基于离子液体的微萃取方法测定环境样品中的有机污染物

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时间:2019-02-26

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1、磷、杀螟硫磷和甲基对硫磷的高效液相色谱方法,采用单因素实验方法,对影响萃取效果的主要因素进行了考察。选用离子液体[C8MIM]PF6为萃取剂,在搅拌速度j刁600rpm,萃取温度为30。C,萃取时间为60min条件下实现了对水中的4种有机磷农药的萃取富集,4种目标化合物在该方法下的检出限在0.015~0.02699·LJ之间,富集倍数在116~150之间。将建立的方法应用于实际水样的测定中,该方法的回收率为86.71%~103.7%,相对标准偏差为1.45%~3.26%,可用于环境水样中这4种有机磷农药的测定。对不同的样品前处理方法包括单滴液

2、相微萃取,中空纤维微萃取和溶剂棒微萃取方法萃取水中4种有机磷农药的效果进行了比较,通过实验结果的对比,指出了溶剂棒微萃取在液相微萃取方法上具有一定的优势。建立了基于离子液体的分散液相微萃取测定水中苯酚、2,4一二氯酚、2,4,6.三氯酚和五氯酚的高效液相色谱方法,采用单因素实验方法,对影响萃取效率的主要因素进行了考察,确定了在考察范围内的优化条件。结果表明,优化条件为选择离子液体[C8mim][BF4】为萃取剂,甲醇为分散剂,萃取剂用量为60}tL,分散剂用量为4009L。通过对实际水样的测定表明,该方法的回收率范围在88.32%93.57%

3、之间,相对标准偏差在O.97%一-,2.62%之间,富集倍数在80倍以上。该方法操作简单,富集倍数高,可用于环境水样中酚类化合物的测定。II摘要关键词:离子液体,微波辅助萃取,分散液液微萃取,溶剂棒微萃取,高效液相色谱,有机磷农药,酚类化合物IIIABSTRACTLIQUIDPHASEMICROEXTRACTIONMETHODSBASEDONIONICLIQUIDFORDETERMININGoRGANICCONTAMINANTSINENVIRoNMENTALSAMPLESAtpresent,environmentalpollutionisin

4、creasinglyseriousandhascausedacertaineffecttopeople’Slifeandhealth.Ithasaveryimportantsignificancetostrengthenthedetectionmethodresearchoforganiccontaminantresidues.Thematrixofenvironmentalsamplesisusuallyrelativecomplexandtheconcentrationoforganiccontaminantsinenvironmenta

5、lsamplesisverylow.Itisnecessarytoseparateandenrichthetargetanalytesthroughthepretreatmentprocesswiththepurposeofachievingthedetectiondemandoflowconcentrationtargetanalytes.Ionicliquidasanewtypeandgreenextractionsolventwiththeadvantagesofhighchemicalstability,wideliquidrange

6、,lowvolatilityandexcellentmiscibilityhaveattractedincreasinginterestsandreceivedwidespreadapplicationintheextractionandseparationfields.Thispapermainlyestablishedthedetectionmethodoforganiccontaminantsinenvironmentalsamplesbasedonionicliquidasextractionsolventandrealizedthe

7、sensitivedeterminationoftheorganiccontaminantsinV北京化工人学硕上学位论文environmentalsamples.Themainresearchcontentswereasfollows:Thearticleestablishedthepretreatmentmethodofmicrowaveassistedextractioncoupledwithdispersiveliquidmicroextractionbasedonionicliquidtodeterminethediazinonan

8、dphorateinsoilbyhighperformanceliquidchromatography.Throughsinglefactorexperiment,

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