磁性氮掺杂石墨烯固相萃取环境水样中的4种有机氯污染物
[Abstract]:The magnetic nitrogen-doped graphene nanomaterials were successfully synthesized by chemical coprecipitation and their adsorption properties were preliminarily discussed. The adsorption of p-chloro-m-xylenol by the magnetic nanomaterials is not limited to the homogeneous monolayer adsorption, and the adsorption kinetics is in accordance with the quasi-second-order kinetic model. It was used as magnetic solid phase adsorbent. The optimum conditions such as the amount of adsorbent, ultrasonic extraction time, pH value of water sample and sample volume were optimized. An ultrasonic assisted magnetic solid phase extraction-gas chromatography-tandem mass spectrometry (GC-MS) method for the simultaneous determination of four organochlorine pollutants, trichlorobenzene p-chlorobenzene (PCMX), hexachlorobenzene (HCB) and trichloro-m-xylenol (PCMX), and four organochlorinated pollutants (PCB-153), was developed. Under the optimized conditions, 6.0 mg Fe_3O_4/N-G was dispersed in 100 mL water sample, water sample was adjusted to pH 5, ultrasonic extraction was performed for 15 s, magnetic separation of 3 mL ethanol and 2 mL dichloromethane were separated step by step, and liquid nitrogen was eluted by blowing constant volume. Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was used to analyze the linear relationship between the peak area of 4 organic pollutants in the range of 0.1 渭 g / L and 10 渭 g / L, the correlation coefficient was 0.9983 卤0.9999, the recoveries of detection limit (S/N=3) and quantitative limit (S/N=10) were 0.050.60 ng/L and 0.4 渭 g / L, respectively, and the recoveries of the three standard concentration levels were 68.3% and 103.44 渭 g 路L ~ (-1), respectively, in the range of 0.1 渭 g / L and 0.9983 渭 g / L, respectively. The relative standard deviations were 3.3% and 9.4%, respectively. The method is simple and easy to operate, and is suitable for the detection of organochlorine pollutants in environmental water samples.
【作者单位】: 浙江工业大学化学工程学院;浙江工业大学分析测试中心;
【基金】:浙江省科技厅公益技术应用研究项目(Nos.2017C33014,2014C03026)资助
【分类号】:X832;O658.2
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,本文编号:2223678
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