污水溯源方法与流程

本发明涉及污水溯源的技术领域，具体而言，涉及污水溯源方法。

背景技术：

污废水非法超标偷排及突发性水污染事故都会对河流等水系及生态环境造成严重的污染和伤害，因此通过水污染溯源技术快速认定污染源对应急处置突发性水污染事件具有特别重要意义。传统的水污染溯源技术主要是在事故发生后采集被污染的下游水样和上游涉污企业排污口的水样，通过荧光光谱分析比对以实现对污染源的排查和追溯。但若上游的涉污企业较多，则要进行污染溯源的工作量也较大，难以及时完成污染源排查与溯源工作；并且荧光光谱受限于仅能检查出发荧光的物质，若存在水溶性不好的污染物或可能导致荧光淬灭的污水，则荧光光谱分析结果的准确性较差。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供污水溯源方法，以解决现有技术中水污染溯源技术存在的准确性差和效率差的技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供的第一种污水溯源方法的技术方案如下：

污水溯源方法，包括以下步骤：

(1)获取信号增强基底；

(2)采用至少两种修饰剂对所述信号增强基底进行修饰并对应获得至少两种修饰基底；

(3)采用表面增强拉曼散射获取每个样品在至少两个修饰基底下的至少两个拉曼光谱，每个样品的至少两个拉曼光谱构成该样品的sers水质指纹；所述样品包括来自于被污染水体的污染水样以及位于被污染水体上游排污口的排污口水样；

(4)首先通过污染水样的sers水质指纹的特征峰确定目标污染物的特征峰；然后分析排污口水样的sers水质指纹，找出具有所述目标污染物特征峰的排污口水样，判定具有目标污染物特征峰的排污口水样来源为污染源。

表面增强拉曼散射(surfaceenhancedramanscattering，简称为sers)不仅分析速度快(几秒到几分钟范围)，而且分析灵敏度可达到单分子水平。sers光谱半峰宽仅为1nm左右，可以对多种物质同时进行定性和定量分析而不发生相互干扰。这些优点使得sers光谱可以和水质一一对应，实现水质特征的sers水质指纹表达，从而高准确度地溯源。与三维荧光光谱相比，sers光谱的应用范围更广，灵敏度更高，特异性更强，可以提供单分子信息。本发明进一步通过对基底进行不同的表面修饰，特异性的捕获水体中的物质，实现同一水体样本的多维度信息表征，从而获取特异性更强、准确性更高的sers水质指纹，进一步提升溯源的准确度。

进一步地是，每种修饰基底处理的样品在至少两个波长的激发光下进行表面增强拉曼散射测试，每个样品的至少四个拉曼光谱构成该样品的sers水质指纹。由此，可以捕获更多的物质，获取特异性更强、准确性更高的sers水质指纹。

为了实现上述目的，本发明提供的第一种污水溯源方法的技术方案如下：

污水溯源方法，包括以下步骤：

(1)获取信号增强基底；

(2)采用至少两种修饰剂对所述信号增强基底进行修饰并对应获得至少两种修饰基底；

(3)采用表面增强拉曼散射获取每个样品在至少两个修饰基底下的至少两个拉曼光谱，每个样品的至少两个拉曼光谱构成该样品的sers水质指纹；所述样品包括来自于被污染水体的污染水样以及位于被污染水体上游排污口的排污口水样；

(4)采用主成分分析法分析所有样品在同一修饰基底下的拉曼光谱，对应得到至少两个分别为所有样品在对应的修饰基底下的置信区间分布图；

(5)首先通过污染水样的sers水质指纹的特征峰确定目标污染物的特征峰；然后选择在每个置信区间分布图中均与污染水样置信区间相重合的排污口水样并分析其sers水质指纹，找出具有所述目标污染物特征峰的排污口水样，判定具有目标污染物特征峰的排污口水样来源为污染源。

本发明在引入多基底进行sers光谱分析提升溯源准确度的基础上，进一步引入主成分分析(principalcomponentanalysis，简称为pca)，有效地减少了后续的分析量，效率显著提升。

进一步地是，每种修饰基底处理的样品在至少两个波长的激发光下进行表面增强拉曼散射测试，每个样品的至少四个拉曼光谱构成该样品的sers水质指纹，对应获得至少四个置信区间分布图。

由此，可以捕获更多的物质，获取特异性更强、准确性更高的sers水质指纹，从而提升判断的准确度。

作为上述任一种污水溯源方法的进一步改进，所述至少两种修饰剂选自于mua(11-巯基十一烷酸)、mpy(4-巯基吡啶)、mba(4-巯基苯甲酸)、4-atp(对氨基苯硫酚)和2-abt(2-氨基苯硫醇)中的至少两种。

作为上述任一种污水溯源方法的进一步改进，所述信号增强基底为贵金属纳米颗粒。

作为上述任一种污水溯源方法的进一步改进，所述贵金属纳米颗粒为银纳米颗粒或金纳米颗粒。

作为上述任一种污水溯源方法的进一步改进，当采用银纳米颗粒时，修饰基底制备过程如下：

(1)在搅拌下将硝酸银溶液加热至沸腾后加入柠檬酸钠溶液，然后在冷凝回流条件下使溶液保持沸腾状态一段时间，然后在搅拌下冷却至室温，即得到银纳米颗粒溶液；

(2)将所述银纳米颗粒溶液与修饰剂溶液混合，即得到修饰基底。

作为上述任一种污水溯源方法的进一步改进，当采用金纳米颗粒时，修饰基底制备过程如下：

(1)在搅拌下将氯金酸溶液加热至沸腾后加入柠檬酸钠溶液，然后再持续加热一段时间，然后在搅拌下冷却至室温，即得到金纳米颗粒溶液；

(2)将所述金纳米颗粒溶液与修饰剂溶液混合，即得到修饰基底。

通过直接采用生成贵金属纳米颗粒后的分散液，可以显著节约工序。

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的说明。本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来辅助对本发明的理解，附图中所提供的内容及其在本发明中有关的说明可用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例a的污水溯源方法中样品1在三种修饰基底下的sers水质指纹。

图2为本发明实施例a的污水溯源方法中样品2在三种修饰基底下的sers水质指纹。

图3为本发明实施例a的污水溯源方法中样品3在三种修饰基底下的sers水质指纹。

图4为本发明实施例a的污水溯源方法中样品4在三种修饰基底下的sers水质指纹。

图5为本发明实施例b的污水溯源方法中样品4在三种修饰基底和两个波长的激发光下的sers水质指纹。

图6为本发明实施例c的污水溯源方法中所有样品在mua-agnps、633nm下的置信区间分布图。

图7为本发明实施例c的污水溯源方法中所有样品在mpy-agnps、633nm下的置信区间分布图。

图8为本发明实施例d的污水溯源方法中所有样品在mua-agnps、532nm下的置信区间分布图。

图9为本发明实施例d的污水溯源方法中所有样品在mua-agnps、785nm下的置信区间分布图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行清楚、完整的说明。本领域普通技术人员在基于这些说明的情况下将能够实现本发明。在结合附图对本发明进行说明前，需要特别指出的是：

本发明中在包括下述说明在内的各部分中所提供的技术方案和技术特征，在不冲突的情况下，这些技术方案和技术特征可以相互组合。

此外，下述说明中涉及到的本发明的实施例通常仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。因此，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

关于本发明中术语和单位。本发明的说明书和权利要求书及有关的部分中的术语“包括”、“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

实施例a

本实施例的污水溯源方法采用三种修饰基底来进行污水的溯源，具体如下：

首先，制备银颗粒纳米颗粒溶液：在搅拌下将500毫升浓度为5毫摩尔/升的硝酸银溶液加热至沸腾后快速加入10毫升质量分数为10％的柠檬酸钠溶液；然后在冷凝回流条件下，使溶液保持沸腾状态1小时；然后停止加热，在搅拌速度为800转/分钟条件下冷却至室温，即得到银纳米颗粒浓度为5毫摩尔/升的银纳米颗粒溶液。

然后，制备三种修饰基底，分别如下：

a.将100毫升的银纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mua溶液混合并搅拌4小时，即得到mua修饰的银纳米颗粒溶液，简称为mua-agnps；

b.将100毫升的银纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mpy溶液混合并搅拌4小时，即得到mpy修饰的银纳米颗粒溶液，简称为mpy-agnps；

c.将100毫升的银纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mba溶液混合并搅拌4小时，即得到mba修饰的银纳米颗粒溶液，简称为mba-agnps；

然后测试四种样品的sers水质指纹，四种样品分别命名为样品1、样品2、样品3和样品4，其中，样品4为污染水样，样品1-3为排污口水样。测试过程具体如下：

将三种修饰基底对应放入三个相同体积的样品1中并均在波长为633nm的激发光波长下进行表面增强拉曼散射测试，即可获取如图1所示的样品1在三种修饰基底下的sers水质指纹；

将三种修饰基底对应放入三个相同体积的样品2中并均在波长为633nm的激发光波长下进行表面增强拉曼散射测试，即可获取如图2所示的样品2在三种修饰基底下的sers水质指纹；

将三种修饰基底对应放入三个相同体积的样品3中并均在波长为633nm的激发光波长下进行表面增强拉曼散射测试，即可获取如图3所示的样品3在三种修饰基底下的sers水质指纹；

将三种修饰基底对应放入三个相同体积的样品4中并均在波长为633nm的激发光波长下进行表面增强拉曼散射测试，即可获取如图4所示的样品4在三种修饰基底下的sers水质指纹；

图1-4中，“mua”代表的线条表示以mua-agnps为修饰基底的拉曼光谱，其余线条类推。

通过图4可知，麻黄素在831cm^-1和1018cm^-1的拉曼位移处的特征峰在三种修饰基底下都有检出，但是对比可知，mua-agnps对应麻黄素的捕捉是最佳的，可见，采用多种修饰基底可以显著提升sers水质指纹的特异性。

对比图1-4可知，在633nm激发光波长检测条件下，样品a1、样品a2、样品a3和样品a4都具有自己特征性的拉曼光谱，并且在不同修饰剂修饰的银纳米颗粒基底对应的sers水质指纹差异巨大，可以实现三个维度的特征性表达。

若目标污染物为麻黄素，那么进一步分析图1-3中是否存在831cm^-1和1018cm^-1的拉曼位移处的特征峰，若图1-3中存在具有麻黄素的特征峰的sers水质指纹，那么该sers水质指纹对应的排污口水样出处为污染源。当然目标污染物可以设置为多个，污染源也可能是多个。拉曼光谱中特征峰出峰位置的分析为拉曼数据处理的常规技术手段，此不赘述。

实施例b

本实施例的污水溯源方法采用三种修饰基底和两种激发光波长来进行污水的溯源，具体如下：

首先，制备金纳米颗粒溶液：量取100毫升质量分数为0.01％的氯金酸溶液于锥形瓶中，在搅拌速度为1000转/分钟条件下加热至沸腾；然后迅速加入2毫升质量分数为1％的柠檬酸钠溶液，并持续搅拌并保持沸腾状态15分钟；然后停止加热并持续搅拌直至冷却为常温，即得到金纳米颗粒浓度为0.24毫摩尔/升的金纳米颗粒溶液。

然后，制备三种修饰基底，分别如下：

a.将100毫升的金纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mua溶液混合并搅拌4小时，即得到mua修饰的金纳米颗粒溶液，简称为mua-aunps；

b.将100毫升的金纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mpy溶液混合并搅拌4小时，即得到mpy修饰的金纳米颗粒溶液，简称为mpy-aunps；

c.将100毫升的金纳米颗粒溶液与2毫升浓度为10毫摩尔/升的mba溶液混合并搅拌4小时，即得到mba修饰的金纳米颗粒溶液，简称为mba-aunps；

然后测试样品1-4的sers水质指纹，测试方式同上。

图5为样品4在三种修饰基底和两种激发光波长(532nm和633nm)下的sers水质指纹；对比图4和图5可知，当在多种修饰基底的基础上进一步采用多个波长的激发光进行拉曼测试时，样品的sers水质指纹的特异性更强，可以显著提升溯源的准确度，但相应地会提升工作量。

图5中，“mua、532nm”代表的线条表示mua-agnps处理后的样品4在532nm的激发光下测试的拉曼光谱，其余线条类推。

实施例c

与实施例a相比，本实施例的污水溯源方法具有的区别是：引入pca，实现快速、高效地识别。具体如下：

首先分别测试10个样品在实施例a中的mua-agnps和mpy-agnps处理后并633nm下测试的三个拉曼光谱，其中，样品c10为污染水样，样品c1-c9为排污口水样。

采用pca分析10个样品在mua-agnps、633nm下的拉曼光谱，对应得到如图6所示的置信区间分布图；

采用pca分析10个样品在mpy-agnps、633nm下的拉曼光谱，对应得到如图7所示的置信区间分布图；

由图6-7可知，在某一种修饰基底条件下难以区分的样品，换一种修饰剂后即可区分，从而实现特异性识别。例如，在图6中，即在mua-agnps处理下，样品c5和样品c10出现pca置信区间重叠，难以区分，而在mpy-agnps处理下置信区间完全没有重叠，说明样品c5和样品c10仍具有明显的区别。

进一步确定污染源时，选择图6-7中置信区间均与样品c10的置信区间相重合的样品并进一步分析其特征峰，分析方法与实施例a或实施例b相同。可见，若不采用pca，则需要分析所有10个样品的拉曼光谱的特征峰，工作量非常繁重，但是当引入pca之后，只需要分析置信区间均与样品c10的置信区间相重合的样品拉曼光谱，即只需要分析样品c3、样品c4、样品c7和样品c9的拉曼光谱，工作量显著减少，并且在pca的优化统计之下选择的样品，可以保证较高的准确度。

实施例d

与实施例c相比，本实施例的污水溯源方法具有的区别是：进一步在多个激发光波长之下获取置信区间。具体如下：

进一步测试10种样品在实施例a中mua-agnps处理后并分别在532nm和785nm下测试的六个拉曼光谱；

采用pca分析10个样品在mua-agnps、532nm下的拉曼光谱，对应得到如图8所示的置信区间分布图；

采用pca分析10个样品在mua-agnps、785nm下的拉曼光谱，对应得到如图9所示的置信区间分布图；

对比图6和图8-9可知，当采用一种修饰基底时，在某一种波长的激发光下难以区分的样品，换一种波长的激发光后即可区分，从而实现特异性识别；例如，在图6中，在633nm下，样品c3、样品c4和样品c5均与样品c10出现pca置信区间重叠；在图8中，在532nm下，样品c4和样品c5得以与样品c10区分，但样品c3与样品c10仍出现pca置信区间重叠；然而在图9中，在785nm下，样品c3与样品c10的置信区间完全没有重叠。而无论是在哪个激发光波长下进行测试，样品7和样品9均与样品c10出现pca置信区间重叠，此时，选择样品7和样品9进一步进行拉曼特征峰比对即可，工作量较未增大激发光波长个数时降低了一半。

前述可知，与实施例a相比，虽然采用实施例b的污水溯源方法可以提升溯源的准确度，但是相应地会导致分析工作量显著提升。但是从实施例c和实施例d可以看出，当引入pca之后可以显著降低工作量；而在实施例c的基础上，实施例d通过进一步在多波长激发光下获取更多的特征拉曼光谱，可以提升pca的统计范围，在降低工作量的同时保留超高的准确度。可见，将pca、多种修饰基底和多个波长激光法相结合，既可以保证超高的准确度，还能快速地得到溯源结果。

在图1-5中均引入了样品在未加入修饰基底时的拉曼光谱(图中表示为“空白”)，其目的在于证明修饰基底可以捕获更多的物质，从而出现更多的特征峰。

修饰基底的制备中，对于不溶于水或微溶于水的修饰剂，其制备过程不同于其它溶于水的修饰剂，以mpy为例，其配制过程具体为：先采用无水乙醇配置浓度为1摩尔/升的mpy溶液，然后用水稀释，最终得到浓度为10毫摩尔/升的mpy溶液。

其余的溶液均采用水溶液。

以上对本发明的有关内容进行了说明。本领域普通技术人员在基于这些说明的情况下将能够实现本发明。基于本发明的上述内容，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。