采用什么方法检测茶叶中的重金属 如何检测茶叶中的重金属
\u8336\u53f6\u4e2d\u91cd\u91d1\u5c5e\u542b\u91cf\u7684\u68c0\u6d4b\u6d41\u7a0b5.1\u539f\u7406
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5.2\u8bd5\u5242\u7684\u914d\u5236
\u9664\u53e6\u6709\u89c4\u5b9a\u5916\uff0c\u672c\u65b9\u6cd5\u6240\u4f7f\u7528\u8bd5\u5242\u5747\u4e3a\u5206\u6790\u7eaf\uff0c\u6c34\u4e3a\u53cc\u91cd\u84b8\u998f\u6c34\u3002
5.2.1\u785d\u9178\uff1a\u4f18\u7ea7\u7eaf
5.2.2\u785d\u9178\uff081+1\uff09\uff1a\u53d650ml\u785d\u9178\uff085.2.1\uff09\u6162\u6162\u52a0\u516550ml\u6c34\u4e2d\u3002
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5.2.4\u785d\u9178(1+4)\uff1a\u91cf\u53d620ml\u785d\u9178\uff085.2.1\uff09\u6162\u6162\u52a0\u5165\u6c34\u4e2d\uff0c\u52a0\u6c34\u7a00\u91ca\u81f3100ml\u3002
5.2.5\u8fc7\u6c27\u5316\u6c22\uff0830%\uff09\u3002
5.2.6\u78f7\u9178\u4e8c\u6c22\u94f5\u6eb6\u6db2\uff0820g/L\uff09\uff1a\u79f0\u53d62.0g\u78f7\u9178\u4e8c\u6c22\u94f5\uff0c\u4ee5\u6c34\u6eb6\u89e3\u7a00\u91ca\u81f3100ml\u3002
5.2.7\u94c5\u6807\u51c6\u8d2e\u5907\u6db2\uff0810ug/ml\uff09\uff1a\u7cbe\u5bc6\u5438\u53d61000ug/ml\u6807\u51c6\u94c5\u5355\u6eb6\u6db21.0ml\u4e8e100ml \u5bb9\u91cf\u74f6\u4e2d\uff0c\u75285%\u785d\u9178\uff085.2.3\uff09\u7a00\u91ca\u81f3100ml\uff0c\u5bc6\u5c01\u5373\u53ef\uff0c\u5907\u7528\u3002
5.2.8\u94c5\u6807\u51c6\u4f7f\u7528\u6db2\uff1a\u7cbe\u5bc6\u5438\u53d6\u94c5\u6807\u51c6\u8d2e\u5907\u6db2\uff0810ug/ml\uff09\u9002\u91cf\uff0c\u75285%\u785d\u9178\uff085.2.3\uff09\u7ecf\u591a\u6b21\u7a00\u91ca\u62100.0\uff0c2.5,5.0,10.0,25.0,50.0ng/ml\u7684\u94c5\u6807\u51c6\u4f7f\u7528\u6db2\u3002
5.3\u4eea\u5668
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5.3.1\u7c89\u788e\u673a
5.3.2\u9a6c\u5f17\u7089
5.3.3\u539f\u5b50\u5438\u6536\u5206\u5149\u5149\u5ea6\u8ba1\uff0c\u9644\u9549\u7a7a\u5fc3\u9634\u6781\u706f\u3002
5.3.4\u5929\u5e73\uff1a\u611f\u91cf\u4e3a0.1mg\u3002
5.3.5\u6052\u6e29\u5e72\u71e5\u7bb1\u3002
5.3.6\u538b\u529b\u6d88\u89e3\u7f50\u3002
5.3.7\u74f7\u5769\u57da
5.4\u6837\u54c1\u5904\u7406
5.4.1\u8bd5\u6837\u9884\u5904\u7406
5.4.1.1\u690d\u7269\u539f\u6599\u53bb\u6742\u7269\u540e\u7c89\u788e\uff0c\u8fc720\u76ee\u7b5b\uff0c\u6df7\u5300\u5907\u7528\u3002
5.4.1.2\u6db2\u4f53\u6837\uff08\u5982\u51c9\u8336\uff09\u9700\u7ecf\u8fc7\u6d53\u7f29\u540e\u5907\u7528\u3002
5.4.1.3\u7c89\u672b\u6837\u53ef\u76f4\u63a5\u53d6\u6837\u3002
5.4.2\u8bd5\u6837\u6d88\u89e3
5.4.2\u8bd5\u6837\u6d88\u89e3\uff1a
5.4.2.1\u5e72\u6cd5\u7070\u5316\uff1a\u7cbe\u5bc6\u79f0\u53d61.00\uff5e5.00g\u8bd5\u6837\uff08\u7cbe\u786e\u52300.001g,\u6839\u636e\u94c5\u542b\u91cf\u5b9a\uff09\u4e8e\u5769\u57da\u4e2d\uff0c\u5148\u5c0f\u706b\u70ad\u5316\u81f3\u65e0\u70df\uff0c\u79fb\u5165\u9a6c\u5f17\u7089500\u2103\u7070\u53164h\u65f6\uff0c\u653e\u51b7\u540e\u52a0\u6c34\u5c11\u8bb8,\u7a0d\u52a0\u70ed\uff0c\u7136\u540e\u52a02ml\u785d\u9178\uff081+1\uff09\uff085.2.2\uff09,\u5c0f\u706b\u52a0\u70ed\u6eb6\u89e3\u540e,\u7f6e\u51b7\u7528\u8131\u8102\u68c9\u8fc7\u6ee4\u79fb\u4e8e25ml\u5bb9\u91cf\u74f6\u4e2d,\u5e76\u5c11\u91cf\u591a\u6b21\u7528\u6c34\u6e05\u6d17\u5769\u57da\uff0c\u5b9a\u5bb9\u7a00\u91ca\u523b\u5ea6,\u6447\u5300\u5907\u7528\u3002\u53d6\u4e0e\u6837\u54c1\u76f8\u540c\u91cf\u7684\u8bd5\u5242\uff0c\u6309\u540c\u4e00\u65b9\u6cd5\u505a\u8bd5\u5242\u7a7a\u767d\u8bd5\u9a8c\u3002
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5.5.1\u4eea\u5668\u6761\u4ef6:\u706f\u7535\u6d415mA\uff0c\u6ce2\u957f283.3nm,\u72ed\u7f1d0.2nm,\u5e72\u71e5\u6e29\u5ea6120\u2103,25S\uff1b\u7070\u5316\u6e29\u5ea6450\u2103\uff0c20S\uff1b\u539f\u5b50\u5316\u6e29\u5ea61700\u2103\uff0c4S\uff0c\u9664\u6b8b2300\u2103\uff0c3S\uff1b\u6c18\u706f\u80cc\u666f\u6821\u6b63\u3002
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2\u3000\u6837\u54c1\u68c0\u6d4b\u65b9\u6cd5\u6982\u8ff0
2.1\u3000\u539f\u5b50\u5149\u8c31\u6cd5
\u539f\u5b50\u5438\u6536\u5149\u8c31\u6cd5(Atomic Absorption Spectrome-try\uff0cAAS) [2][6][10][20]\u662f\u76ee\u524d\u8336\u53f6\u4e2d\u91cd\u91d1\u5c5e\u5143\u7d20\u68c0\u6d4b\u6700\u5e38\u7528\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\uff0c\u5bf9\u5206\u6790\u8336\u53f6\u4e2d\u7684Pb\u3001Cd\u3001Zn\u3001Cu\u7b49\u91cd\u91d1\u5c5e\u5143\u7d20\u90fd\u6709\u8f83\u9ad8\u7684\u7075\u654f\u5ea6\u3002\u8be5\u65b9\u6cd5\u662f\u57fa\u4e8e\u6c14\u6001\u7684\u88ab\u6d4b\u5143\u7d20\u57fa\u6001\u539f\u5b50\u5916\u5c42\u7535\u5b50\u5bf9\u7d2b\u5916\u5149\u548c\u53ef\u89c1\u5149\u7684\u5438\u6536\u4e3a\u57fa\u7840\u8fdb\u884c\u5143\u7d20\u5b9a\u91cf\u5206\u6790\u7684\u65b9\u6cd5\u3002\u6839\u636e\u539f\u5b50\u5316\u7684\u65b9\u5f0f\u4e0d\u540c\uff0c\u53ef\u5206\u4e3a\u706b\u7130\u539f\u5b50\u5438\u6536\u5149\u8c31\u6cd5(FAAS)\u548c\u77f3\u58a8\u7089\u539f\u5b50\u5438\u6536\u5149\u8c31\u6cd5(GF-AAS)\u3002FAAS\u662f\u4e00\u79cd\u6210\u719f\u7684\u5206\u6790\u6280\u672f\uff0c\u5177\u6709\u64cd\u4f5c\u7b80\u5355\u3001\u5206\u6790\u901f\u5ea6\u5feb\u3001\u6d4b\u5b9a\u9ad8\u6d53\u5ea6\u5143\u7d20\u65f6\u5e72\u6270\u5c0f\u3001\u4fe1\u53f7\u7a33\u5b9a\u7b49\u4f18\u70b9\u3002GF-AAS\u662f\u4e00\u79cd\u5e38\u7528\u7684\u75d5\u91cf\u5206\u6790\u6280\u672f\uff0c\u7075\u654f\u5ea6\u5f88\u9ad8\uff0c\u4e14\u5177\u6709\u53d6\u6837\u91cf\u5c11\u3001\u5316\u5b66\u9884\u5904\u7406\u7b80\u5355\u3001\u80fd\u76f4\u63a5\u5206\u6790\u56fa\u4f53\u53ca\u9ad8\u7c98\u5ea6\u6db2\u4f53\u8bd5\u6837\u7b49\u4f18\u70b9\u3002\u8fd92\u79cd\u65b9\u6cd5\u7684\u7f3a\u70b9\u662f\uff0cFAAS\u4e0d\u5b9c\u6d4b\u5b9a\u5728\u706b\u7130\u4e2d\u4e0d\u80fd\u5b8c\u5168\u5206\u89e3\u7684\u8010\u9ad8\u6e29\u5143\u7d20(\u5982B\u3001V\u3001Ta\u3001W\u3001Mo)\u548c\u78b1\u571f\u91d1\u5c5e\u5143\u7d20\u4ee5\u53ca\u5171\u632f\u5438\u6536\u7ebf\u5728\u8fdc\u7d2b\u5916\u533a\u7684\u5143\u7d20(\u5982P\u3001S\u3001\u5364\u7d20)\uff1bGF-AAS\u6cd5\u57fa\u4f53\u5e72\u6270\u8f83\u4e25\u91cd\uff0c\u4e14\u4e0d\u9002\u5408\u505a\u591a\u5143\u7d20\u5206\u6790\u3002\u9a6c\u6208\u7b49[21] \u7814\u7a76\u4e86\u6a2a\u5411\u52a0\u70ed\u77f3\u58a8\u7089\u539f\u5b50\u5438\u6536\u5149\u8c31\u6cd5\u6d4b\u5b9a\u8336\u53f6\u4e2d\u94c5\u548c\u9521\uff0c\u7528\u78f7\u9178\u4e8c\u6c22\u94c1\u548c\u785d\u9178\u9541\u4f5c\u6df7\u5408\u57fa\u4f53\u6539\u8fdb\u5242\uff0c\u6d88\u9664\u57fa\u4f53\u5e72\u6270\uff0c\u94c5\u548c\u9521\u7684\u68c0\u51fa\u9650\u5206\u522b\u8fbe\u52300.0078 \u03bcg/g\u548c0.0015 \u03bcg/g\u3002\u539f\u5b50\u53d1\u5c04\u5149\u8c31\u6cd5(Atomic Emission Spectrome-try\uff0cAES)\u662f\u5229\u7528\u6c14\u6001\u539f\u5b50(\u6216\u79bb\u5b50)\u5728\u53d7\u5230\u70ed\u6216\u7535\u7684\u6fc0\u53d1\u65f6\u53d1\u5c04\u51fa\u7d2b\u5916\u53ca\u53ef\u89c1\u5149\u7684\u7279\u5f81\u8f90\u5c04\u8fdb\u884c\u68c0\u6d4b\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u3002\u8be5\u6cd5\u7075\u654f\u5ea6\u9ad8\uff0c\u9009\u62e9\u6027\u597d\uff0c\u80fd\u540c\u65f6\u5206\u6790\u591a\u79cd\u5143\u7d20\uff0c\u662f\u4e00\u79cd\u5e38\u7528\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\uff0c\u5c24\u5176\u662fICP-AES\u7075\u654f\u5ea6\u66f4\u9ad8\uff0c\u4e14\u7ebf\u6027\u8303\u56f4\u5bbd(0\uff5e105)\uff0c\u8fd1\u5e74\u6765\u7814\u7a76\u8f83\u591a[4][8][9][12][22-23]\u3002
\u539f\u5b50\u8367\u5149\u5149\u8c31\u6cd5(Atomic Fluorescence Spec-trometry\uff0cAFS)[11][24]\u662f\u901a\u8fc7\u6d4b\u91cf\u5f85\u6d4b\u5143\u7d20\u7684\u539f\u5b50\u84b8\u6c14\u5728\u8f90\u5c04\u80fd\u6fc0\u53d1\u4e0b\u6240\u4ea7\u751f\u7684\u8367\u5149\u5f3a\u5ea6\uff0c\u6765\u6d4b\u5b9a\u5f85\u6d4b\u5143\u7d20\u542b\u91cf\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u3002\u8be5\u6cd5\u57fa\u4f53\u5e72\u6270\u5c11\uff0c\u7075\u654f\u5ea6\u9ad8\uff0c\u7f3a\u70b9\u662f\u5e94\u7528\u9762\u7a84\uff0c\u6d4b\u5b9a\u65f6\u53d7\u6563\u5c04\u5149\u5f71\u54cd\u8f83\u4e25\u91cd\u30021969\u5e74\uff0cHolak\u628a\u7ecf\u5178\u7684\u7837\u5316\u6c22\u53d1\u751f\u53cd\u5e94\u4e0e\u539f\u5b50\u5149\u8c31\u6cd5\u76f8\u7ed3\u5408\uff0c\u521b\u7acb\u4e86\u6c22\u5316\u7269\u53d1\u751f-\u539f\u5b50\u5149\u8c31\u5206\u6790(HG-AAS)\u8054\u5408\u6280\u672f\u30021974\u5e74\uff0cTsjiu\u548cKuga\u628a\u6c22\u5316\u7269\u53d1\u751f\u8fdb\u6837\u6280\u672f\u4e0e\u65e0\u8272\u6563\u539f\u5b50\u8367\u5149\u5206\u6790\u76f8\u7ed3\u5408\uff0c\u5b9e\u73b0\u4e86\u6c22\u5316\u7269\u53d1\u751f-\u65e0\u8272\u6563\u539f\u5b50\u8367\u5149\u5149\u8c31(HG-AFS)\u7684\u8054\u5408\u5206\u6790\uff0c\u968f\u540eHG-AFS\u5206\u6790\u6280\u672f\u5f97\u5230\u4e86\u8fc5\u901f\u7684\u53d1\u5c55\u548c\u5e94\u7528\uff0c\u76ee\u524d\u5df2\u6210\u4e3a\u91d1\u5c5e\u5143\u7d20\u5206\u6790\u7684\u91cd\u8981\u624b\u6bb5\u3002\u8fd1\u5e74\u6765\u5df2\u6709\u7528\u8be5\u6cd5\u6d4b\u5b9a\u8336\u53f6
2.2\u3000\u7535\u5316\u5b66\u6cd5
\u7528\u7535\u5316\u5b66\u65b9\u6cd5\u68c0\u6d4b\u8336\u53f6\u4e2d\u5fae\u91cf\u5143\u7d20\u548c\u91cd\u91d1\u5c5e\u4e5f\u6709\u8f83\u591a\u62a5\u9053\uff0c\u5b83\u4ee5\u6781\u8c31\u5206\u6790\u6cd5\u4e3a\u4ee3\u8868\uff0c\u5728\u6b64\u57fa\u7840\u4e0a\u53c8\u7b2c1\u671f \u4faf\u82b3 \u8336\u53f6\u4e2d\u91cd\u91d1\u5c5e\u68c0\u6d4b\u7814\u7a76\u6982\u8ff0 15
\u884d\u751f\u51fa\u4f0f\u5b89\u5206\u6790\u53ca\u79bb\u5b50\u9009\u62e9\u6027\u7535\u6781\u7b49\u65b9\u6cd5[27-28]\u3002\u6c6a\u6656\u7b49[29]\u57280.1 mol\uff0fL HCl\u5e95\u6db2\u4e2d\uff0c\u4ee5\u94f6\u57fa\u6c5e\u819c\u7535\u6781\u4e3a\u5de5\u4f5c\u7535\u6781\uff0c\u91c7\u7528\u5dee\u5206\u8109\u51b2\u6eb6\u51fa\u4f0f\u5b89\u6cd5\u6d4b\u5b9a\u4e86\u8336\u53f6\u4e2d\u7684\u94c5\u542b\u91cf\uff0c\u94c5\u7684\u5cf0\u7535\u6d41\u4e0e\u5176\u8d28\u91cf\u6d53\u5ea6\u57280.1\uff5e15 \u03bcg\uff0fmL\u8303\u56f4\u5185\u6709\u826f\u597d\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\uff0c\u6700\u4f4e\u68c0\u51fa\u9650\u4e3a0.01 \u03bcg\uff0fmL\u3002\u7535\u5316\u5b66\u5206\u6790\u6cd5\u5177\u6709\u4e0d\u53d7\u6837\u6db2\u8272\u8d28\u3001\u6df7\u6d4a\u5ea6\u5f71\u54cd\uff0c\u6d4b\u5b9a\u8303\u56f4\u5e7f\uff0c\u7075\u654f\u5ea6\u9ad8\uff0c\u5206\u6790\u6b65\u9aa4\u7b80\u5355\u3001\u5feb\u901f\uff0c\u4e0d\u4f7f\u7528\u5927\u578b\u4eea\u5668\u548c\u7ecf\u6d4e\u9002\u7528\u7b49\u4f18\u70b9\u3002\u5176\u7f3a\u70b9\u662f\u6761\u4ef6\u82db\u523b\uff0c\u6d4b\u5b9a\u7ed3\u679c\u91cd\u73b0\u6027\u5dee\u3002\u968f\u7740\u5404\u79cd\u751f\u7269\u4f20\u611f\u5668\u3001\u50ac\u5316\u4f53\u7cfb\u548c\u7edc\u5408\u4f53\u7cfb\u7684\u53d1\u5c55\uff0c\u4ee5\u53ca\u9176\u7535\u6781\u3001\u5fae\u578b\u7535\u6781\u548c\u4fee\u9970\u7535\u6781\u7684\u7814\u5236\uff0c\u7535\u5316\u5b66\u5728\u8336\u53f6\u7684\u91cd\u91d1\u5c5e\u5206\u6790\u4e2d\u7684\u5e94\u7528\u5177\u6709\u5e7f\u9614\u7684\u524d\u666f\u3002\u8d75\u5e7f\u82f1\u7b49[30]\u5229\u7528\u540c\u4f4d\u9540\u6c5e\u6cd5\u4fee\u9970\u7684\u4e1d\u7f51\u5370\u5237\u78b3\u7535\u6781\uff0c\u7535\u5316\u5b66\u65b9\u6ce2\u6eb6\u51fa\u4f0f\u5b89\u6cd5\u5feb\u901f\u68c0\u6d4b\u8336\u53f6\u4e2d\u7684\u94c5\u542b\u91cf\uff0c\u65b9\u6cd5\u7684\u7075\u654f\u5ea6\u3001\u7ebf\u6027\u8303\u56f4\u548c\u68c0\u6d4b\u9650\u5206\u522b\u4e3a22.7 nA\u00b7\u03bcg-1\u00b7L-1\uff0c10\uff5e225 \u03bcg\u00b7L-1(r=0.9986)\u548c0.74 \u03bcg\u00b7L-1(S/N=3)\u3002
2.3\u3000ICP/MS\u6cd5
ICP/MS(Inductively Coupled Plasma Mass Spec-trometry)\u662f\u4ee5\u7535\u611f\u8026\u5408\u7b49\u79bb\u5b50\u4f53(ICP)\u4e3a\u79bb\u5b50\u5316\u6e90\u7684\u8d28\u8c31\u5206\u6790\u6cd5\u3002\u56fd\u5185\u5916\u5df2\u6709\u4e0d\u5c11\u4eba\u7528\u8be5\u6cd5\u6d4b\u5b9a\u4e86\u8336\u53f6\u4e2d\u7684\u91cd\u91d1\u5c5e\uff0c\u73b0\u5728\u7684ICP-MS\u4eea\u5668\u7ebf\u6027\u68c0\u6d4b\u8303\u56f4\u53ef\u8fbe9\u4e2a\u6570\u91cf\u7ea7\u3002 \u9ec4\u5fd7\u52c7\u7b49[31]\u7528ICP-MS\u540c\u65f6\u6d4b\u5b9a\u4e86\u6d4b\u5b9a\u4e86\u78a7\u87ba\u6625\u3001\u4e4c\u9f99\u8336\u3001\u6bdb\u5cf0\u3001\u8309\u8389\u82b1\u8336\u548c\u4e91\u5357\u6ec7\u7ea25\u79cd\u8336\u53f6\u4e2d\u5fae\u91cf\u5143\u7d20\u7684\u542b\u91cf\uff0c\u65b9\u6cd5\u7684\u56de\u6536\u7387\u5927\u591a\u4ecb\u4e8e95%\uff5e110%\u4e4b\u95f4\uff0c\u76f8\u5bf9\u6807\u51c6\u504f\u5dee\u5c0f\u4e8e5%\u3002
2.4\u3000\u5176\u4ed6\u65b9\u6cd5
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茶叶中重金属元素检测的前处理一般是除去茶叶中的有机成分，保留包括所需要检测的重金属元素在内的无机成分。
1.1 传统方法
传统方法一般分为灰化法和消化法两种。灰化法采用高温灼烧破坏样品中的有机物，最后用稀硝酸来溶解灰分中的重金属。消化法则利用浓硝酸和浓硫酸或硝酸和高氯酸等强氧化剂，并加热消煮使样品中的有机物质完全分解、氧化，呈气态逸出，待测成分则转化为无机物状态存在于消化液中供测试用。这两种方法是国家标准规定的样品处理方法，但在检测过程中发现这两种方法都有一些不利因素：
灰化法时间太长，一般需要6～8 h，有时甚至需花费几十小时，还可能造成挥发元素的损失或坩埚吸留降低测定值和回收率；消化法同样消化周期长，步骤繁琐，消化过程中易产生大量的有害气体，且试剂用量多，易使空白值偏高。
1.2 微波消解和高压消解
微波加热方式是一种直接的“体加热”方式，其能量可以透过包装材料，直接进入试液内部。很多科学工作者都进行过这方面的研究。傅明等采用微波消解法和电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定了茶叶中铅、砷、铜、镉、锰、铁、锌、硒等12种元素，RSD均小于9%，回收率为84.5%～115%。林捷等采用微波法消解样品，测定了茶叶中的Cu、Pb元素，回收率93.1%～105.9%，该方法具有快速、高效、简便、节约试剂、空白值低等优点。
高压消解是将茶叶置于高压消解罐中，利用罐体内高温高压密闭的强酸或强碱的环境来达到快速消解难溶物质的目的，可使消解过程大为缩短，且使被测组份的挥发损失降到最小限度，有利于控制测定的准确度。目前已被广泛应用于各分析领域，并被认定为标准方法，这一方法消解程度比较好，且成本也不高，但危险系数较其他方法相对要高。陆洋等建立密封消解原子荧光光谱法同时测定茶叶中硒和锡的方法，硒检出限为0.32 μg／L，测定相对标准偏差为1.8％，样品加标回收率为96.4％～98.8％，锡检出限为0.30 μg／L，测定相对标准偏差为3.5％，样品回收率为92.7％～102.0％。彭玉魁用增压溶样和等茶叶中重金属检测研究概述
1.3 酸提取法
酸提取法作为样品快速测定的预处理技术，也被国内外学者广泛研究。浸提法是用适当的浸取剂将其中的被测组分浸出，该法操作简便、快速，但有时并非所有被测组分都能提取完全，必须注意检查提取的程度。李大春用HCl浸提和原子吸收测定茶叶中铅、铜，与用国家标准NHO3-H2SO4-HClO4法测定茶叶标样结果的精密度和准确度基本一致。袁建采用2 mol/L的盐酸在70 ℃时浸泡60 min提取茶叶中重金属元素，Cu的提取率为96.7%，Pb的提取率为93.2%。
1.4 其它方法
传统的样品预处理方法存在着操作繁琐费时、回收率低、实验空白值高、以及试剂对环境的污染等问题，寻找简便有效的样品预处理方法一直是分析工作者的研究课题。如汪江节等应用悬浮液进样技术和火焰原子光谱法，测定了茶叶中的铜。翁棣等利用超声搅拌悬浮液进样技术和火焰原子吸收光谱法，成功测定了茶叶中铜、铁、锌、铅、镉的含量。电热蒸发(ETV)作为ICP-AES和ICP-MS联用的一种进样技术，具有进样效率高、样品需求少、检出限低以及可直接分析固体试样等优点。陈世忠以聚四氟乙烯(PTFE)悬浮体为化学改进剂，采用悬浮体制样ETV-ICP-AES法直接同时测定茶叶中的痕量元素La、Yb、Y、Cu、Cr的蒸发行为，并对主要影响因素进行了研究。
2 样品检测方法概述
2.1 原子光谱法
原子吸收光谱法(Atomic Absorption Spectrome-try，AAS) [2][6][10][20]是目前茶叶中重金属元素检测最常用的一种方法，对分析茶叶中的Pb、Cd、Zn、Cu等重金属元素都有较高的灵敏度。该方法是基于气态的被测元素基态原子外层电子对紫外光和可见光的吸收为基础进行元素定量分析的方法。根据原子化的方式不同，可分为火焰原子吸收光谱法(FAAS)和石墨炉原子吸收光谱法(GF-AAS)。FAAS是一种成熟的分析技术，具有操作简单、分析速度快、测定高浓度元素时干扰小、信号稳定等优点。GF-AAS是一种常用的痕量分析技术，灵敏度很高，且具有取样量少、化学预处理简单、能直接分析固体及高粘度液体试样等优点。这2种方法的缺点是，FAAS不宜测定在火焰中不能完全分解的耐高温元素(如B、V、Ta、W、Mo)和碱土金属元素以及共振吸收线在远紫外区的元素(如P、S、卤素)；GF-AAS法基体干扰较严重，且不适合做多元素分析。马戈等[21] 研究了横向加热石墨炉原子吸收光谱法测定茶叶中铅和锡，用磷酸二氢铁和硝酸镁作混合基体改进剂，消除基体干扰，铅和锡的检出限分别达到0.0078 μg/g和0.0015 μg/g。原子发射光谱法(Atomic Emission Spectrome-try，AES)是利用气态原子(或离子)在受到热或电的激发时发射出紫外及可见光的特征辐射进行检测的一种方法。该法灵敏度高，选择性好，能同时分析多种元素，是一种常用的分析方法，尤其是ICP-AES灵敏度更高，且线性范围宽(0～105)，近年来研究较多。
原子荧光光谱法(Atomic Fluorescence Spec-trometry，AFS)是通过测量待测元素的原子蒸气在辐射能激发下所产生的荧光强度，来测定待测元素含量的一种方法。该法基体干扰少，灵敏度高，缺点是应用面窄，测定时受散射光影响较严重。1969年，Holak把经典的砷化氢发生反应与原子光谱法相结合，创立了氢化物发生-原子光谱分析(HG-AAS)联合技术。1974年，Tsjiu和Kuga把氢化物发生进样技术与无色散原子荧光分析相结合，实现了氢化物发生-无色散原子荧光光谱(HG-AFS)的联合分析，随后HG-AFS分析技术得到了迅速的发展和应用，目前已成为金属元素分析的重要手段。近年来已有用该法测定茶叶
2.2 电化学法
用电化学方法检测茶叶中微量元素和重金属也有较多报道，它以极谱分析法为代表，在此基础上又第1期 侯芳 茶叶中重金属检测研究概述 15
衍生出伏安分析及离子选择性电极等方法。汪晖等在0.1 mol／L HCl底液中，以银基汞膜电极为工作电极，采用差分脉冲溶出伏安法测定了茶叶中的铅含量，铅的峰电流与其质量浓度在0.1～15 μg／mL范围内有良好线性关系，最低检出限为0.01 μg／mL。电化学分析法具有不受样液色质、混浊度影响，测定范围广，灵敏度高，分析步骤简单、快速，不使用大型仪器和经济适用等优点。其缺点是条件苛刻，测定结果重现性差。随着各种生物传感器、催化体系和络合体系的发展，以及酶电极、微型电极和修饰电极的研制，电化学在茶叶的重金属分析中的应用具有广阔的前景。赵广英等[30]利用同位镀汞法修饰的丝网印刷碳电极，电化学方波溶出伏安法快速检测茶叶中的铅含量，方法的灵敏度、线性范围和检测限分别为22.7 nA·μg-1·L-1，10～225 μg·L-1(r=0.9986)和0.74 μg·L-1(S/N=3)。
2.3 ICP/MS法
ICP/MS(Inductively Coupled Plasma Mass Spec-trometry)是以电感耦合等离子体(ICP)为离子化源的质谱分析法。国内外已有不少人用该法测定了茶叶中的重金属，现在的ICP-MS仪器线性检测范围可达9个数量级。 黄志勇等[31]用ICP-MS同时测定了测定了碧螺春、乌龙茶、毛峰、茉莉花茶和云南滇红5种茶叶中微量元素的含量，方法的回收率大多介于95%～110%之间，相对标准偏差小于5%。
2.4 其他方法
紫外-可见分光光度法灵敏度高，设备简单，测定成本低，定量性好，适宜在实验室中使用。该法的缺点是对低含量的重金属检出限达不到要求，某些元素的测定存在需用有机溶剂多次萃取、操作较繁琐等问题。万益群等利用蜡相分光光度法测定茶叶中痕量锰，检出限为1.6×10-9 g/mL，方法灵敏度是液相光度法的10倍。潘仲巍等利用离子交换树脂光度法测定3种茶叶中的微量铜，方法较溶液光度法的灵敏度提高了近7倍。
另外，还有荧光熄灭法、液相色谱法 、化学发光法 、中子活化分析法等方法。用离子色谱法测定了茶叶中铜、铅等7种金属元素的含量。舒友琴等用毛细管离子分析(CIA)法测定了茶叶中的锌、锰、铜、铅和镉，平均回收率在96.4%~104.2%之间，方法检测限为0.02~0.2 μg/ml。周跃花等利用分子荧光法测定了茶叶中硒的含量。
这需要专业机构才能做到，不是采用什么方法的问题
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