基于计算机辅助的抗体对油田化学品中的二[a,h]炭在现场检测的定量免疫传感器

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 分析化学 分析化学
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 丁[a,h] (DBA) 是一种致癌的多环芳 (PAH),通常在工业副产品中发现.
• 在钻井流体等复杂矩阵中准确快速检测DBA对于环境监测和安全至关重要.
• 现有的PAH检测方法可能耗时,需要专门的设备.

研究的目的:

• 开发一种快速,定量和灵敏的检测方法,用于钻井液 (DFs) 中的二[a,h] (DBA).
• 建立基于黄金纳米粒子的侧流免疫染色学试验 (GNPs-LFIA) 用于DBA检测.
• 为油田化学品中PAH查提供一个具有成本效益和现场部署的解决方案.

主要方法:

• 使用计算分析来设计DBA的新型哈普,从而开发出一种高亲和度单克隆抗体.
• 建立并优化了一种基于纸张传感器的黄金纳米粒子侧流免疫染色学试验 (GNPs-LFIA).
• 优化包括提炼提取剂和钻探液体样本的方法.
• 方法验证涉及回收实验和与高性能液态染色学-光检测 (HPLC-FLD) 的比较.

主要成果:

• 成功开发出一种对DBA具有高灵敏度和特异性的单克隆抗体,其半最大抑制度 (IC50) 为5.814 ng/mL.
• 优化的GNPs-LFIA在钻井液样本中实现了0.273 mg/kg的DBA检测极限 (LOD).
• 回收实验表明,GNP-LFIA和HPLC-FLD之间有很好的一致性,证实了试验的准确性和可靠性.

结论:

• 开发的纸张传感器 (GNPs-LFIA) 提供了一种快速,准确和可靠的方法,用于在钻井流体中检测定量DBA.
• 这种分析非常适合在现场选和确定油田化学品中的DBA.
• 该研究提供了一种有价值的技术解决方案,用于在环境和工业样本中识别PAH.