刘晓静 张宇含 张静 滕云 赵超敏 刘小东 娄婷婷 马兴

Abstract In this work, the contents of heavy metals including arsenic (As), lead (Pb) and cadmium (Cd) in food were determined by the high sensitivity X-ray fluorescence spectrometer (HS-XRF) based on the fundamental parameters approach. According to GB 5009.268—2016 National Food Safety Standard-Determination of Multi-elements in Food, different kinds of samples were pretreated and tested by tableting or direct cupping, and the results were compared with those of ICP-MS. The results showed that the limits of detection (LODs) of As, Pb and Cd in food were 0.069 mg/kg, 0.082 mg/kg and 0.063 mg/kg respectively. When the content was above 0.2 mg/kg, the relative standard deviation (RSD) was less than 25%. The method was compared with microwave digestion inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) by t-test and the results showed that there was no significant difference between the two methods. In conclusion, the method met the requirements of accurate determination of heavy metals in food, and had the characteristics of simple operation, green environmental protection, no waste liquid, and secondary pollution of waste gas. It can provide a new means of determining heavy metals in various foods rapidly.

Keywords food; heavy metal; high sensitivity X-ray fluorescence spectrum; fundamental parameter approach

不同种类的食品是人体补充能量及各类营养的主要来源，包含对人体有益的营养元素，如钙、钾、铁、锌、硒等。但随着工业化快速发展，土壤、水源以及环境空气等受到不同程度的重金属污染，环境重金属污染会进一步通过食物迁移到人体，导致重金属在人体内不断富集，危害身体健康。例如，镉元素可导致血管类疾病，损害内脏等；铅元素可破坏神经系统，导致先天性智力低下；砷元素可引起全身性疾病，主要是皮肤损伤^[1]等。因此，食品中重金属污染受到了全世界广泛关注。

查阅国内相关食品标准^[2]，食品中重金属的检测方法有电感耦合等离子体质谱法、电感耦合等离子体发射光谱法（Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry，ICP-OES）、原子吸收分光光度计法（Atomic absorption spectrophotometer，AAS）等。这些检测手段均需要进行复杂的前处理，消耗酸碱等试剂，处理周期长，易产生废气、废液等二次污染，且均需要在实验室进行，对实验人员的专业能力要求高。因此，建立一种新型针对各类食品中重金属快速检测、简单处理、准确性高的检测方法是食品快检领域的方法的重要补充和迫切需求。

X射线荧光光谱法具备无损、快速、简单等特点。由于食品中重金属元素含量水平较低，常规的XRF难以检测痕量元素，本研究采用高灵敏度X射线荧光光谱仪（HS-XRF），其主要特点是：（1）单色化激发技术是X射线管照射双曲面弯晶，双曲面弯晶将X射线管出射的原级X射线进行衍射，并聚焦照射样品，单色化入射大幅降低光管连续谱的散射背景干扰，同时能量聚焦提升元素激发效率，从而大幅提升信噪比，因此HS-XRF具有检测痕量元素的能力，如对土壤中镉元素检出限降低至0.05 mg/kg水平^[4]；（2）传统X射线荧光光谱在定量方面主要受基体效应和元素吸收增强效应影响，即元素强度不仅与其本身含量有关，也受到其他元素含量影响。基本参数法^[5]是解决这一问题的有效途径，其对X射线的产生、滤波、与物质相互作用、探测器各种效应建立基本参数库和数学模型，通过计算消除各种干扰，得到元素荧光的净计数率和含量值，可以通过少量标准物质进行校正进一步减少系统误差（由于计算或硬件产生的可消除误差），提升定量准确度。因此，本研究利用基于基本参数法的高灵敏度X射线荧光光谱仪，建立食品中重金属砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）元素含量的快速检测方法。

1 材料与方法

1.1 仪器与设备

高灵敏度X射线荧光光谱仪（PHECDA-PRO，北京安科慧生科技有限公司）采用双曲面弯晶全聚焦技术^[6]，对微焦斑X射线管出射的高强特征X射线进行布拉格（Bragg）衍射单色化处理，并聚焦到直径数百微米到几毫米的聚焦面，对样品中的元素进行单色化激发。小功率钨靶侧窗X射线管，最大功率12 W，最高激发电压70 kV，电流0～400 μA；高通量硅漂移探测器（SDD），最大计数率800 kcps，工作于-10℃电制冷条件下；Fast FP软件。

电感耦合等离子体质谱仪（8800型，Agilent）；微波消解仪（CEM，USA）；纯水机（Millipore，USA）；破壁机（苏泊尔）；研磨机（A11，德国IKA）；压片机（PrepP-01BS型，瑞绅葆科技公司）。

1.2 材料与试剂

硼酸（分析纯）购自天津光复科技有限公司；硝酸（电子级，70%）购自德国默克公司；砷、铅、镉、铬、镍、铜、锌、铷、锰元素标准储备液（100 mg/kg）均由Agilent提供；微晶纤维素（分析纯）购自国药集团化学试剂有限公司。

1.3 样品类型

1.3.1 标准样品

标准样品为GBW10018（鸡肉）、GBW10024（扇贝）、GBW10022（蒜粉）、GBW10050（大虾）、GBW10051（猪肝）、GBW10048（芹菜）、GBW10021（豆角）、GBW(E)100377（糙米）、GBW(E)100380（玉米）、GBW10046（河南小麦）、METAL-DJTZK-014（糙米）、GBW10049（大葱）和GBW10046（GSB-24河南小麦）不同生物成分分析标准物质（中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所），各元素标准值和不确定度见表1。

1.3.2 标准添加样品

本实验采用的实际样品涉及粮食类、肉类、水产类和蔬菜类，均由市场采购，采用ICP-MS定值作为空白样品，并进行标准添加，同样采用ICP-MS对标准添加样品进行定值。

1.3.3 实际样品

本研究选择稻米类和水产类食品作为实际样品，由不同产地采购获得并采用ICP-MS和AAS测定。

表1 不同类型食品标准物质标准值及不确定度

Table 1 Standard values and uncertainties of different types of food reference materials

1.4 测试条件

根据不同元素吸收限能量不同，设定3组测量条件。各组测量条件中电压固定，通过自动调节管电流将探测器测量死时间控制在30%～40%范围内，光路介质为空气。具体测量条件见表2。

1.5 样品制备

按照GB 5009.268—2016的规定，将不同食品样品均匀粉碎，得到粉末或匀浆。

1.5.1 固态干样

对低含水量样品如豆类、稻米等食品，取可食部分，经研磨机粉碎均匀呈粉状，采用硼酸镶边压片法制样，压片样品如图1所示，压片压力为20 MPa，保压时间为60 s，样品量为（4.0±0.1）g，压片模具直径为32 mm。

1.5.2 固态鲜样

对高含水量样品肉、水产、蔬菜等，洗净，晾干，取可食部分匀浆均匀，称取样品（4.0±0.1）g直接装入样品杯如图2所示，待测。

2 结果与讨论

2.1 高灵敏度X射线荧光光谱基本参数法

高灵敏度X射线荧光光谱仪结构图如图3所示，采用双曲面弯晶技术^[6-8]，可降低背景散射峰干扰，提升信噪比。其原理如图4所示，可以发现，图4A未采用双曲面弯晶技术，连续谱背景较高；图4B采用双曲面弯晶技术，连续谱背景减弱甚至消除，峰倍比提升。

图3 高灵敏度X射线荧光光谱仪结构示意图

Fig.3 Schematic diagram of the structure of HS-XRF

图4 连续谱背景与单色化衍射对比图

Fig.4 Comparison chart of continuous spectrum background and monochromatic diffraction

基本参数法（Fundamental parameters）^[9]采用了基本参数库与先进的数学模型。基本参数法通过对X射线荧光光谱从产生到探测的各个环节进行计算，建立相应的数学模型，计算过程中包括了X射线管的发射谱（靶材特征谱线和韧致辐射连续谱），经双曲面弯晶单色后的样品入射谱，入射样品后产生的基体元素间吸收增强效应（基体吸收效应，各元素的二次荧光）、散射效应（瑞利散射和康普顿散射），以及探测器接收到样品出射的X射线后发生的各种效应，包括元素能量响应效率、逃逸峰（荧光逃逸和康普顿散射逃逸）、脉冲堆积等。基本参数法消除了由于不同类型样品基体差异所产生的背景差异，减少分析误差，可在无标准样品校正的情况下得到元素定量分析结果。

2.2 方法检出限评估

为确定本方法的检出限，分别采用以下样品进行检出限测定：（1）采用微晶纤维素试剂作为食品空白样品进行11次重复检测，取测试结果3倍的标准偏差（SD）作为方法检出限^[10]；（2）采用含量接近预估检出限含量的标准样品和实际蔬菜样品进行11次重复检测，取测试结果3倍的标准偏差（SD）作为方法检出限。以上各方法测试得到的标准偏差及检出限见表3，检出限计算公式为：LOD = 3×SD；其中SD为11次测试结果的标准偏差。

表3 检出限汇总

Table 3 Summary of LODs

根据表3分析可知，As、Pb和Cd元素的检出限（LODs）分别为0.069 mg/kg、0.082 mg/kg和0.063 mg/kg，检出限水平可满足GB 2762—2017《食品安全国家标准 食品中污染物限量》中污染物限值要求。因此，本研究采用的方法检出限性能可满足食品中重金属限值的检测要求。

2.3 精密度评价

分别采用鱼肉、猪肉、黄豆和玉米类食品的不同浓度进行精密度评估，由于采用的不是标准样品，因此用相同样品的ICP-MS测定结果作为比较基准，采用HS-XRF进行7次重复检测，结果见表4。依据公式回收率(%)=测定结果_HS-XRF /测定结果_ICP-MS，回收率为78%～126%。相对标准偏差(RSD)=标准偏差(7次)_HS-XRF /平均值(7次)_HS-XRF。

表4中元素含量与对应的RSD数据进行幂函数拟合，如图5所示，随着元素含量增加，相对标准偏差逐渐下降，利用幂函数拟合公式（图5图例）可以计算不同含量时的RSD，反之亦然。例如，根据检出限的定义：LOD = 2.76×SD，RSD = SD/(2.76×SD) = 1/2.76 = 36.2%，当RSD = 36.2时，根据图5中的函数关系（图5图例），对应As、Pb和Cd的检出限分别为0.09 mg/kg、0.11 mg/kg和0.08 mg/kg，与表3检出限结果基本相符。由此拟合模型预测，当样品中As、Pb含量接近限量值0.2 mg/kg时，测试结果RSD＜25%；Cd含量接近限量值0.1 mg/kg时，测试结果RSD约为26%。这些精密度数据为快速检测食品中重金属含量提供了可行的技术基础。

2.4 准确度评价

为更好地评估本测定方法的准确性，分别采用以下3种方法进行对比分析。

（1）与标准方法结果间相关性分析。为直观考察其一致性，首先对比了不同类型食品标准样品测试值与标准值，以测试值为横坐标，以标准样品的标准值为纵坐标进行相关性分析。如图6所示，各圆圈点表示标准样品标准值与HS-XRF测试值的相关关系，虚线表示标准值与测试值之间的线性拟合模型，图中对角线（实线）表示基准线。所有圆圈都完全在基准线上，越接近基准线，说明测试值与标准值的线性相关系数越高，即R²越接近1，圆圈离线距离表示了一定的偏离程度。结果表明，元素Pb有一些点有一定偏离，As、Pb、Cd的线性相关系数分别为0.9961、0.9765和0.9776，显示了HS-XRF方法测试结果与各类食品标准样品标准值法具有强相关性，线性相关系数大于0.95。

（2）两种方法测定相同样品的结果差值平均值t检验^[11]。在市场采购不同类型食品，根据参比方法ICP-MS法进行测定。依据ICP-MS结果再进行标准添加，制备不同类型和不同重金属含量的样品共36个，包括粮食类、蔬菜类、肉类等不同基体的食品。采用HS-XRF和ICP-MS进行测定，利用均值t检验法判断数据对差值平均值是否与零（0）存在显著性差异，即两种方法测定结果是否基本一致。取相同样品两种方法测定结果数据对差值平均值，除以数据对差值平均值的标准偏差构成t统计量。通过查表，当自由度为n-1，置信度为95%时t的分布值（双侧），如果t统计量大于t临界值，则两种方法的测定结果有显著差异；反之，则两种方法的测定结果没有显著差异。

从表5中可以看出，3个元素t统计量均小于t临界值。t检验结果表明，数据对残差平均值与零（0）无显著性差异，说明两种分析方法无显著性差异。

表5 2种检测方法的结果差值平均值t检验数据

Table 5 t-test datas for mean of difference values between the results measured by two methods

注：

（3）实际阳性样品验证。收集到的实际阳性样品分别为水产类和稻米类，样品购买收集于不同产地，其中水产类采用石墨炉原子吸收光度法（AAS）测定Pb和Cd元素含量（As元素涉及形态问题，因此未检测）。稻米类采用ICP-MS作为参比方法测定Pb、As和Cd含量。对于实际阳性样品（表6～7），HS-XRF测定结果与ICP-MS测定结果具有较好的一致性，表明高灵敏度X射线荧光光谱仪在食品重金属元素检测具有较好的准确性。

3 结论

本研究采用高灵敏度X射线荧光光谱仪与快速基本参数法检测食品中有害元素As、Pb和Cd，对不同基体食品重复测定11次，得到As、Pb和Cd检出限分别为0.069 mg/kg、0.082 mg/kg和0.063 mg/kg，可满足食品中重金属As、Pb、Cd含量限值（0.2 mg/kg）对分析方法的要求。本方法的测定结果与参比方法ICP-MS测定结果具有良好的一致性。根据实际阳性样品，食品中重金属含量范围在0.1～1 mg/kg时，各元素两种方法结果的相对偏差均在20%以内。相同样品ICP-MS与HS-XRF测定结果数据对差值平均值与零（0）无显著性差异，证明新的检测方法与标准方法无显著性差异，可以满足快速、准确检测分析的要求。结果表明，高灵敏度X射线荧光光谱法为粮食类、肉类、水产类和蔬菜类基质食品中重金属的快速检测提供了新的思路和技术手段。

参考文献

[1] Mengting Jin, Hao Yuan , Bo Liu, et al. Review of the distribution and detection methods of heavy metals in the environment[J]. Analytical Methods, 2020, 12: 5747-5766.

[2] GB 5009. 268—2016食品安全国家 标准食品中多元素的测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2016.

[3] Jolly Y N, Iqbal S, Rahman M S, et al. Energy dispersive X-ray fluorescence detection of heavy metals in Bangladesh cows’milk[J]. Heliyon3, 2017. e00403.

[4]韩伟丹, 杜祯宇, 任立军, 等. 单波长激发能量色散X射线荧光光谱测定土壤样品中镉等元素方法性能评估[J]. 冶金分析, 2021, 41(8): 22-33.

[5]刘明博, 廖学亮, 程大伟, 等. 基于基本参数法的EDXRF全谱拟合定量算法及其应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(9): 2807-2811.

[6]滕云, 刘小东, 余重秀, 等. 全聚焦双曲面弯晶在单波长X-射线荧光光谱仪中的应用[J]. 环球市场信息导报, 2014(33): 173+162.

[7]程大伟, 刘明博, 沈学静, 等. 双曲面弯晶X射线分析仪器及应用进展[J]. 冶金分析, 2022, 42(1): 10-17.

[8]程大伟. LiF双曲面全聚焦弯晶X射线仪器研制和应用[D]. 北京: 钢铁研究总院, 2021.

[9]刘敏, 庹先国, 李哲, 等. FP法在SDD-EDXRF无标样分析技术中的应用研究[J]. 核电子学与探测技术, 2012, 32(9): 1096-1099+1104.

[10]刘通, 邢仕歌, 刘晓静, 等. X射线荧光光谱结合基本参数法快速测定食品中砷、镉、铅元素含量[J]. 中国食品卫生杂志, 2021, 33(6): 790-796.

[11]张辉, 刘召贵, 殷月霞, 等. 能量色散 X 射线荧光光谱法测定中草药中的Cd元素[J]. 分析测试技术与仪器, 2019, 25(3): 191-195.

表2 各元素分组及各组测量条件

Table 2 Group list for each element and measurement conditions for each group

A

B

表4 不同食品基体样品测试结果精密度评估

Table 4 Precision evaluation of test results of different food matrix samples

图5 As、Pb、Cd元素含量与相对标准偏差函数关系及拟合模型

Fig.5 Functional relationship between As, Pb, Cd contents and relative standard deviation as well as its fitting model

图6 ICP-MS测定值与HS-XRF测定值线性相关图

Fig.6 Linear correlation diagram between results of ICP-MS and HS-XRF

表6 水产类阳性样品分析结果对比

Table 6 Comparison of analytical results of positive aquatic samples

表7 稻米类阳性样品分析结果对比

Table 7 Comparison of analytical results of positive rice samples

注: “—”表示ICP-MS未测定该元素，因此无法给出测定值。

基金项目：海关总署科研项目（2020HK206）

第一作者：秦富（1987—），男，汉族，广西玉林人，硕士，工程师，主要从事食品安全检测与研究，E-mail: 514623946@qq.com

通信作者：汪文龙（1971—），男，汉族，湖南衡阳人，本科，副主任技师，主要从事食品安全检测与研究，E-mail: 1224509828@qq.com

1. 南宁海关技术中心 南宁 530021

2. 广西医科大学 南宁 530021

1. Technical Center of Nanning Customs District, Nanning 530021

2. Guangxi Medical University, Nanning 530021