通过SERS技术快速检测叶子蔬菜中的农药残留物
Fang Peng1, Shuanggen Huang2, Qi Chen1
1School of Computer Science & Engineering, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
概括
这项研究引入了表面增强的拉曼光谱法 (SERS) 来检测叶菜中的农药残留物. 该技术提供了快速,经济有效的现场解决方案,用于分析有机杀虫剂,杀菌剂和类杀虫剂.
科学领域:
- 分析化学
- 光谱学
- 农业科学
背景情况:
- 传统的农药检测方法 (染色学) 是精确的,但成本高且耗时.
- 这些限制阻碍了在叶蔬菜中检测农药残留物.
- 在叶菜生产中,有机杀虫剂,真菌杀虫剂和菌杀虫剂是常见的.
研究的目的:
- 开发和验证表面增强的拉曼光谱 (SERS) 方法,用于在叶菜中的农药残留物的定量和定性分析.
- 建立一个快速,成本高效,现场检测农药残留的方法.
- 使用金纳米颗粒 (AuNPs) 作为基质来评估SERS的性能.
主要方法:
- 合成的金纳米粒子 (AuNPs) 平均尺寸为~50nm作为SERS基板.
- 使用密度函数理论 (DFT) 来计算用于农药识别的理论拉曼光谱.
- 已确定的校准方程将农药残留度与SERS峰值强度相关联.
- 基于SERS光谱和校准方程计算的定量检测极限.
主要成果:
- 在中国白菜中达到低于0.5 mg/kg的检测极限 (R2=0.93363).
- 在水菜中达到了低于1mg/kg的提亚本达醇检测极限 (R2=0.98291) 和帕克 (R2=0.95332).
- 在所有测试的农药中显示高回收率 (87.67113.75%) 和低标准偏差 (1.719.29%).
结论:
- 基于SERS的方法提供了一种快速可靠的半定量和定性分析叶菜中的农药残留物.
- SERS为传统方法提供了可行的替代方案,使现场检测成为可能.
- 使用AuNP作为基板可增强敏感农药检测的拉曼信号.
