An Infrared Standard Curve Method for Calculating the Total Amount of Petroleum in Environmental Samples
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摘要:
石油类是环境监测必测指标之一，主要以烃类形式存在，所以红外分光光度法是公认测定石油类总量最可靠的检测方法。红外分光光度法测定石油类总量目前有三波数的校正系数法和非色散的单波数标准曲线法。校正系数法计算步骤多、工作量大；单波数标准曲线法虽然简单，但是文献中有的未明确使用哪个波数进行计算，有的由于计算结果偏差较大而被限制适用范围或被直接舍弃。本文针对标准曲线法计算石油类总量的方法开展研究，通过三个波数处吸光度建立了5种标准曲线法，并对原油、高温润滑油、机油、0#柴油和92#汽油五种配制油品进行计算结果比对，确定了三波数吸光度之和标准曲线法是5种标准曲线法中的最佳方法。用芳香烃占比试验考察了油品适用范围，并进行了样品加标实验和实际样品实验验证其实用性，结果表明在芳香烃占比小于50%时。该方法精密度为5.9%~8.0%，加标回收率为76.4%~98.2%，满足环境标准要求。该方法拓展了标准曲线法的适用范围、简单易懂、操作性强，是现行校正系数法的有益补充。
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关键词:
- 环境样品 /
- 石油类总量 /
- 红外分光光度法 /
- 三波数之和标准曲线法
要点(1) 三波数吸光度之和标准曲线法的建立，拓展了标准曲线法应用于计算石油类总量的适用范围。
(2) 三个波数的吸光度组成5种标准曲线法，通过计算5种配制油品，确立最佳计算方法。
(3) 三波数吸光度之和标准曲线法简单易懂、操作性强，最低检出质量浓度为1mg/L。
HIGHLIGHTS(1) The sum of the three-wave numbers absorbance standard curve method expands the application scope of calculating the total amount of petroleum.
(2) Five standard curve methods are established through the absorbance of three-wave numbers, and the best calculation method is established by calculating five formulated oil products.
(3) The sum of the three-wave numbers absorbance standard curve method is easy to understand and operate, the minimum detectable mass concentration is 1mg/L.
Abstract:BACKGROUNDPetroleum oil is one of the necessary indicators for environmental monitoring, which mainly exists in the form of hydrocarbons. Therefore, infrared spectrophotometry is one of the most reliable methods to determine the total amount of petroleum oil. At present, there are two methods for the determination of petroleum by infrared spectrophotometry, which are the three-wave number correction coefficient method and the non-dispersive single wave number standard curve method. The correction coefficient method has many calculation steps and a heavy workload; the single wave number standard curve method does not specify which wave number to use for calculation or is abandoned due to the limited scope of application.
OBJECTIVESTo establish a simple standard curve method for calculating the total amount of petroleum.
METHODSFive kinds of oils were scanned by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The absorbance of the three scanning wavenumbers was arranged and combined to obtain five standard curve methods. After comparing the calculated concentration with the prepared concentration, the standard curve method of the sum of three-wave number absorbance was established.
RESULTSWhen the proportion of aromatic hydrocarbons was less than 50%, the calculation results of this method were consistent with those of the correction coefficient method. The precision of this method was 5.9%-8.0%, and the recovery rate of standard addition was 76.4%-98.2%, which meets the requirements of China's petroleum pollution determination and environmental standards.
CONCLUSIONSThis method expands the application scope of the standard curve method. It is simple and easy to understand and has strong operability. It is a useful supplement to the correction coefficient method.
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土壤、湖沼沉积物、海洋沉积物等不同地质体中的生物标志化合物来自动植物等生物有机体，继承了生物母质信息，在有机质演化过程中具有一定的稳定性，被广泛应用于不同时间尺度下古气候重建和现代过程研究[1-5]。具有碳骨架结构的正构烷烃、烯烃、脂肪酮等直链脂肪族类脂化合物(Methylene Chain-backbone Compounds, MCCs)普遍存在于各种地质载体中，是开展植被更替反演、古气候重建等研究的重要指标[6-9]。沉积物中的MCCs化合物以多种形态存在，且一定条件下可在游离态和结合态之间转化。游离态MCCs即来源于生物体的原生烃类和其他类脂化合物的可溶性游离分子，已有研究多聚焦于该形态，其前处理、分析方法及气候指示意义等相对明确；另存在化学、物理结合态MCCs，通过酯键、醚键、肽键等化学键与沉积物结合，被沉积物中黏土等矿物晶格捕获，或受到天然大分子的空间位阻效应等多种方式得以保存[10-11]，其化学反应活性相对较弱，针对该形态的应用研究相对较少。通常地质样品中MCCs化合物提取方法为索氏提取、超声萃取、微波萃取或加速溶剂萃取等，而结合态组分难以通过有机溶剂提取，不能获取在成岩作用、生物作用、沉积作用下由游离态转化为结合态所指示的环境气候变化信息，因此采取合适技术方法分解有机质，从而实现对结合态组分的解析至关重要。
分解有机质的主要手段包括酸解、碱解及高温裂解等。热裂解-气相色谱-质谱(Py-GC/MS)技术即利用高温促使化学键断裂，从而对有机质进行快速热解并进行热解气在线分析。该方法无需大量化学试剂及萃取等样品处理过程，具有用量少、自动化程度高、重现性好等特点，被广泛地应用于生物质能源和材料分析等领域[12-14]，并于20世纪80年代由van der Kaaden和Genuit等学者[15-16]，将其应用领域拓展至地质环境，应用于反演沼泽地的腐植化程度与表面湿度。van der Heijden等[17]和Schellekens等[18]开展了典型植物裂解产物特征研究，发现泥炭及湖泊沉积物热裂解产物中4-异丙烯基苯酚(4-isopropenylphenol)等化合物对泥炭藓、禾本科植物和地衣等特征植物的指示作用。Schellekens等[19-26]在改进分析方法的基础上探讨了泥炭沼泽、湖泊沉积物的有机质组成，及全新世气候变化对有机质裂解产物特征变化的影响，应用研究涵盖了欧洲、亚洲、非洲及南美洲的不同纬度和气候带。国内外已报道的相关研究多集中于有机质含量普遍较高的样品，但侧重有所不同，国际上对与植被、微生物密切相关的酚类、含甲氧基的木质素单体、芳烃类、含氮(氧)的杂环化合物的讨论较多，而对MCCs化合物的组成及其变化特征研究较少；中国相关研究团队则注重有机质整体的指纹特征，如高原现代土壤、三角洲沉积物和海洋沉积物的有机质结构及其生态效应研究[27-30]。已有研究展示了Py-GC/MS技术在分析MCCs化合物的应用潜力，但受到不同裂解仪器产生的分析误差、不同样品类型带来的基质效应、裂解产物种类繁多(地质样品通常为百余种)等原因，对于特定组分(如MCCs化合物等)的分析仍需开展方法验证和环境指示意义应用研究。
本文基于Py-GC/MS分析方法，在前人研究基础上，针对低含量有机质样品方法研究不足、裂解产物对应气候指示意义不明等问题，利用典型干旱-半干旱地区湖泊沉积物样品，讨论了低含量有机质样品在不同热裂解条件下裂解产物中MCCs化合物分布特征及差异，研究了结合态MCCs化合物适宜分析条件。通过与传统气候指示指标对比，讨论本文建立的基于结合态MCCs化合物的指标对气候变化的指示作用，为陆地生态系统古气候重建提供新手段。
1. 实验部分
1.1 热裂解分析样品准备
本实验所用样品采自伊和沙日乌苏湖，地处内蒙古呼伦贝尔草原腹地，具有干旱-半干旱的区域气候特征。选择不同深度的11个样品(编号YH-1至YH-11)，类型为黏土质粉砂、粉砂质黏土或砂质黏土，年龄跨度在0.9~5.7ka之间。冻干样品去掉肉眼可见石块等杂质后，经二氯甲烷-甲醇混合溶剂(95∶5, V/V)利用快速溶剂萃取(ASE)在120℃下静态加热5min，循环2次，得到样品中游离态组分，经浓缩萃取分离得到游离态正构烷烃组分[31]。残余固体样品在室温下干燥、挥发溶剂后，利用微量天平准确称量1~15mg之间的样品于热裂解专用石英管内(具体称样量结合仪器的最优响应进行调整)。为了助于吸附焦油、无机盐等难以气化物质，防止样品飞散，样品两端放置适量石英棉，待后续热裂解分析。
1.2 热裂解实验仪器及工作参数
微量天平(XP-6型，瑞士Mettler-Toledo公司)。
居里点裂解仪(CDS 5200型，美国CDS公司)。
样品在高纯He气氛下进行无氧热裂解。加热升温速率20℃/ms，裂解时间10s，阀箱温度270℃，传输线温度270℃。
气相色谱-离子阱质谱仪(450GC/240MS，原美国Varian公司)。
气相部分：进样口温度270℃，载气为高纯He，柱流速1mL/min(恒流模式)。DB-1MS毛细管色谱柱(60m×0.25mm×0.25μm，美国Agilent J & W公司)。程序升温条件：炉箱初始温度40℃，以4℃/min升至320℃，维持18min，共91min。
质谱部分：采用电子轰击离子源内源模式(Internal EI)，电子能量70eV；离子源温度220℃，歧管温度40℃，传输线温度280℃。采用全扫描模式，扫描范围40~450amu。
1.3 质量控制
实验过程中，通过调整进样量保证获得较高信噪比，内部质量控制通过插入空白样和重复样确保测试数据的可靠性，通过计算目标化合物的峰面积与总峰面积的比值得到MCCs化合物的检出限 < 2.12×10-4，RSD < 5%。
2. 结果与讨论
2.1 裂解产物中MCCs化合物的识别
大量湖泊、泥炭沉积及现代植物样品研究证实，由正构烷烃碳链长度特征发展而来的平均碳链长度(Average Chain Length, ACL)指数，可为区分不同端元有机质的贡献、反演古气候变化特征等提供有效信息。因此，对不同碳链长度各类MCCs化合物的准确识别是开展后续应用研究的重要基础。
MCCs化合物在裂解产物中的响应强度在20%~75%之间，主要分为正构烷烃、正构烯烃和α-正构脂肪酮3类。根据质谱裂解规律[32]，正构烷烃发生σ断裂生成生成游离基和碎片离子[CnH2n+1]+，即m/z 43、57、71、85等间隔质量数14的特征碎片离子系列，且主要的基峰为m/z=57。正构烯烃含有一个双键，碳原子未参与杂化的p轨道互相平行重叠形成的π键易断裂、易极化生成生成游离基和碎片离子[CnH2n-1]+，即m/z=41、55、69、83等间隔质量数14的特征碎片离子系列。α-正构脂肪酮由于甲基的存在，使乙酰基的氧原子易发生α断裂生成m/z=43的特征碎片离子，长链α-正构脂肪酮易通过McLafferty重排生成质量数为58的特征碎片离子(图 1)。经色谱分离，同一类化合物中，质量数越大保留时间越长，碳链长度与保留时间呈现显著正相关。正构烷烃碳链长度与保留时间相关性R=0.99(n=25, p < 0.01)，正构烯烃碳链长度与保留时间相关性R=0.99(n=23, p < 0.01)，α-正构脂肪酮碳链长度与保留时间相关性R=0.99(n=23, p < 0.01)。经质谱分析，参考标准数据库(NIST2008)和相关文献，得到了C9~C33的正构烷烃、C9~C31的正构烯烃及C9~C31的α-正构脂肪酮，共计3类71项结合态MCCs化合物(表 1)[19, 26, 33-34]。
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图 1 不同类型MCCs化合物选择离子色谱图及质谱裂解特征a-1、b-1、c-1分别为正构烷烃、正构烯烃、α-正构脂肪酮的特征离子提取色谱图；
a-2、b-2、c-2分别为典型正构烷烃、正构烯烃、α-正构脂肪酮化合物的质谱图。Figure 1. Selected ion chromatograms (a-1, b-1, c-1) and fragmenetion behavior (a-2, b-2, c-2) for n-alkanes, n-alkenes and n-alkan-2-ones表 1 热解产物中MCCs化合物的识别Table 1. Identification and classification of MCCs compounds in pyrolytic products化合物序号 化合物名称 分子式 特征离子(m/z) 保留时间(min) 1~25 C9~C33正构烷烃 CnH2n+1 57 17.401~77.019 26~48 C9~C31正构烯烃 CnH2n 55 16.942~73.203 49~71 C9~C31 α-正构脂肪酮 CnH2nO 58 16.171~73.479 2.2 裂解产物中结合态MCCs分布特征
2.2.1 Py-GC/MS分析有机质裂解产物的影响因素
根据热裂解原理，当热解温度对应的能量高于化合物相应官能团化学键键能，即可发生裂解反应，且热解能量越高，有机质提取比例越高[35]。生物质材料、石油化工等领域的已有研究发现，在不同热解温度下样品的气化产物的化学组成(化合物类型、相对含量变化等)存在差异[36-38]，因此热解温度是影响分析结果的主要因素。不同类型样品因基体效应导致释放结合态组分所对应能量不同，根据已有报道，生物、湖泊沉积物、泥炭沼泽、表层土壤样品的适宜热解温度存在差异，温度分布在450~700℃之间[39-43]。不同仪器的温度传导机制不同，或同一类型不同型号的仪器裂解部件设计存在差异，可造成50℃左右的温差[20, 28, 44-48]，个别类型的居里点热裂解系统设定温度和实际热解温度差异可达125~150℃[49-50]。因此，为了实现利用Py-GC/MS方法对地质环境样品中MCCs化合物高效准确分析，有必要结合样品特点和现有分析仪器，对建立的Py-GC/MS分析方法的热解条件进行优化。
在裂解过程中，样品中有机质在高温下易发生脂肪侧链断裂反应、生成烯烃的脱氢反应、缩聚反应、芳构化反应等，且温度越高伴随产物中芳香性指数和二次反应产物增加[51]。有研究发现，样品含有无机矿物或有机结合的碳酸钙时，有机质热解活化能随钙含量的增加而降低[48, 52-55]。伊和沙日乌苏湖湖水矿化度高，碳酸钙在湖泊沉积物样品中的含量高，分析时应考虑适当降低热解温度，以减少二次裂解产物的大量产出从而避免对一次裂解特征的识别产生干扰。因此，在固定其他实验条件不变的情况下，本文将同一样品(YH-7)在不同温度(350℃、450℃、550℃、650℃)进行热裂解，结合响应强度、产物类型对热裂解效果进行综合评价(图 2)。
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图 2 样品YH-7在不同热解温度下(350~650℃)对应的裂解产物色谱图Figure 2. Comparison of chromatograms at different pyrolytic temperature (350-650℃) of sample YH-7 (1~3:N-compounds, 4~6: aromatic compunds, 7~8: lignin-derived phenol compunds, 9: polysaccharides)2.2.2 不同热解温度条件下有机质裂解特征
总体上，温度从350℃升高至650℃，裂解产生的有机质总量和裂解产物种类增多。其中热解温度由350℃升至450℃，大分子裂解效率升高，有机质总量显著提高。以样品YH-7为例，总离子色谱响应计数由350℃的9.30×106counts/mg，上升到450℃的2.64×107counts/mg。随着热解温度的继续上升，总离子响应略有下降，分析其原因可能为温度升高造成的本底增高，扣除本底后表现总离子强度为550℃的2.38×107counts/mg，650℃的1.94×107counts/mg。
在裂解产物的组成方面，350℃和450℃时，裂解产物仅有少量烷烃、烯烃及含氮化合物。已有游离态生物标志化合物研究表明，沉积物中正构烷烃分布以C15~C33为主[5, 7, 56]，与450℃得到的产物碳数分布相近，因此可以认为450℃以下的温度裂解产物以游离态组分为主，结合态组分未得到有效解析。550℃以上时，产物种类涵盖烷烃、烯烃、α-脂肪酮、芳烃、含氮化合物，木质素、糖类等天然大分子在高温下裂解，生成含甲氧基的酚类单体及杂环化合物。碳数低于14的短链烷烃、烯烃和α-脂肪酮含量有所增加，可能来源于大分子化合物核外脂肪族基团断裂生成的自由基反应，或长链脂肪酸的二次裂解、脱羧反应等产物。650℃时产物中芳香化合物相对含量进一步增加，质量数在200amu以下的化合物相对含量进一步增加，信噪比有所提升。
2.2.3 不同热解条件下结合态MCCs化合物分布特征
在各类MCCs的响应强度方面，总计11个样品中9个样品的正构烷烃、正构烯烃和α-正构脂肪酮的单位峰面积随着热解温度350~650℃呈现出增高的趋势。如图 3所示，以样品YH-8为例，在350℃、450℃、550℃、650℃四种温度下，正构烷烃的单位峰面积分别为6.71×103、1.60×105、2.85×105和5.56×105counts·min/mg；正构烯烃的单位峰面积分别为0、7.68×104、1.86×105和5.55×105counts·min/mg；α-正构脂肪酮的单位峰面积分别为0、5.96×104、1.07×105和2.35×105counts·min/mg，各组分含量结果由每毫克样品的裂解产物中化合物对应的峰面积表示。另2个样品(YH-3和YH-4)的MCCs响应强度随温度至450℃后略有下降，正构烷烃、正构烯烃和α-正构脂肪酮响应最高值均出现在450℃，考虑到11个样品中仅有上述2个样品属于粉砂质黏土，可能原因是较高的碳酸钙或无机钙矿物元素含量降低了适宜热解温度，导致后期高温下芳烃类等其他化合物相对含量的增加，而减少了MCCs类化合物的生成。
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图 3 样品YH-8不同热解温度(350~650℃)对应MCCs化合物色谱图a—正构烷烃；b—正构烯烃；c—α-正构脂肪酮。Figure 3. Comparison of n-alkanes chromatograms in different pyrolytic temperature (350-650℃) of sample YH-8 (a: n-alkanes, b: n-alkenes, c: n-alkan-2-ones)在MCCs类型特征方面，热解温度为350℃时，裂解产物中未检出α-正构脂肪酮组分。在碳链长度方面，随着热解温度由450℃升高至650℃，各类化合物平均碳链长度均呈现降低趋势。450℃下裂解产物正构烷烃、正构烯烃和α-正构脂肪酮的分布特征与550℃和650℃存在明显差异，呈现出以长链为主的分布特征，550℃时呈现出以长链与中链为主的“双峰”分布，650℃时则以中、短链为主。11个样品的正构烷烃的ACL平均值分别是23.24、19.68和17.81，正构烯烃ACL平均值分别是22.60、17.40和15.81，α-正构脂肪酮的ACL平均值分别是20.76、16.41和14.42。以上特征佐证了450℃温度时结合态组分未得到充分解析这一观点。因此，虽然450℃、550℃和650℃热解温度下样品中MCCs化合物各组分均有检出，但由于不同温度产物的碳链长度分布差异较大，其分布特征是否可以指示气候(温度、有效降水等)变化特征，需要通过与已有气候指标进行对照分析，以进一步确定适宜的热解条件。
2.3 裂解产物中结合态MCCs的古气候指示意义
伊和沙日乌苏湖位于东亚夏季风北边缘地带，该类干旱-半干旱地区封闭型湖泊对全球变化响应敏感，中国北方干旱-半干旱地区湖泊对季风降水变化敏感，记录普遍存在6.7~5.5ka、4.3~3.6ka干旱气候事件，指示了东亚夏季风强度变化，也响应了北半球中纬度陆地干湿变化[57-61]。同区已有同位素研究发现，正构烷烃单体碳同位素比值δ13C27~33所指示的有效降水8.5ka以来呈逐渐增加趋势，且6.3~5.5ka，4.1~3.6ka为相对干旱期[31]。
2.3.1 湖泊沉积物结合态MCCs分布特征
利用优化的Py-GC/MS分析方法，以样品YH-3和YH-11为例将不同气候特征的样品进行对比(YH-3属相对湿润期，YH-11属相对干旱期)，分别在450℃、550℃和650℃下对MCCs化合物进行分析，得到了正构烷烃C9~C33、正构烯烃C9~C31、α-正构脂肪酮C9~C29分布特征(图 4)。
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图 4 伊和沙日乌苏沉积物样品YH-3(相对湿润期)、YH-11(相对干旱期)中结合态MCCs(a1-3、b1-3)和游离态(a-4、b-4)MCCs分布图a-1至a-3和b-1至b-3中所示为450℃(红色)、550℃(黑色)、650℃(白色)热解温度下正构烷烃的峰面积。Figure 4. Distribution of bound MCCs compounds (a1-3 and b1-3) and free n-alkanes (a-4 and b-4) in the Yiheshariwusu Lake sediments of YH-3 (relative humid period) and YH-11 (relative drought period). Peak area of bound MCCs compounds pyrolyzed under 450℃ (red), 50℃ (black) and 650℃ (white) were presented in a1-a3 and b1-b3在各类MCCs响应强度方面，在相对湿润期550℃温度下裂解生成的结合态MCCs化合物的含量与650℃时相比更高，而在相对干旱期则相反，可能与有机质含量差异和MCCs化合物不同结合态(有机质结合态、矿物结合态)下的含量差异有关[62-63]。在碳链长度分布特征方面，经与游离态生标分布特征比较发现，在450℃和550℃温度下裂解生成的结合态MCCs化合物在碳数15以上的分布特征与游离态正构烷烃分布特征具有一定相似性，其中正构烷烃和α-正构脂肪酮在碳数25以上仍保留了较显著的奇偶优势。与450℃相比，550℃和650℃时碳数15以下的含量显著增高，可能来自与有机质或矿物相结合的短链组分，部分还可能由天然大分子脂肪侧链或长链组分的断键反应和还原反应生成。在650℃温度下裂解生成的结合态MCCs化合物的碳数变短且分布趋向均一化，特征与游离态正构烷烃相差较大。
2.3.2 基于结合态MCCs链长指标的气候指示意义
根据同一研究区及全球范围相关研究，在气候变化驱动下，植被类型的变化会显著影响直链脂肪族化合物的碳链长度分布特征，对揭示陆地植被生态演替过程具有参考意义[64-65]。与450℃和650℃温度下裂解生成的结合态MCCs指标相比，550℃温度下的ACL值与正构烷烃单体碳同位素δ13C27~33的相关性更高(表 2)。本研究区游离态正构烷烃ACL23~33变化特征与δ13C27~33所指示有效降水具有相似趋势，本文中得到的结合态正构烷烃ACL25~31值亦具有最显著相关性(R=0.83)。可见，550℃可作为适宜热解温度对伊和沙日乌苏湖泊沉积物中结合态MCCs化合物进行识别分析。同时我们也发现，结合态α-正构脂肪酮的ACL17-25也呈现了显著相关性(R=-0.78)，与中国神农架大九湖泥炭地、南岭大湖沼泽，及南非Mfabeni沼泽已有研究发现的游离态α-正构脂肪酮分布特征主要受有效降水影响这一结论相符[66-68]。
表 2 不同热解温度下MCCs指标与正构烷烃单体碳同位素δ13C27~33的相关性Table 2. Correlation coefficients between indexes of bound MCCs compounds and δ13C27-33 of n-alkanes under different pyrolysis temperatures热解温度(℃) ACL指标 样品数量(n) 相关系数(R) p 正构烷烃ACL25~31 11 -0.60 0.05 450 正构烯烃ACL24~30 11 0.51 0.11 α-正构脂肪酮ACL17~25 10 -0.52 0.12 正构烷烃ACL25~31 11 0.83 < 0.01 550 正构烯烃ACL24~30 11 0.69 < 0.05 α-正构脂肪酮ACL17~25 10 -0.78 < 0.01 正构烷烃ACL9~33 11 -0.55 0.08 650 正构烯烃ACL10~20 11 -0.42 0.20 α-正构脂肪酮ACL17~25 10 -0.66 < 0.05 注：ACL=Σ(i×Ci)/ΣCi。 结合态正构烷烃ACL25~31值在5.7ka以来呈现上升趋势，与已有研究发现的游离态正构烷烃单体碳同位素比值δ13C27~33所指示的有效降水8.5ka以来呈逐渐增加的趋势一致。结合态正构烷烃的长链组分对气候的干湿变化更敏感，ACL值越高可能指示环境越干旱，有效湿度较低；ACL越低则指示湿润的环境，有效湿度较高。同时，在5.6ka、3.9ka前后存在干旱期，表现为ACL25~31值较显著升高(图 5)。以上结果揭示了结合态MCCs化合物在示踪有机质组成及来源信息，并指示气候变化特征的应用潜力。
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图 5 结合态正构烷烃ACL值与δ13C27~335.7ka以来变化趋势Figure 5. Historical change of ACL value of bound n-alkanes and δ13C27-33 value3. 结论
本文利用Py-GC/MS分析方法实现了对低含量有机质地质样品中的结合态正构烷烃、正构烯烃及α-正构脂肪酮的在线识别、分析，样品用量少，有机质提取比例高，操作流程简单且自动化程度高。该方法应用于典型干旱-半干旱区沙漠湖泊沉积物有机质组成的精细刻画，并识别、分析了共计3类、71项结合态MCCs化合物。结果表明，550℃条件下裂解产物中结合态MCCs化合物分布特征较好地反映了区域有效降水变化，由此得到的正构烷烃ACL25~31指标与传统气候替代指标游离态正构烷烃单体碳同位素δ13C27~33具有较好的相关性(R=0.83)，可用于历史时期相对干湿气候识别，展示了Py-GC/MS法分析结合态MCCs化合物在全球变化领域的良好应用前景。
鉴于py-GC/MS在复杂基体有机质解析的优势，在后续研究中可进一步拓展样品类型(如现代植物、富营养沉积样品等)，增加对同样具有长链碳骨架结构的生物标志化合物，如脂肪醇、脂肪酸、芳香类及杂环类化合物等的讨论研究，为评价陆地生态系统有机质对全球变化的响应机理等研究提供技术基础。
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图 3 单波数标准曲线法计算各种油品的结果
Figure 3. Calculation results of single wave number standard curve method for various oil products
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图 4 吸光度之和标准曲线法计算各种油品的结果
Figure 4. Calculation results of various oil products by summation of absorbance standard curve method
表 1 标准曲线方程与相关系数
Table 1 Standard curve equations and correlation coefficients
标准曲线名称 回归方程 相关系数(R) 2930cm-1标准曲线 y=0.0135x+0.015 0.9996 2960cm-1标准曲线 y=0.0078x-0.0041 0.9998 3030cm-1标准曲线 y=0.0011x-0.0013 0.9996 两波数吸光度之和标准曲线 y=0.0214x-0.008 0.9998 三波数吸光度之和标准曲线 y=0.0225x-0.0065 0.9999 
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表 2 芳香烃占比试验结果
Table 2 Results of the proportion test for aromatic hydrocarbons
三种烃比例(正十六烷∶异辛烷∶苯) 芳香烃占比(%) 配制浓度(mg/L) 三波数之和标准曲线法 计算值(mg/L) 回收率(%) 7 ∶ 3 ∶ 0 0 50.00 59.98 119.96 6 ∶ 3 ∶ 1 10 50.00 55.42 110.83 6 ∶ 2 ∶ 2 20 50.00 52.93 105.86 5 ∶ 2 ∶ 3 30 50.00 46.70 93.39 5 ∶ 1 ∶ 4 40 50.00 43.66 87.32 3 ∶ 2 ∶ 5 50 50.00 36.55 73.10 3 ∶ 1 ∶ 6 60 50.00 33.47 66.94 2 ∶ 1 ∶ 7 70 50.00 28.24 56.48 1 ∶ 1 ∶ 8 80 50.00 22.43 44.86 1 ∶ 0 ∶ 9 90 50.00 18.65 37.29 0 ∶ 0 ∶ 10 100 50.00 13.85 27.69
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表 3 空白加标样品精密度结果
Table 3 Precision results of blank spiked samples
测定次数 土壤空白加标样品石油类物质含量(mg/kg) 水质空白加标样品石油类物质含量(mg/kg) 10mg/kg 50mg/kg 100mg/kg 0.10mg/L 0.50mg/L 2.50mg/L 1 9.11 47.6 93.4 0.0823 0.458 2.36 2 7.93 48.3 92.5 0.0764 0.403 2.13 3 9.29 47.4 91.6 0.0951 0.471 2.08 4 8.26 49.1 94.1 0.0876 0.427 2.41 5 8.74 45.7 95.7 0.0811 0.452 2.24 6 7.73 48.2 90.6 0.0798 0.485 2.33 平均值 8.51 47.7 93 0.0837 0.45 2.26 回收率(%) 77.3~92.9 91.4~98.2 91.6~95.7 76.4~95.1 80.6~97.0 83.2~96.4 RSD(%) 7.5 6.7 5.9 8.0 6.7 5.9
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表 4 实际样品的计算结果对比
Table 4 Comparison of calculation results for actual samples
土壤样品编号 土壤样品中石油类物质含量(mg/kg) 水样品编号 水样品中石油类物质含量(mg/L) 校正系数法
(标准方法)三波数之和标准曲线法
(本文方法)相对偏差
(%)校正系数法
(标准方法)三波数之和标准曲线法
(本文方法)相对偏差
(%)T-1 17.4 18.5 -3.1 S-1 0.08 0.07 6.7 T-2 9.73 9.82 -0.5 S-2 0.11 0.12 -4.3 T-3 87.9 90.9 -1.7 S-3 0.09 0.1 -5.3 T-4 104 94.8 4.6 S-4 0.67 0.65 1.5 T-5 374 393 -2.5 S-5 0.88 0.92 -2.2 T-6 646 689 -3.2 S-6 0.79 0.84 -3.1 T-7 1235 1304 -2.7 S-7 1.25 1.18 2.9 T-8 1647 1723 -2.3 S-8 1.34 1.26 3.1 T-9 5386 5839 -4.0 S-9 1.87 1.67 5.6 T-10 20880 22342 -3.4 S-10 2.07 2.14 -1.7 注：相对偏差=(推荐方法测定值-两次测定值的平均值)/两次测定值平均值×100%。
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