了DC-ETV-μPD-OES系统对含水纳塑料样品直接分析的长期稳定性和可靠性。研究团队优化了关键实验参数，并通过热重分析和Py-GC/MS联用技术验证了聚合物热解产物与检测信号的对应关系。在最佳条件下，四种纳塑料在5~227 mg C/L浓度范围内均表现出优异的线性关系（R2 > 0.998），检出限介于4.08~11.02 mg C/L之间，7次平行测定的RSD均低于4%。团队基于2800组µPD-OES光谱数据构建的KNN机器学习分类模型准确率达100%，有效解决了多类型纳塑料光谱特征重叠导致的识别难题。为验证方法的实用性，研究团队选取真实环境水体进行加标回收实验，四种纳塑料的加标回收率在84.6%~109.1%之间，证实了该方法在实际水样分析中的可靠性和抗基质干扰能力。
该平台实现了ETV-μPD-OES技术对液态纳塑料悬浮液的直接分析，成功解决了传统方法样品损耗大、操作繁琐的难题，同时兼具微型化、低成本、低功耗的优势，为水环境中纳塑料的现场筛查与定量分析提供了全新的技术路径。
▲论文摘要图
该论文第一作者为曲广波教授工作室硕士生李艳，通讯作者为谭志强教授。该研究得到了中国科学院战略性先导科技专项（A类）、国家自然科学基金、环境化学与环境毒理全国重点实验室提升原始创新能力平台项目等资助。
论文链接：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.6c00102
