农产品混合样品中农药残留的快速筛选定量检测方法

为提高农产品的检测效率,本文首次提出了农产品混合样品中农药残留快速筛选定量检测方法的概念和技术条件,同时提出了基于超高效液相色谱-串联质谱的农产品混合样品中108种农药残留快速筛选定量检测方法。本文依据色素含量进行分类制备混合样品开展筛选检测,结果显示,样品前处理中氮吹复溶溶剂丙酮-水-甲醇选择2∶3∶5 (体积比)的配比最为适合;108种农药化合物的定量限在0.5~5.0μg/kg之间,全部低于GB 2763-2021 《食品安全国家标准食品中农药最大残留限量》规定的各农药最大残留限量,满足检测要求;方法的线性范围为0~20.0μg/L,相关系数大于0.990。低浓度0.5~5.0μg/kg的加标水平下108种农药化合物的回收率在60%~120%范围内,中浓度10.0μg/kg、高浓度20.0μg/kg的加标水平下其回收率在80%~110%范围内,低浓度和中高浓度加标水平下变异系数分别≤20%和<11%,上述指标完全符合GB/T 27404-2008 《实验室质量控制规范食品理化检测》对检测方法回收率和精密度的要求。本文选择的108种农药有广泛代表性和针对性,因此在实际检测工作中本方法有很强的应用价值。

废水生物脱氮过程中N_(2)O排放数学模型研究进展

氧化亚氮(N_(2)O)的温室效应比CO_(2)强265倍,可从废水生物脱氮过程中产生并直接排放,如果不对其加以控制,会显著增加污水处理厂的碳足迹。N_(2)O排放的数学建模对于深入解析N_(2)O产生机制、量化N_(2)O排放、优化生物脱氮工艺和制定N_(2)O减排策略具有重要意义。结合当前国内外研究现状,阐述了废水生物脱氮过程中N_(2)O产生机制;归纳了基于不同机制建立的N_(2)O数学模型,包括氨氧化细菌(ammonia-oxidizing bacteria,AOB)经过羟胺氧化途径和AOB反硝化途径产生N_(2)O模型、异养反硝化途径产生N_(2)O模型以及耦合AOB和异养反硝化细菌产生N_(2)O模型;总结了新型生物脱氮系统N_(2)O模型,实际工程应用情况及校准N_(2)O数学模型中存在的问题;并对今后N_(2)O数学模型的研究方向进行了展望。