【摘要】 荧光光谱分析以其快速、简便、灵敏度高等优点被广泛应用于油品的法医分析。

油品污染物的快速、可靠检测对环境保护具有重要意义。Cui[1]等人研究了非常规稳态荧光光谱与XY-FUSED网络联用技术(XY-FS)对六种油类的分类和鉴定。用FS920稳态荧光光谱仪测定了油样的激发发射基质荧光光谱、同步荧光光谱和总同步荧光光谱。

 

荧光光谱分析以其快速、简便、灵敏度高等优点被广泛应用于油品的法医分析。油的荧光主要来源于多环芳烃(PAHs)的存在。然而，由于石油中存在大量的多环芳烃，石油的发射光谱严重重叠。此外，发射和激发光谱的形状和强度分别随着激发和发射波长的变化而变化。来自所有油类荧光团的荧光响应不同于传统的捕获方法，即单一的激发或发射光谱。因此，人们引入了非常规的稳态荧光技术，即激发发射矩阵荧光(EEMF)光谱、同步荧光光谱(SFS)和全同步荧光光谱(TSFS)来解决上述问题。

 

图1 六种油的TSFS等值线图。 [1]

 

在非常规稳态荧光数据中，TSFS数据集的分类性能最好。偏移量为10-90 nm的SFS数据的性能好于EEMF数据，而偏移量为100 nm和110 nm的SFS数据的性能比EEMF数据差。这主要是由于三类数据的结构性差异造成的。图2显示了非常规稳态荧光数据的情况。从图2A可以看出，当SFS的偏移量大于10 nm时，可以避免瑞利散射(当SFS的偏移量为0 nm时，得到瑞利散射)。因此，当采用适当的偏移量时，在TSFS中可以很容易地避免瑞利散射。图2B中示出了TSFS景观，图2B中的线条表示了SFS。可以看出，当SFS的偏移量为100和110 nm时，光谱特性不再明显。因此，这两组用于分类的SFs的准确性较差。

 

图2 EEMF、SFS和TSFS的景观。[1]

 

Cui等人获得并比较了六种油品的非常规稳态荧光光谱。将XY-FS用于数据分析，并与PLS-DA、MCRALS-LDA和PARAFAC-LDA进行了比较。研究结果表明，TSFS与XY-FS相结合可以用于油品污染物的分类识别。TSFS提供了比SFS更全面的分析信息，因为通过2D光谱中的单一发射光谱(即SFS)很难捕捉到石油中所有荧光团的响应。与EEMF相比，TSFS具有更容易避免瑞利散射干扰和提供更独特的荧光光谱的优点。因此，TSFS可以更方便、更准确地用于油品的表征和分析。此外，XY-FS具有较高的精度和预测能力，更适合于油品污染物的实时监测。

 

[1] Y. Cui, P. Zhao, J. Ma, Y. Chen, W. Gao and L. Chen, "Discrimination of Oil Contaminants Using Supervised Kohonen Network and Unconventional Steady State Fluorescence Spectroscopy: A Comparative Evaluation," in IEEE Access, vol. 11, pp. 65327-65335, 2023.

 

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