【摘要】 建立了沉积物中痕量十溴联苯醚的分散液液微萃取-上浮溶剂固化-高效液相色谱-紫外法（dllme-sfo-hplc-uv）。以正交试验数据为训练样本，采用bp（back propagation）神经网络模型优化了分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件：分散剂为1.00 ml甲醇、萃取剂为35.0 μl十二醇、nacl质量浓度为10.00%、萃取时间10 min和ph=5，其萃取率（er）可达62.22%。方法的线性范围为3.5~1400 ng/g (r=0.9960)，检出限（lod）和定量限（loq）分别为2.3 pg/g（s/n=2）和5.6 pg/g（s/n=5），实际样品的加标回收率为97.7%~104.2%。本方法集萃取、富集、分离步骤于一体，简化了沉积物中十溴联苯醚的前处理过程。
【关键词】 分散液液微萃取; 上浮溶剂固化; 高效液相色谱-紫外法; 沉积物; 十溴联苯醚; 多层前馈神经网络
dispersive liquid-liquid microextraction based on solidification of floating organic drop with high performance liquid chromatography for determination of decabrominated diphenyl ether in surficial sedimentsjian ying-hong， hu yan， wang ting， liu jian-lin， zhang chen， li yu(energy and environmental research center，north china electric power university，beijing 102206)(college of environment and resources，jilin university，changchun 130012)college of environment and biology，jilin institute of chemistry and technology，jilin 132022)abstract a method for the determination of decabrominated diphenyl ether(decabde) in sediment samples at trace level using dispersive liquid-liquid microextraction based on the solidification of floating organic drop(dllme-sfo) and high performance liquid chromatography-ultraviolet detector(hplc-uv) has on the data of interactive orthogonal array design，the optimization experimental conditions were obtained with bp artificial neural network model：1.00 ml methanol as dispersive solvent，35.0 μl dodecanol as extractive solvent，10.00%nacl，ph 5，and extraction in 10 extraction recovery(er) was 62.22% at the extraction proposed method exhibited a wide linear range(3.5－1400 ng/g) with r2= limit of detection(lod) and the limit of quantification(loq) of this method were 2.3 pg/g(s/n=2) and 5.6 pg/g(s/n=5)， recoveries of real samples at different spiking levels of decabde were 104.2%，98.4% and 97.7%，tion，concentration and separation procedures for decabde from the sediment sample were carried out by one step，and hence，the process of dllme-sfo for decabde was shortened.
keywords dispersive liquid-liquid microextraction; solidification of floating organic drop; high performance liquid chromatography-ultraviolet detection; sediment; decabrominated diphenyl ether; back propagation artificial neural network
1 引言
环境基质中痕量有机物常用的萃取方法有索式提取〖1〗、固相萃取〖2〗、超声波辅助萃取〖3〗、微波辅助萃取〖4〗、加速溶剂提取〖5〗等，这些方法均具有很好的萃取效果，但为多步提取。如索式提取、超声波辅助萃取，就包括3步：有机溶剂提取、旋转蒸馏浓缩和净化。由于操作步骤较多，前处理时间长，索式提取的萃取时间甚至长达48 h以上，不利于大批量环境样品中有机物的测定和实时监测。
十溴联苯醚（decabde）是常用的商品化多溴联苯醚之一，广泛应用于电子、电器、交通、建材等领域〖6〗。目前，decabde广泛分布于各种环境介质中，如大气〖7〗、污泥〖8〗、土壤〖9~10〗、水体〖11〗及沉积物〖12~15〗。由于decabde未全面禁止生产，今后很长一段时间里，decabde将在环境中继续存在。
分散液液微萃取（dispersive liquid-liquid microextraction，dllme）是2006年rezaee等〖16〗建立的一种水样中有机物的液液微萃取方法，并得到了广泛应用〖16，17〗和改进〖17，18〗。zhao等〖19〗将分散液液微萃取法应用到固相样品的分析，对西瓜和黄瓜中有机磷农药进行了测定，但萃取过程包括2个步骤。leong等 〖20〗采用将萃取剂冰冻固化的方法，建立了分散液液微萃取-上浮溶剂固化（dllme-sfo）技术，将密度小于水的有机溶剂也应用于分散液液微萃取技术中。
本研究采用分散液液微萃取-上浮溶剂固化技术对沉积物中痕量decabde进行萃取，建立了沉积物中痕量decabde的dllme-sfo-hplc分析法。由于采用了密度小于水的萃取剂，在萃取后的离心过程中，萃取剂上浮到溶液表面，而沉积物因重力作用沉淀到溶液底部，从而可将沉积物中痕量的decabde一次性萃取、富集、分离出来，简化了其前处理步骤。
2 实验部分
2.1 仪器与试剂
agilent 1200高效液相色谱仪，配备手动进样阀（20.0 μl定量环）、自动脱气装置、二元泵、紫外检测器；2-16pk离心机（sigma公司）；10 ml圆锥形玻璃离心管，使用前用马弗炉（sx-4-10，ksw，北京）500 ℃下煅烧以去除有机物。
decabde标准品（德国torfer公司）。丙酮、乙腈、甲醇（色谱纯，美国公司）。十一醇、十二醇、十六烷、乙醇（色谱纯，北京恒业中远化工有限公司）。nacl（分析纯，德国sigma-aldrich公司）。
2.2 色谱条件
流动相：甲醇-水（95∶5，v/v）；流速1.0 ml/min；zorbax eclipse xdb-c18色谱柱（150 mm×4.6 mm， 5 μm， agilent公司)；柱温30 ℃； 检测波长226 nm；进样量10 μl。
2.3 沉积物采集与标准样品配制
采用挖式采样器于某江段沉积物表层0~5 cm采集样品，过0.75 mm尼龙筛网滤去除杂物，于阴凉通风处自然风干、研磨，4 ℃冷藏保存。称取200.00 g沉积物样品，加入0.0021 g decabde标准品，研磨混匀，得10.50 μg/g decabde标准样品。
2.4 分散液液微萃取-上浮溶剂固化过程
取0.10 g沉积物样品于10 ml离心管中，加入0.7778 g nacl和7 ml去离子水，用力摇匀，用hcl调溶液的ph=5。1.00 ml甲醇与35.0 μl十二醇完全混合后，用2.0 ml注射器快速注入溶液中，沉积物内的decabde被萃取入萃取剂小液滴中。静止10 min后，以5500 r/min离心10 min。沉积物将沉积于离心管底部，萃取剂浮于水面。快速将离心管放入冰水混合液中放置5 min，将萃取剂冰冻固化〖２０〗，轻轻除去附在固体表面的杂质，然后移入2 ml样品瓶中融化，萃取剂的体积为（20±2）μl。用25 μl微型注射器移取萃取剂10 μl，注入hplc分析。
2.5 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件优化
以正交试验数据为训练样本，对decabde的分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件建立bp神经网络模型，并利用matlab遗传算法工具箱对萃取条件进行优化。
3 结果与讨论
3.1 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的正交试验
采用正交试验，对分散液液微萃取-上浮溶剂固化过程影响沉积物中decabde萃取效果的因素进行分析。依据因素水平表（表1），以萃取回收率（er）为指标，选用l27(313)正交表进行实验。
表1 正交试验因素水平表（略）
table 1 factors and levels for interactive orthogonal array design
3.2 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的优化
3.2.1 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件遗传神经网络模型的建立 以萃取剂体积（a）、分散剂体积（b）、萃取剂（c）、分散剂（d）、ph（e）、nacl质量浓度（f）、萃取时间（g）和沉积物粒径（h）为输入条件，decabde萃取回收率（er）为输出条件，正交试验数据为训练样本，建立了decabde分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的bp神经网络模型。选取6组实验数据对所建模型进行验证（表2），结果表明：模型预测结果的r2和nsc值分别为0.9451和0.9713，均达到0.80以上，表明模型预测的准确度较高〖21〗。模型预测值与实验值的平均相对标准误差为11.9%，但乙腈为分散剂时，相对标准偏差（rsd）达32.2%，表明乙腈对沉积物中decabde的萃取效果较差。
3.2.2 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的优化及验证 采用遗传算法对萃取条件进行了优化。设定萃取时间（g）为10 min、萃取剂体积（a）分别为35和40 μl，计算萃取剂类型为十六烷（0.7734）、十二醇（0.8201）、十一醇（0.834），分散剂类型（d）为丙酮（0.788）、乙腈（0.7857）、甲醇（0.792）时其余4个影响因素（分散剂体积、ph， nacl质量浓度（%）、粒径）的最优取值，得到5组优化值。对5组优化值加以验证，优化值和验证结果见表3。从表3可见，萃取剂为十一醇时，实验值与优化值间的相对误差较大，分别为29.4%和11.2%，表明本条件下十一醇对沉积物中十溴联苯醚的萃取效果不佳；萃取剂剂为十二醇时，实验值与优化值间的相对误差均较小，尤其当分散剂为1 ml甲醇、萃取剂体积为35 μl时，优化值与验证值的相对偏差最小（1.21%），故确定分散液液微萃取-上浮溶剂固化的优化条件为：萃取剂为35 μl十二醇、分散剂为1.0 ml甲醇、ph=5、nacl质量浓度为10%、萃取时间10 min，样品粒径0.061 mm。
表2 bp神经网络模型分散液液微萃取-上浮溶剂固化decabde回收率预测分析（略）
table 2 analysis of orthogonal experimental results of dispersive liquid-liquid microextraction-solidification of floating organic drop (dllme-sfo) for decabrominated diphenyl ether(decabde)
a~h同表1(a－ｈ are the same as in table 1).
表3 分散液液微萃取-上浮溶剂固化条件的bp神经网络遗传算法优化及验证（略）
table 3 optimization and verification of extraction recovery(er) under dispersive liquid-liquid microextraction of floating organic drop(dllme-sfo) procedure based on back propagation(bp) artificial neural network model through matlab software
a~h同表1(a－ｈ are the same as in table 1).
3.3 方法评价
在优化条件下，按照2.4的萃取步骤将沉积物中decabde萃取到十二醇中，在2.2的色谱条件进行高效液相色谱分析。制备的标准样品和沉积物样品中decabde的色谱图见图1，decabde的保留时间为23.14 min。在3.5~1400 ng/g范围内，方法的线性方程为y=101.71x+3.6996，相关系数r=0.9921。采用逐步稀释法，测得本方法decabde的检出限（lod，s/n=2）为2.3 pg/g，定量限（loq，s/n=5）为5.6 pg/g。不同浓度下方法的加标回收率分别为104.2%、98.4%和97.7%，相对标准偏差rsd（n=3）分别为3.7%、2.2%和2.2%(表4)。
图1 ｄecabde标准样品(a，350 ng/g)和实际样品(b)的分散液液微萃取-上浮溶剂固化色谱图（略）
fig.1 decabde chromatogram in standard material（a，350ng/g）and in real sample (b) after dllme-sfo
方法空白和基质空白实验均未检测出decabde，表明实验过程和沉积物基质不会对分析过程产生干扰。
表4 实际样品decabde加标回收率及分析（略）
table 4 determination of decabde in real sediment samples before and after decabde spiked
3.4 实际环境样品的分析
应用所建方法对某江段3个排污口附近沉积物样品中decabde进行定量测定（表4），其中decabde含量范围为3.81~6.95 ng/g，相对标准偏差为4.8%~8.4%。
3.5 其它方法的比较
本方法检出限与索式提取-gc-ms的检出限（5~20 pg/g）〖1〗、超声波辅助萃取-gc-ecd的检出限（5.4~9.2 pg/g）〖3〗相近，比微波辅助萃取-gc/ms/ms（290~550 pg/g）〖4〗和加速溶剂萃取-gc-ms的检出限(325 pg/g) 〖5〗低两个数量级；方法的萃取时间(10 min)与超声波辅助萃取（10 min）、加速溶剂提取（10 min）、微波辅助萃取（15 min）相近，少于索式提取(48 h)；方法的萃取剂体积（35 μl）比索式提取（150 ml）、超声波辅助萃取（40 ml）、微波辅助(15~45 ml)、加速溶剂提取（60 ml）的溶剂体积小。本方法检出限低、耗用萃取剂较少、省时、操作简单。
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