無需樣品預處理、不破壞微塑料形態、直接對濾膜上的殘留物進行成像分析——一項來自丹麥Lightnovo的拉曼成像技術,正悄然改變海洋微塑料監測的現狀。
你或許不知道,每年有超過800萬噸塑料垃圾進入海洋,它們逐漸分解成小于5毫米的微塑料,悄然進入食物鏈,最終可能抵達我們的餐桌。
面對如此隱形的污染,如何精準、快速地檢測海水中的微塑料,一直是環保領域的重大挑戰。
近日,一項基于2D拉曼成像與化學計量學分析的創新技術,成功實現了對海水中微塑料的“原位識別",不僅大幅提升檢測效率,更避免了傳統方法中樣品損耗與污染的問題。
微塑料,指尺寸小于 5毫米 的合成塑料顆粒,廣泛存在于海水、土壤甚至空氣中。
它們容易被海洋生物吞食,進入食物鏈,最終影響生態系統和人類健康。
目前,多個海域均已檢測出微塑料的存在,地中海、北大西洋、東海 等區域尤為嚴重。
傳統檢測方法通常需要將水樣過濾、化學處理、分離提取,過程繁瑣且容易導致微塑料損失或形態改變。

海水中微塑料污染示意圖(圖片來源:Lightnovo)
目前常用的微塑料分析方法包括 傅里葉變換紅外顯微鏡、熒光顯微鏡、掃描電鏡、熱解氣相色譜-質譜聯用 等。
這些方法大多需要將濾膜上的殘留物取下,并進行一系列預處理,如 浮選分離、化學消解、篩分過濾、烘干 等。
不僅流程復雜、耗時耗力,還可能造成微塑料的 損失、聚集、形態改變,影響檢測結果的準確性。
更重要的是,這些步驟往往無法在采樣現場完成,樣品必須運回實驗室,進一步增加了分析的時間與成本。
丹麥Lightnovo公司推出的 RG拉曼顯微鏡,結合 2D拉曼成像 與 多元曲線分辨率-交替最小二乘法 技術,實現了對濾膜上殘留物的 原位分析。
該技術無需將殘留物從濾膜上取下,也無需去除其他雜質,直接在濾膜表面進行拉曼光譜掃描,通過化學成像識別微塑料的種類與分布。

Lightnovo RG拉曼顯微鏡實物圖
其工作原理可簡述為:
使用532nm激光對濾膜表面進行逐點掃描
每個點采集一個拉曼光譜,構成一個 三維數據立方體
通過MCR-ALS算法分解出不同化學成分的“純光譜"與濃度分布圖
將純光譜與微塑料數據庫比對,實現自動識別
為驗證該技術的實用性,研究團隊從 意大利那不勒斯附近海域 采集海水樣本,使用孔徑為 的多孔硅膜過濾10升海水,干燥后直接置于顯微鏡下分析。
掃描區域為 ,共計60萬個掃描點,每個點采集4056個波數 的光譜數據,總數據量達 14.6億點。
通過關鍵空間像素與關鍵光譜變量篩選方法,數據量被壓縮至 85.5萬點,降維三個數量級,大大提升了處理效率。

不同波數下拉曼信號的空間分布圖,部分峰值對應微塑料信號
經過MCR-ALS分解,共識別出 7種化學成分,其中 3種 來自硅濾膜本身,其余 4種 為殘留物中的成分。
通過與“自然風化微塑料拉曼數據庫"比對,成功識別出:
組分1:聚酯類微塑料,高相關性(HQI=0.87),形態類似纖維,直徑數十微米
組分4:聚酰胺類,即尼龍,高相關性(HQI=0.97),呈顆粒狀均勻分布
組分7:可能為塑料類物質,中等相關性(HQI=0.62)
組分5未在數據庫中找到匹配,可能為其他有機物或風化程度較高的塑料
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MCR-ALS分解得到的“純光譜"與數據庫匹配光譜對比
原位無損檢測
無需樣品預處理,避免微塑料損失與污染,保持其原始形態與化學狀態。
高通量成像
單次掃描可覆蓋 區域,實現大面積快速篩查。
化學識別精準
基于拉曼光譜的“指紋識別",可區分不同類型的塑料,甚至檢測其表面風化與降解程度。
適合現場部署
設備便攜,數據分析算法經過優化,可在標準筆記本電腦上運行,適合野外或船載檢測。
數據可追溯
完整保留空間分布信息,支持后期復核與深入研究。
目前,Lightnovo的這項技術已在地中海微塑料監測中成功應用,未來有望推廣至 河流、湖泊、飲用水源 等多種水體的微塑料污染調查中。
隨著各個國家對微塑料污染重視程度的提升,這種 快速、準確、原位 的檢測技術,或許將成為環保監測領域的標配工具。
海洋的“隱形污染"正被科技之光逐一照亮——而這,只是開始。
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