碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定水质总氮方法的改进

刘振超, 李志雄, 陆迁树, 王晓娜, 张松, 胡耀华

刘振超,李志雄,陆迁树,等. 碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定水质总氮方法的改进[J]. 岩矿测试,2024,43(1):114−123. DOI: 10.15898/j.ykcs.202302280028
引用本文: 刘振超,李志雄,陆迁树,等. 碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定水质总氮方法的改进[J]. 岩矿测试,2024,43(1):114−123. DOI: 10.15898/j.ykcs.202302280028
LIU Zhenchao,LI Zhixiong,LU Qianshu,et al. Improvement of the Method for Determining Total Nitrogen in Water Quality Using Alkaline Potassium Persulfate Ultraviolet Spectrophotometry[J]. Rock and Mineral Analysis,2024,43(1):114−123. DOI: 10.15898/j.ykcs.202302280028
Citation: LIU Zhenchao,LI Zhixiong,LU Qianshu,et al. Improvement of the Method for Determining Total Nitrogen in Water Quality Using Alkaline Potassium Persulfate Ultraviolet Spectrophotometry[J]. Rock and Mineral Analysis,2024,43(1):114−123. DOI: 10.15898/j.ykcs.202302280028

碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定水质总氮方法的改进

基金项目: 中国地质调查局地质调查项目(DD20220879);自然资源部三江成矿作用及资源勘查利用重点实验室开放基金课题(SJSYS202302)
详细信息
    作者简介:

    刘振超,助理工程师,主要从事无机化学分析。E-mail:670002491@qq.com

    通讯作者:

    陆迁树,高级工程师,化学工程与工艺专业。E-mail:973039828@qq.com

  • 中图分类号: O657.31

Improvement of the Method for Determining Total Nitrogen in Water Quality Using Alkaline Potassium Persulfate Ultraviolet Spectrophotometry

  • 摘要:

    水质总氮是指示水体富营养化的重要标志物,因此,开发测定水体中总氮的准确方法,对研究水体中的污染物来源、污染程度及总氮的地球化学循环过程具有重要意义。测定水质样品中的总氮,通常采用碱性过硫酸钾-紫外分光光度法,但该法对空白吸光度有严苛的要求,空白吸光度一旦超过0.030,就有可能导致测定结果严重偏低,其中,过硫酸钾的纯度和存放时间可能对测定结果影响最大;同时,采用比色管捆绑方式高温高压消解水质样品,导热较慢,消解时间偏长,捆绑时一旦比色管上的标签或记号脱落,容易导致样品混乱;样品保存条件不当也很容易造成测定结果偏低。为提高水质样品中总氮测定结果的准确性和效率,本文通过对国内外不同厂家生产的过硫酸钾进行总氮空白吸光度和存放时间对比实验,然后对两种消解方法进行消解时间对比实验,最后,对比了两种不同水质样品保存方法对测定结果的影响。对比实验结果表明:国产优级纯碱性过硫酸钾存放时间在30天内,其水质总氮空白吸光度均小于0.030;在124℃条件下,使用插置法消解样品,只用20min就能使样品消解完全;对酸化后的水质样品,其保质期从1天延长至7天。研究认为,选用国产优级纯过硫酸钾和改良过的插置法消解水质样品,与捆绑法相比,其水质总氮检出限更低,消解效率更高,且不容易出现互相污染和样品错位等情况,提高了水质总氮测定的准确度。

     

  • 石油作为基础性能源产品,对现代国家经济的可持续发展有着重大影响[1]。但随着石油的开发与利用,发生了一些溢油事故[2-3]给环境造成了重大危害[4]。石油类的污染物成分复杂,主要为石油烃和多环芳烃[5],其中石油烃能通过食物链富集而对人体健康造成危害[6],多环芳烃包含危害人体健康的致癌物质[7-8]。因此,对石油类污染物的监测已是环境保护的关注重点之一。2018年国家颁布的《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)中将石油烃、多环芳烃等均列为监测项目,并制定了相应的风险筛选值和管控值,对土壤进行风险筛查和分类提供了依据,为生态环境修复提供了有力的技术支撑。

    石油类污染物主要以烃类形式存在,碳、氢占比高达95%~99%[9],因此红外分光光度法相较于重量法[10]、紫外分光光度法[11-12]、气相色谱法[13-16]、荧光法[17-18]等,能更全面、准确地检测油类物质的总量,且灵敏度高、不受油品影响[19-20],对低含量油污染土壤测定更加适用[21-22]。石油类的官能团CH3、CH2和CH分别在红外光谱2930cm-1、2960cm-1和3030cm-1处存在伸缩振动,通过这三个波数处的吸光度可以计算出含CH3、CH2和CH基团的烃类含量[23]。现行环境标准《土壤石油类的测定红外分光光度法》(HJ 1051—2019)、《水质石油类和动植物油类的测定红外分光光度法》(HJ 637—2018)采用红外校正系数法计算石油类含量,通过测定正十六烷(CH3)、异辛烷(CH2)和苯(CH)三种烃类在三个波数下的吸光度,联立方程式计算校正因子XYZF,利用校正因子来计算石油类含量[24],该计算方式相对复杂,手动计算费时费力;如采用软件计算虽可提高计算效率,但又因实际测试油品的红外光谱吸收峰的偏移,而造成计算结果偏差较大。在《生活饮用水标准检验方法有机物综合指标》(GB/T 5750.7—2006)、被代替的《水质石油类和动植物油的测定红外光度法》(GB/T 16488—1996)和杨斌等[25]、梁庆勋等[26]、马宏伟等[27]研究中均采用了标准曲线法,但国家标准中的标准曲线法采用非色散红外光谱单波数,因未考虑芳香烃的影响而存在局限性,从而导致标准曲线法的适用范围受限或被舍弃[28],而文献[25-27]中均未明确指出具体采用的波数,因此作为简单、方便的标准曲线法是否仍能使用,其计算结果是否具有代表性值得深究。

    为解决校正系数法计算复杂、单波数计算范围受限等一系列问题,本文依据CH3、CH2和CH官能团在三个波数下产生的吸光度,组合成5种标准曲线法,计算已知含量的5种配制油品,通过计算结果的比对,确立最佳计算方法为三波数之和标准曲线法。再经过芳香烃占比试验对计算方法适用中国油品的范围进行验证。最后进行实际样品测定,并与校正系数法进行对比,验证其实用性。本文建立的三波数之和标准曲线法,为解决红外分光光度法测定石油类总量中标准曲线法的适用范围扩充提供了参考依据,同时也是对现行校正系数法的有益补充。

    傅里叶变换红外光谱仪(FRONTIER型,美国PerkinElmer公司):扫描范围为2800~3200cm-1;配备4cm带盖石英比色皿。

    四氯乙烯(红外光谱级,国药集团化学试剂有限公司)。

    标准物质:石油类标准溶液(1000mg/L)、正十六烷(10000mg/L)、异辛烷(10000mg/L)、苯(10000mg/L),均购自上海安谱实验科技股份有限公司。

    其他油品:原油(华北油田);高温润滑油(长沙合轩化工科技有限公司);机油(壳牌全合成机油);0#柴油(中国石油化工集团有限公司);92#汽油(中国石油化工集团有限公司)。

    实际样品:在工业园区调查项目中分别选取10个污染类型不同、污染程度不一的土壤和水质样品。土壤样品编号为T-1至T-10,水质样品编号为S-1至S-10。

    将1000mg/L石油类标准溶液用四氯乙烯稀释成150、100、50、20、10、5、2mg/L标准系列,用4cm石英比色皿进行红外光谱扫描,记录2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1处的吸光度值。

    依据标准溶液浓度与2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1处的吸光度分别绘制三条标准工作曲线。

    依据标准溶液浓度与2930cm-1、2960cm-1处的吸光度之和绘制标准工作曲线。

    依据标准溶液浓度与2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1处的吸光度之和绘制标准工作曲线。

    称取原油、润滑油、机油、柴油和汽油样品各0.50g,分别用四氯乙烯定容至50mL,配制成10000mg/L的储备液。再将上述各油品储备液用四氯乙烯稀释成100、50、20、10、5、2mg/L系列溶液,用4cm石英比色皿进行红外光谱扫描,得到红外光谱图,记录2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1处的吸光度值。

    以四氯乙烯为溶剂,吸取不同体积的正十六烷、异辛烷和苯标准溶液,按照不同比例配制成溶液,用4cm石英比色皿进行红外光谱扫描,使用三波数之和标准曲线法计算。

    土壤样品:称取土壤样品10.0g于锥形瓶中,加入20mL四氯乙烯,置于振荡器中,振荡提取30min,静置10min后倾出提取液。再用20mL四氯乙烯提取一次,合并提取液并定容50mL。提取液流经填充硅酸镁吸附柱,弃去前5mL滤出液,保留剩余流出液,待测。

    水质样品:取500mL水质样品于分液漏斗中,用50mL四氯乙烯分两次萃取,合并萃取液并定容至50mL。取适量萃取液过硅酸镁吸附柱,弃去前5mL滤出液,余下的接入25mL比色管中,用于测定石油类。

    测定:以4cm石英比色皿加入四氯乙烯为参比,分别测量提取液的红外光谱图,记录2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1处的吸光度值。

    按照1.3节标准曲线绘制步骤进行单波数、两波数吸光度之和与三波数吸光度之和绘制标准曲线,各标准曲线方程与相关系数见表 1,各浓度红外光谱图见图 1

    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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    图  1  石油类标准溶液红外光谱图
    Figure  1.  Infrared spectra of petroleum standard solution

    图 1所示,当标准溶液浓度为1mg/L时,红外吸收峰吸光度之和为0.083,虽满足3倍信噪比但峰不明显;当标准溶液浓度为150mg/L时,红外光谱图已出现平顶峰,因此石油类质量浓度在2~100mg/L时与其吸光度呈良好线性关系,相关系数如表 1所示全部大于0.999。以3倍信噪比(S/N)计算,最低检出浓度为1mg/L。

    浓度为100mg/L的5种油品的红外光谱图如图 2所示,不同产地和不同类型的油品,各种烃类的结构和所占比例相差很大,但主要属于CH2、CH3官能团组成的烷烃、环烷烃,CH官能团的芳香烃占比较少,与王玉纯等[23]采集中国不同油田的炼油厂废水进行测定得出芳香烃含量不高的结论相符。

    图  2  各油品红外光谱图
    Figure  2.  Infrared spectra of various oil products

    读取上述5种油品各浓度相应波数的吸光度值,分别以2930cm-1、2960cm-1、3030cm-1的单波数标准曲线计算,以两波数吸光度之和标准曲线进行计算,以三波数吸光度之和标准曲线进行计算,得到其相应计算浓度。计算浓度(ρ)与各油品配制浓度(ρ)的相对误差(δ)按下列公式进行计算。

    $$ \delta {\rm{ = }}\left( {{\rho _{计}} - {\rho _{配}}} \right)/{\rho _{配}} $$

    各油品单波数标准曲线计算结果的相对误差情况如图 3所示。由图 3a可知,原油和柴油的各浓度点相对误差较小,大致分布在20%之内,由此可知原油和柴油相较于其余油品更适合采用2930cm-1标准曲线进行计算。由图 3b可知,润滑油和机油的各浓度点相对误差较小,大致分布在20%之内,由此可知润滑油和机油的主要成分相较于其余油品更适合采用2960cm-1标准曲线进行计算。由图 3c可知,5种油品的各浓度点相对误差均在40%以上,计算浓度与配制浓度相差较大,表明5种油品中CH官能团为主的芳香烃含量较低或不存在[9],与图 2各油品的红外光谱图中3030cm-1峰较低或不存在的测试结果相符。单波数标准曲线的选择性强,不适用于多种类石油污染物的计算。

    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

    图 4可知,两波数之和标准曲线法计算各油品结果的相对误差均小于30%,这是因为两波数吸光度之和标准曲线法包括了CH2、CH3两个官能团产生的吸光度(图 4a),三波数吸光度之和标准曲线法包括了CH2、CH3和CH三个官能团产生的吸光度(图 4b),较单波数标准曲线法更全面。两种方法相比较,三波数吸光度之和标准曲线法计算结果的相对误差更小,更接近于配制值,说明虽然芳香烃在石油类中含量较低,但其对总量还是存在一定的影响。所以5种标准曲线法中,三波数吸光度之和标准曲线法是更适合作为计算石油类总量的方法。

    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

    由2.2节可知单波数标准曲线法的选择性强,不能准确计算所有石油类污染。同样的,标准方法中的单波数非分散红外光度法由于没有考虑到芳香烃类化合物,当油品中芳烃含量超过25%时,该方法的计算结果便会产生较大误差,并不适用[28]

    为验证三波数吸光度之和标准曲线法是否存在这类问题,开展了芳香烃占比试验。表 2的计算结果表明:随着芳香烃占比的增加回收率逐渐降低,当芳香烃占比大于50%时,回收率低于70%。因为中国原油的特点是含蜡较多,属于以烷烃为主的石蜡基石油,芳香烃占比小于30%,通常油品中芳香烃含量一般不超过15%[9],所以三波数吸光度之和标准曲线法可适用于中国石油类污染的检测。

    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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    对空白水和空白土壤(石英砂)进行加标试验,共三个浓度水平,每个浓度水平平行进行6次测定,按照1.4节进行样品前处理、三波数之和标准曲线法计算测定结果,计算其精密度与加标回收率,结果见表 3。方法精密度(RSD)在5.9%~8.0%之间,均小于10%,加标回收率在76.4%~98.2%之间,符合HJ 1051—2019、HJ 637—2018中回收率70%~110%的要求。

    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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    按照本文的实验方法(三波数吸光度之和标准曲线法)对采集的土壤和水实际样品(1.2节)进行测定,将三波数吸光度之和标准曲线法计算结果与标准方法HJ 637—2018、HJ 1051—2019中的校正系数法计算结果进行对比。如表 4所示,对于实际土壤样品两种测试结果的相对偏差在0.5%~4.8%,水样品的相对偏差在-5.3%~6.7%,

    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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    参考HJ 1051—2019中土壤平行样的相对偏差≤30%、HJ 637—2018中水样实验室内标准偏差的范围为0.8%~13%,测试结果满足要求,因此三波数吸光度之和标准曲线法可作为实际测定石油类总量的方法。

    本文建立了三波数之和标准曲线法计算环境样品中石油类总量的方法。依据标准曲线法原理和常见油品红外谱图,对红外分光光度法测定石油类的三个波数处的吸光度进行排列组合,组建出5种标准曲线法计算已知含量的5种油品,并进行结果比对,表明三波数之和标准曲线法包含的波数全面,结果更接近实际配制值,是标准曲线法中的最佳计算方法。再经过芳香烃占比试验和实际样品验证,表明本文方法在芳香烃占比小于50%时,与校正系数法结果相一致,能满足石油类污染的测定需求。

    三波数之和标准曲线法的建立,解决了标准曲线法在红外分光光度法测定石油类总量中的应用难题,突破了单波数标准曲线法的局限性,同时具有简单、方便、准确等特点,是对现行校正系数法的有益补充。但对于芳香烃占比大于50%的石油类污染,计算结果偏差较大,需进一步探讨研究。

  • 图  1   不同存放时间的碱性过硫酸钾溶液与空白吸光度的关系试验统计结果

    Figure  1.   Statistical results of the relationship between alkaline potassium persulfate solution and blank absorbance at different storage times.

    图  2   捆绑法和插置法的消解固定设备结构对比示意图

    Figure  2.   Comparative schematic diagram of the structure of digestion fixed equipment using binding method and insertion method.

    图  3   不同消解时间三件典型含量段水质样品总氮测定结果统计

    Figure  3.   Statistics of total nitrogen content determination results for three typical water quality samples at different digestion times.

    图  4   水质样品在酸化和未酸化条件下不同保存时间对比试验的总氮测定结果统计

    Figure  4.   Statistics of total nitrogen determination results in comparative experiments of water quality samples under acidified and non acidified conditions for different storage times.

    表  1   捆绑法和插置法的准确度和精密度试验统计结果

    Table  1   Statistical results of accuracy and precision comparison experiments between binding method and insertion method.

    消解方法 标准样品
    批号
    测定值
    (mg/L)
    平均值
    (mg/L)
    标准值
    (mg/L)
    准确度RE
    (%)
    精密度RSD
    (%)
    加标量
    (mg/L)
    测定值
    (mg/L)
    回收率
    (%)
    捆绑法 203277 0.52 0.64 0.51 0.59 0.705±0.06 16.5 9.26 1 1.61 1.62 1.64 91 92 94
    0.67 0.62 0.58 1.60 1.63 1.67 90 93 97
    203278 2.25 2.41 2.65 2.42 2.62±0.16 7.82 8.72 2 4.44 4.48 4.46 91 93 92
    2.71 2.35 2.12 4.36 4.46 4.58 87 92 98
    203267 3.52 3.95 4.62 3.97 4.43±0.24 10.5 8.92 2 6.25 6.21 6.35 91 89 96
    3.61 3.96 4.13 6.31 6.27 6.37 94 92 97
    插置法 203277 0.68 0.66 0.71 0.67 0.705±0.06 4.30 3.43 1 1.64 1.69 1.81 96 99 106
    0.69 0.64 0.68 1.72 1.76 1.60 101 103 94
    203278 2.35 2.38 2.55 2.52 2.62±0.16 3.69 7.65 2 4.57 4.48 4.62 99 97 100
    2.36 2.85 2.65 4.76 4.57 4.90 103 99 106
    203267 4.28 4.25 4.42 4.36 4.43±0.24 1.62 3.46 2 6.69 6.75 6.37 104 105 99
    4.21 4.36 4.63 6.43 6.49 6.62 100 101 103
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    表  2   捆绑法和插置法的方法检出限对比试验统计结果

    Table  2   Comparative experimental statistical results of detection limits between binding method and insertion method.

    分析方法 水质总氮空白测定结果
    (mg/L)
    标准偏差
    s(mg/L)
    检出限
    (mg/L)
    方法检出限规范要求
    (mg/L)
    捆绑法 0.048 0.026 0.048 0.048 0.044 0.018 0.029 0.013 0.040 0.050
    插置法 0.028 0.036 0.019 0.024 0.026 0.025 0.035 0.006 0.020
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    表  3   不同厂家生产的不同纯度过硫酸钾与空白吸光度的关系试验统计结果

    Table  3   Experimental statistical results on the relationship between potassium persulfate of different purities produced by different manufacturers and blank absorbance.

    样品编号公司名称及规格总氮量
    (%)
    空白吸光度
    n=6)
    1#四川西陇科学有限公司(AR)≤0.0050.096
    2#天津市科密欧化学试剂有限公司(GR)≤0.0050.010
    3#德国默克公司(AR)≤0.00050.0095
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  • [1] 左航, 徐晋, 王雪娇, 等. 水质总氮在线分析仪器研究与应用现状[J]. 电子测量技术, 2021, 44(14): 173−176.

    Zuo H, Xu J, Wang X J, et al. Research and application of instruments for on-line monitoring water quality of total nitrogen[J]. Electronic Measurement Technology, 2021, 44(14): 173−176.

    [2] 王玉功, 王华, 刘建军, 等. 沙棘树干茎流液中总氮总磷联合消解的测定方法[J]. 岩矿测试, 2014, 33(5): 665−669.

    Wang Y G, Wang H, Liu J J, et al. Determination method on total nitrogen and total phosphorus in seabuckthorn stem flow liquid with combined digestion[J]. Rock and Mineral Analysis, 2014, 33(5): 665−669.

    [3] 任坤, 潘晓东, 彭聪, 等. 氮氧同位素和水化学解析昭通盆地地下水硝酸盐来源及对环境的影响[J]. 中国地质, 2022, 49(2): 409−419.

    Ren K, Pan X D, Peng C, et al. Identification of nitrate sources of groundwaters in the Zhaotong Basin using hydrochemistry, nitrogen and oxygen isotopes and its impact on the environment[J]. Geology in China, 2022, 49(2): 409−419.

    [4] 张华, 王宽, 宋箭, 等. 不同溶解氧水平上覆水中DOM荧光特性及总氮含量评估[J]. 光谱学与光谱分析, 2016, 36(3): 890−895.

    Zhang H, Wang K, Song J, et al. The fluorescent properties of dissolved organic matter and assessment of total nitrogen in overlying water with different dissolved oxygen conditions[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2016, 36(3): 890−895.

    [5] 刘斯文, 黄园英, 赵文博, 等. 赣南北部黄陂河流域离子型稀土矿地区水质与健康风险评价[J]. 岩矿测试, 2022, 41(1): 120−132.

    Liu S W, Huang Y Y, Zhao W B, et al. Water quality and health risk assessment of an ion-adsorption type REE mining area of the Huangpi River Basin, Northern Ganzhou of China[J]. Rock and Mineral Analysis, 2022, 41(1): 120−132.

    [6] 郭子宁, 王旭升, 向师正, 等. 再生水入渗区典型抗生素分布特征与地下水微生物群落 影响因素研究[J]. 岩矿测试, 2022, 41(3): 451−462.

    Guo Z N, Wang X S, Xiang S Z, et al. Distribution characteristics of typical antibiotics in reclaimed water infiltration area and influencing factors of groundwater microbial community[J]. Rock and Mineral Analysis, 2022, 41(3): 451−462.

    [7] 李谨丞, 曹文庚, 潘登, 等. 黄河冲积扇平原浅层地下水中氮循环对砷迁移富集的影响[J]. 岩矿测试, 2022, 41(3): 488−498.

    Li J C, Cao W G, Pan D, et al. Influences of nitrogen cycle on arsenic enrichment in shallow groundwater from the Yellow River alluvial fan plain[J]. Rock and Mineral Analysis, 2022, 41(3): 488−498.

    [8] 韩斌, 林法祥, 丁宇, 等. 海州湾近岸海域水质状况调查与风险评价[J]. 岩矿测试, 2019, 38(4): 429−437.

    Han B, Lin F X, Ding Y, et al. Quality survey and risk assessment of the coastal waters of Haizhou Bay[J]. Rock and Mineral Analysis, 2019, 38(4): 429−437.

    [9] 王燕, 王艳洁, 赵仕兰, 等. 海水中溶解态总氮测定方法比对及影响因素分析[J]. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 644−648.

    Wang Y, Wang Y J, Zhao S L, et al. Method comparison and analysis of influence factors for determination of dissolved total nitrogen in seawater[J]. Marine Environmental Science, 2019, 38(4): 644−648.

    [10] 丁明军, 杨慧中. 水中总磷和总氮含量的离子色谱测定法[J]. 分析化学, 2012, 40(3): 381−385.

    Ding M J, Yang H Z. Determination of total phosphorus and nitrogen in water by ion chromatography[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2012, 40(3): 381−385.

    [11] 欧阳钧. 离子色谱法测定水中总氮[J]. 理化检验(化学分册), 2014, 50(7): 906−907.

    Ouyang J. Determination of total nitrogen in water by ion chromatography[J]. Physical Testing and Chemical Analysis (Part B: Chemical Analysis), 2014, 50(7): 906−907.

    [12] 张国郁. 离子色谱法测定生活饮用水中总氮和总磷[J]. 理化检验(化学分册), 2014, 50(12): 1577−1578.

    Zhang G Y. Determination of total nitrogen and total phosphorus in drinking water by ion chromatography[J]. Physical Testing and Chemical Analysis (Part B: Chemical Analysis), 2014, 50(12): 1577−1578.

    [13] 杨雪. 离子色谱法测定地表水中总氮和总磷[J]. 理化检验(化学分册), 2015, 51(11): 1619−1620.

    Yang X. Determination of total nitrogen and total phosphorus in surface water by ion chromatography[J]. Physical Testing and Chemical Analysis (Part B: Chemical Analysis), 2015, 51(11): 1619−1620.

    [14] 唐景静, 黎丽萍, 区一杭. 燃烧氧化-电化学法测定地表水和废水中的总氮[J]. 中国环境监测, 2016, 32(1): 108−111.

    Tang J J, Li L P, Qu Y H. The determination of total nitrogen in surface water and waste water samplers by burning oxidation-electrochemical method[J]. Environmental Monitoring in China, 2016, 32(1): 108−111.

    [15] 赵洋甬, 赵建平, 黄绍荣, 等. 闭管消解-萘乙二胺分光光度法测定水中总氮[J]. 中国环境监测, 2012, 28(1): 57−59.

    Zhao Y Y, Zhao J P, Huang S R, et al. Determination of total nitrogen in water by closed digestion N-(1-naphthyl)ethyle chromogenic reaction[J]. Environmental Monitoring in China, 2012, 28(1): 57−59.

    [16] 梁康甫, 杨慧中. 水质总氮在线检测的光谱数据校正方法[J]. 环境工程学报, 2016, 10(12): 7396−7400.

    Liang K F, Yang H Z. Calibration method for spectral data of on-line total-nitrogen detection in water[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2016, 10(12): 7396−7400.

    [17] 凌琪, 李组成, 罗梦洋, 等. 智能消解/紫外分光光度法测定高氨氮污水中总氮[J]. 中国给水排水, 2014, 30(16): 117−119.

    Ling Q, Li Z C, Luo M Y, et al. Measuring TN in high ammonia nitrogen domestics sewage by smart digester and ultraviolet spectrophotometry[J]. China Water & Wastewater, 2014, 30(16): 117−119.

    [18] 王中荣, 魏福祥, 王盼盼, 等. 微顺序注射-镉柱还原分光光度法测定海水中总氮[J]. 分析化学, 2016, 44(9): 1328−1334.

    Wang Z R, Wei F X, Wang P P, et al. Determination of total nitrogen in seawater by micro sequential injection-cadmium column reduction spectrophotometry[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2016, 44(9): 1328−1334.

    [19] 杨颖, 程祥圣, 刘鹏霞. 紫外光照还原-流动注射分光光度法测定海水中硝酸盐[J]. 理化检验(化学分册), 2011, 47(5): 514−516.

    Yang Y, Cheng X S, Liu P X. FI-spectrophotometric determination of nitrate in seawater by UV irradiation reduction[J]. Physical Testing and Chemical Analysis (Part B: Chemical Analysis), 2011, 47(5): 514−516.

    [20] 贾岳清, 周昊, 殷惠民, 等. 水中总氮测定方法的研究进展[J]. 工业水处理, 2020, 40(2): 1−5.

    Jia Y Q, Zhou H, Yin H M, et al. Progress in determination of total nitrogen in water[J]. Industrial Water Treatment, 2020, 40(2): 1−5.

    [21] 周英杰, 王淑梅, 陈少华. 影响总氮测定的关键因素研究[J]. 环境工程, 2012, 30(1): 106−110.

    Zhou Y J, Wang S M, Chen S H. Key factors on the accuracy of total nitrogen analysis[J]. Environmental Engineering, 2012, 30(1): 106−110.

    [22] 祝旭初, 周雪莲, 雷迅, 等. 对测定总氮新标准( HJ636—2012)的探讨[J]. 中国给水排水, 2013, 29(16): 94−97.

    Zhu X C, Zhou X L, Lei X, et al. Discussion on new standard method HJ636—2012 for determining total nitrogen[J]. China Water & Wastewater, 2013, 29(16): 94−97.

    [23] 郝冬亮. 碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定总氮的影响因素[J]. 中国给水排水, 2014, 30(12): 148−150.

    Hao D L. Influence factors of alkaline potassium persulfate digestion UV spectrophotometry for determination of total nitrogen[J]. China Water & Wastewater, 2014, 30(12): 148−150.

    [24] 张念, 刘祖文, 郭云, 等. 浸矿废水中总氮测量的影响因素及相关对策[J]. 工业水处理, 2016, 36(5): 102−105.

    Zhang N, Liu Z W, Guo Y, et al. Influential factors and related countermeasures of the determination of TN in mine leaching wastewater[J]. Industrial Water Treatment, 2016, 36(5): 102−105.

    [25] 林莉莉, 钟旋, 包思聪, 等. 影响水中总氮检测准确度的关键因素探析[J]. 环境工程, 2017, 35(Supplement): 119−122.

    Lin L L, Zhong X, Bao S C, et al. Research on the key factors influencing on detection of total nitrogen in water[J]. Environmental Engineering, 2017, 35(Supplement): 119−122.

    [26] 蒋然, 柴欣生, 张翠. 影响总氮准确定量的光谱检测因素[J]. 中国环境监测, 2012, 28(4): 45−47.

    Jiang R, Chai X S, Zhang C. Effects of spectroscopic uncertainties on total nitrogen quantification[J]. Environmental Monitoring in China, 2012, 28(4): 45−47.

    [27] 罗琼, 刘则华, 尹华, 等. 国产过硫酸钾不能用于水样总氮测定的原因解析和对策[J]. 中国给水排水, 2018, 34(4): 110−113.

    Luo Q, Liu Z H, Yin H, et al. Analysis and countermeasure of total nitrogen determination failure in water sample with domestic potassium persulfate[J]. China Water & Wastewater, 2018, 34(4): 110−113.

    [28] 王小剑, 张海霞, 蔡昂祖, 等. 总氮测定过程中空白吸光值偏高的原因分析[J]. 化学研究与应用, 2021, 33(4): 741−748.

    Wang X J, Zhang H X, Cai A Z, et al. Cause analysis of high blank absorbance in determination of total nitrogen[J]. Chemical Research and Application, 2021, 33(4): 741−748.

    [29] 晁雷, 曹雨, 李亚峰. 水质总氮测定时空白值的影响因素[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版), 2021, 37(5): 949−954.

    Chao L, Cao Y, Li Y F. Influencing factors of blank value in the determination of total nitrogen in water[J]. Journal of Shenyang Jianzhu University (Natural Science), 2021, 37(5): 949−954.

    [30] 潘忠成, 李敏. HJ636—2012测定总氮时影响空白值因素分析[J]. 环境工程, 2016, 34(1): 126−129.

    Pan Z C, Li M. Analysis of influencing factors on the blank value of total nitrogen determination by HJ636—2012[J]. Environmental Engineering, 2016, 34(1): 126−129.

    [31] 薛程, 吕晓杰, 王允. 水中总氮测定方法存在问题的研究及改进[J]. 中国环境监测, 2018, 34(3): 123−127.

    Xue C, Lyu X J, Wang Y. Research on the problems and improvement of total nitrogen determination method in water[J]. Environmental Monitoring in China, 2018, 34(3): 123−127.

    [32] 陈松, 梁娟, 蒲宗耀, 等. 碱性过硫酸钾测定总氮的改进[J]. 印染, 2018(1): 54−56.

    Chen S, Liang J, Pu Z Y, et al. Improvement for determination of total nitrogen in water with alkaline potassium persulfate[J]. China Dyeing & Finishing, 2018(1): 54−56.

    [33] 钟金鸣, 王树谦. 滏阳河总氮测定中水样保存条件的探究[J]. 水电能源科学, 2018, 36(7): 43−46.

    Zhong J M, Wang S Q. Prediction model of total nitrogen concentration in Qinghe Reservoir based on grey relational grade and BP neural network[J]. Water Resources and Power, 2018, 36(7): 43−46.

  • 期刊类型引用(6)

    1. 卢碧翠,张修华,王智青,张红进,刘丽立,潘晓瑜,杨明生,黄中伟,陈奇志. 提高电解二氧化锰中间控制磨粉样铁含量检测效率的研究. 中国锰业. 2024(03): 60-63 . 百度学术
    2. 杨精存,丁杭冰,施亚菁. 磁性固相萃取-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法同时检测制革废水多种重金属元素. 皮革与化工. 2024(05): 20-25 . 百度学术
    3. 冯先进,杨斐. 电感耦合等离子体串联质谱技术特点及国内应用现状. 冶金分析. 2023(09): 1-13 . 百度学术
    4. 严煜,韩乃旭,卢水淼,夏晓峰,林黎,张秀丽. 工业在线-电感耦合等离子体发射光谱法分析湿法冶炼硫酸锌溶液中铜镉钴铁. 岩矿测试. 2022(01): 153-159 . 本站查看
    5. 王干珍,彭君,李力,秦毅,曹健,田宗平. 锰矿石成分分析标准物质研制. 岩矿测试. 2022(02): 314-323 . 本站查看
    6. 王凯凯. 等离子质谱在水环境重金属检测中的应用. 冶金管理. 2021(11): 163-164 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-02-27
  • 修回日期:  2023-08-04
  • 录用日期:  2023-09-25
  • 网络出版日期:  2023-11-07
  • 刊出日期:  2024-02-28

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