CopyRight 2009-2020 © All Rights Reserved.版权所有: 中国海关未经授权禁止复制或建立镜像
液相色谱—串联质谱法测定纺织品和皮革制品中双酚类化合物的残留量
作者:陈山丹 刘萍 洪锦清 张莉 温雯
陈山丹 刘萍 洪锦清 张莉 温雯

目 次
中国口岸科学技术
◎ 本期专题 • 知识图谱应用研究
04 知识图谱技术在进出口汽车 智慧检测平台中的应用
………………………………………………………… 李 浩 黄心深 周 崎 林晓芳 杨海华 樊志维 姚建辉 凌崇懿
10 基于知识图谱的武汉口岸出境劳务人员 传染病防控分析及对策研究
……………………………………………………………………………… 向 俊 周 艳 龚 睿 秦 勇 任 宁 武长礼
16 基于知识图谱技术的智能监管方法研究
………………………………………………………… 刘 凡 陈少杰 涂 璐 张仕云 李政军 李志勇 孙芳芳 黄心深
22 基于知识图谱的锂电池碳足迹核算方法研究
…………………………………………………………………… 彭 杰 徐蓓蓓 黄婷婷 梁澄波 麦志喜 周 毅 张庆新
◎ 专论综述
29 致病菌快速检测技术研究进展和展望
…………………………………………………………………… 马 丹 张晓龙 齐小峰 郭维娜 魏海燕 王艺凯 张 捷
35 现生象牙与猛犸象牙鉴别技术研究进展
………………………………………………………… 王 波 解迎双 苏 倡 刘阿静 徐艳春 雷质文 罗 丽 张利峰
43 牛乳头瘤病毒研究进展
…………………………………………………………………… 李兵杰 史梅梅 吴 蕊 王 昱 谢晓倩 方仁东 聂福平
50 单波长X射线荧光光谱技术发展现状 及在海关检测工作中的应用
………………………………………………………… 王振坤 王 建 姚传刚 崔铁军 莫宇清 陈 春 崔 昕 靳 鹏
◎ 商品检验
56 国内外儿童睡衣阻燃测试与标准差异研究
……………………………………………………………………………… 郑少锋 兰丽丽 李 燚 刘 俊 张南峰 阮洁珊
61 全自动激光法测定航空煤油冰点 最佳测试条件的研究
…………………………………………………………………………………………………………………………………… 高孙慧
◎ 动植物检疫
66 国外集装箱检疫措施及对我国的启示
………………………………………………………… 史亚千 陈晓宇 林逸嘉 曹 军 万华乐 龙 勇 琚景衡 顾光昊
70 基于文献计量分析的外来物种 入侵防控与治理研究热点及展望
…………………………………………………………………………………………………………………………………… 杨倩茹
◎ 卫生检疫
79 2023年济宁市HIV-1新发感染者病毒基因特征及耐药分析
…………………………………………………………………… 范莹莹 杨聪伶 李 琰 孟 哲 刘芳苑 焦伯延 刘 伟
◎ 分析化学
87 液相色谱 — 串联质谱法测定纺织品 和皮革制品中双酚类化合物的残留量
………………………………………………………………………………………… 陈山丹 刘 萍 洪锦清 张 莉 温 雯
CONTENTS
CHINA PORT SCIENCE AND TECHNOLOGY
◎ Feature · Application and Research of Knowledge Graphs
04 Application of Knowledge Graphs Technology in an Intelligent Inspection Platform for Import-Export Vehicle
…………… LI Hao HUANG Xin-Shen ZHOU Qi LIN Xiao-Fang YANG Hai-Hua FAN Zhi-Wei YAO Jian-Hui LING Chong-Yi
10 Knowledge Graph-Based Analysis and Countermeasure Research on Infectious Disease Prevention and Control among Outbound Migrant Workers at Wuhan Port
…………………………………………………………… XIANG Jun ZHOU Yan GONG Rui QIN Yong REN Ning WU Chang-Li
16 A Knowledge Graph-Based Approach to Smart Customs Supervision and Intelligent Risk Assessment
……………… LIU Fan CHEN Shao-Jie TU Lu ZHANG Shi-Yun LI Zheng-Jun LI Zhi-Yong SUN Fang-Fang HUANG Xin-Shen
22 Knowledge Graph-Based Carbon Footprint Accounting for Lithium Batteries
………………………… PENG Jie XU Bei-Bei HUANG Ting-Ting LIANG Cheng-Bo MAI Zhi-Xi ZHOU Yi ZHANG Qing-Xin
◎ Monographs and Reviews
29 Research Progress and Prospect in Rapid Detection Technologies for Pathogens
……………………………… MA Dan ZHANG Xiao-Long QI Xiao-Feng GUO Wei-Na WEI Hai-Yan WANG Yi-Kai ZHANG Jie
35 Research Progress on the Identification Technology of Elephant and Mammoth Ivory
……………………… WANG Bo XIE Ying-Shuang SU Chang LIU A-Jing XU Yan-Chun LEI Zhi-Wen LUO Li ZHANG Li-Feng
43 Research Progress on Bovine Papilloma Virus
……………………………………… LI Bing-Jie SHI Mei-Mei WU Rui WANG Yu XIE Xiao-Qian FANG Ren-Dong NIE Fu-Ping
50 Development Status of Single Wavelength X-ray Fluorescence Spectroscopy Technology and Its Application in Customs Inspection
…………………… WANG Zhen-Kun WANG Jian YAO Chuan-Gang CUI Tie-Jun MO Yu-Qing CHEN Chun CUI Xin JIN Peng
◎ Commodity Inspection
56 Research on the Differences in Flame Retardant Testing and Standards of Children’s Pajamas at Home and Abroad
………………………………………………… ZHENG Shao-Feng LAN Li-Li LI Yi LIU Jun ZHANG Nan-Feng RUAN Jie-Shan
61 Research on the Optimal Test Conditions for Determining the Freezing Point of Aviation Kerosene Using a Fully Automatic Laser Method
…………………………………………………………………………………………………………………………… GAO Sun-Hui
◎ Animal and Plant Quarantine
66 Quarantine Measures for Containers in Various Countries and Implications for China
…………………… SHI Ya-Qian CHEN Xiao-Yu LIN Yi-Jia CAO Jun WAN Hua-Le LONG Yong JU Jing-Heng GU Guang-Hao
70 Research Hotspots and Prospects of Invasive Alien Species Prevention and Governance Based on Bibliometric Analysis
…………………………………………………………………………………………………………………………… YANG Qian-Ru
◎ Health Quarantine
79 Genetic Characteristics and Drug Resistance Analysis of Newly Infected HIV-1 Patients in Jining City in 2023
……………………………………… FAN Ying-Ying YANG Cong-Ling LI Yan MENG Zhe LIU Fang-Yuan JIAO Bo-Yan LIU Wei
◎ Analytical Chemistry
87 Determination of Residual Bisphenol Compounds in Textiles and Leather Products by Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry
………………………………………………………………… CHEN Shan-Dan LIU Ping HONG Jin-Qing ZHANG Li WEN Wen
CHINA PORT SCIENCE AND TECHNOLOGY
知识图谱技术在进出口汽车
智慧检测平台中的应用
李 浩 1 黄心深 1 周 崎 1 林晓芳 1 * 杨海华 1 樊志维 1 姚建辉 1 凌崇懿 1
摘 要 本研究基于知识图谱技术,深度融合大数据分析、机器学习算法,构建面向口岸智慧监管的进出口汽车检测生态平台。通过对多模态异构数据的知识抽取与图谱构建,实现检测任务动态智能匹配与决策优化;借助时序数据分析模型与知识推理引擎,建立检测结果的智能校验体系,减少破坏性试验。该平台将海量历史检测数据转化为可复用的知识资产,支撑技术评议决策辅助、检测方法迭代优化、数据证书跨域互认、部门监管协同联动等多元应用场景,并通过典型应用场景进行验证。结果表明,本研究构建的智慧检测平台可显著提升检测效率,优化资源配置,能够为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供有效的技术解决方案。
关键词 知识图谱;进出口汽车检测;口岸监管;智慧平台
Application of Knowledge Graphs Technology in an Intelligent Inspection Platform for Import-Export Vehicle
LI Hao1 HUANG Xin-Shen1 ZHOU Qi1 LIN Xiao-Fang1*
YANG Hai-Hua1 FAN Zhi-Wei1 YAO Jian-Hui1 LING Chong-Yi1
Abstract This study leverages knowledge graphs technology as the core driving force, integrating big data analysis and machine learning algorithms to build an intelligent platform for import-export vehicle inspection under smart port supervision. By extracting knowledge and constructing graphs from multimodal and heterogeneous data, the platform enables dynamic, intelligent matching of inspection tasks and optimized decision-making. By leveraging time-series data analysis models and knowledge reasoning engines, an intelligent verification system for inspection results is established, thereby reducing the reliance on destructive testing. The platform transforms massive volumes of historical inspection data into reusable knowledge assets, supporting multiple application scenarios, including technical evaluation and decision support, iterative optimization of inspection methods, cross-domain mutual recognition of data certificates, and collaborative regulatory coordination. Through validation in typical use cases, the results demonstrate that the platform significantly improves inspection efficiency and resource allocation, offering an effective technical solution with demonstrative value for the construction of global smart ports and digital supervision of automobile trade.
Keywords knowledge graphs; import-export vehicle inspection; port supervision; intelligent platform
基金项目:海关总署科研项目(2023HK114);海关总署国际检验检疫标准与技术法规研究中心项目(KYHZ2024A08)
第一作者:李浩(1979—),男,汉族,河南周口人,博士,正高级工程师,主要从事商品检验技术研究工作,E-mail: lihao@iqtcnet.cn
通信作者:林晓芳(1992—),女,汉族,广东汕头人,硕士,工程师,主要从事商品检验技术研究工作,E-mail: linxiaof@iqtcnet.cn
1. 广州海关技术中心 广州 510623
1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623
中国口岸科学技术
进出口汽车行业的监管与检测效率,不仅直接影响通关速度,更关乎产品质量安全与消费者权益保障。汽车产业供应链复杂化、产品迭代加速化、国际贸易规则动态调整的发展趋势,对现有检测模式提出了效率与精确度的双重挑战[1]。此外,海量多源异构检测数据存在巨大的挖掘空间,在结构化知识网络基础上建立检测任务分配智能调度机制,可减少重复检测、破坏性试验。因此,本研究基于知识图谱技术,面向口岸智慧监管研究构建进出口汽车检测生态平台,以适应多元化应用场景,以期为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供具有参考价值的技术路径。
1 知识图谱技术概述
知识图谱技术作为语义网络与知识工程的重要发展方向,已成为人工智能领域的研究热点[2]。其本质是通过语义网络将实体及其关系进行结构化表示,以三元组(头实体、关系、尾实体)的形式构建大规模知识库,实现对现实世界知识的形式化建模与关联分析。相较于传统数据库,知识图谱具备语义理解、关系推理和知识融合能力,能够挖掘数据间隐含联系,为复杂决策提供智能支持。
在学术研究层面,知识图谱技术的发展呈现多学科交叉融合趋势。早期研究聚焦于知识抽取与图谱构建,通过自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术从非结构化文本中提取实体与关系,如远程监督学习[3]、弱监督学习方法有效缓解标注数据不足问题。随着深度学习的发展,基于图神经网络(Natural Language Processing,GNN)的表示学习技术成为新的研究重点,图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)等模型通过节点嵌入实现知识图谱的高效表征,在链路预测、实体分类任务中取得显著突破[4]。此外,知识推理研究从传统规则引擎向基于强化学习、概率逻辑的混合推理模式演进,通过结合符号主义与连接主义的优势,提升知识图谱的动态更新与逻辑推理能力。
在应用领域,知识图谱目前已广泛渗透至航空、低空、电气、机械、医疗、金融等领域场景[5-8]。J Wang等[9]应用知识图谱技术在汽轮发电机组的故障特征、诊断技术、解决方案、研究成果等多维度构建知识本体模型,实现知识关联、智能检索、可视化显示、自动问答等多项功能。Xiaojian Yi等[10]将知识图谱技术应用于航天器异常检测,提高空间任务中的可靠性和安全性。这些应用实践证明,知识图谱在处理复杂关系数据、支撑智能决策方面具有显著优势。
知识图谱在口岸监管与进出口贸易领域的应用探索正处于起步阶段。部分研究通过构建口岸业务知识图谱,整合报关单、物流轨迹、商品属性等数据,实现风险预警与智能审单。然而,现有应用仍面临三大挑战:其一,多模态数据融合难度高,口岸场景中图像、视频、传感器数据与文本数据的异构性导致知识抽取精度有待提升;其二,国际贸易规则与商品标准的迭代频繁,知识图谱对最新监管要求应更迅速精准;其三,跨部门知识协同的有效机制尚需完善,以使知识图谱形成全域联动应用,发挥更大的数据和技术效用。
针对进出口汽车检测场景,知识图谱技术的应用价值尤为突出。汽车产品涉及不同来源/目的地的技术标准、认证体系等复杂关系网络,传统检测模式难以快速识别车型差异与潜在风险。而知识图谱通过整合国际法规、行业数据、检测标准、历史问题案例等多源信息,能够构建涵盖车辆全生命周期的知识网络,为检测任务智能分配、风险预判提供数据支撑。
2 基于知识图谱的进出口汽车智慧检测平台搭建
基于分层架构设计理念,进出口汽车检测生态平台通过数据层、映射层、算法层与应用层的协同运作,实现从数据采集到智能决策的全链条闭环。具体如图1所示。
2.1 数据层:多源异构数据的采集与结构化存储
针对进出口汽车检测业务场景,采用网络爬虫、API接口对接、物联网设备数据接入等技术,实时采集国内外法规政策(如国内外标准、认证要求 )、车型参数(工信部道路机动车辆生产企业及产品公告数据)、行业动态信息(车企召回公告、海关风险预警通告)等多源数据。同时,依托智能传感器网络,对检测设备运行参数、环境监测数据进行实时采集,确保数据的时效性与完整性。数据处理方面,对原始数据进行清洗、去重与标准化处理,通过正则表达式、规则引擎等工具识别并修正数据错误,消除冗余信息。结构化存储方面,采用混合存储架构,将法规政策、车型参数等结构化数据存储于关系型数据库,以满足复杂查询需求;而设备日志、检测报告、图片等半结构化/非结构化数据则存入非关系型数据库,提升数据读写效率。最终形成法规库、车型库、设备库、案例库四大核心数据库,并建立自动化更新机制,确保数据与行业动态保持同步。
2.2 映射层:基于知识图谱的语义网络构建
映射层是平台实现智能决策的核心枢纽,其通过知识图谱技术将离散数据转化为结构化知识网络。该层级主要包含3个关键技术流程。
2.2.1 知识抽取
针对多源异构数据,采用混合抽取策略实现实体与关系的提取。对于结构化数据(如车型参数表),通过模板匹配直接解析实体属性;针对非结构化文本(如法规条款、检测报告),运用自然语言处理技术识别实体,并通过远程监督学习方法抽取实体间关系。此外,利用计算机视觉技术对车辆图像、检测设备运行视频进行特征提取,将图像中的零部件、检测流程等信息转化为结构化知识。
2.2.2 知识融合
由于数据来源的多样性,同一实体可能存在不同表述(如 “电动汽车”“纯电动汽车”与 “EV”),平台通过实体对齐与属性融合技术消除数据冲突。将不同数据源的实体映射到统一向量空间,计算实体相似度并进行聚类,实现重复实体合并与属性信息互补。
2.2.3 图谱构建与更新
将抽取与融合后的知识以三元组形式存储于图数据库(如Neo4j),构建涵盖 “车型—法规—标准—设备—案例” 等多维关系的知识图谱。同时,建立动态更新机制,当数据层有新数据注入时,通过增量学习算法自动更新图谱结构,确保知识网络的时效性与准确性。
2.3 算法层:智能决策模型的协同与优化
依托映射层构建的知识图谱,通过多维度数据联动与智能算法,实现检测流程的自动化与决策优化,具体功能模块如下:
(1)检测任务智能规划:通过法规库与车型库的联动分析,当输入车辆来源地/目的地、车型等条件时,基于图谱知识自动检索对应地区的法规要求与技术标准,匹配所需认证类型(如中国强制性产品认证等)、检测项目(如排放测试、安全碰撞试验、电安全测试)及适用设备清单。对检测项目进行优先级排序与流程优化,生成个性化检测任务清单与报告模板,确保检测方案符合法规要求且高效可行。
(2)风险预警与重点检测推荐:结合案例库中的历史检测数据与质量缺陷案例,利用关联规则挖掘算法(如Apriori)分析车型与缺陷类型的关联关系,构建风险预警模型。当新检测任务生成时,模型自动计算各检测项目的风险概率,并通过强化学习算法动态调整提示权重——若后续检测中复现某类缺陷,则增强该项目的提示优先级;若未出现则降低权重,避免误判。
(3)预测评估与检测成本优化:针对高成本、破坏性检测项目,采用时序数据分析模型与迁移学习技术,基于案例库中同类车型的历史检测数据,建立算法模型对当前检测样品的关键性能指标进行预测评估。当预测结果置信度达到阈值时,可替代或减少实际破坏性试验,显著降低检测成本[11]。
(4)检测数据闭环管理:检测过程中产生的数据(如设备使用记录、检测结果)自动存入设备库与案例库,并通过区块链技术实现数据存证,确保数据不可篡改。数据同时作为模型训练的反馈输入,持续优化风险预警模型与预测评估算法,形成“数据—模型—决策”的闭环迭代机制。
2.4 应用层:多元场景赋能与协同监管
基于算法层输出的智能决策结果,面向口岸监管与汽车贸易全链条提供多维度服务。
(1)口岸监管提质增效:直接输出标准化检测报告与结果判定,实现进出口汽车检测流程的自动化与无纸化,显著提升通关效率。同时,通过可视化界面展示检测任务进度、风险预警信息,辅助监管人员快速掌握业务动态。
(2)技术评议决策辅助:为监管部门、企业提供法规政策解读、技术标准对比分析等服务,支持对新型汽车技术(如自动驾驶、氢燃料电池)的合规性评估;根据历史检测数据,对多次出现的质量缺陷问题进行分析研判并提出法规完善建议,助力监管政策制定与优化。
(3)检测方法迭代优化:基于案例库的历史数据与检测结果分析,利用机器学习算法挖掘检测流程中的薄弱环节,提出检测方法、标准改进建议,推动认证要求、检测技术的持续升级。
(4)跨域协同与数据互认:通过构建统一的数据标准与知识图谱,实现不同口岸、监管部门间的数据共享与互认,打破信息孤岛,支持跨区域协同监管与联合执法,提升全球汽车贸易监管的一致性与便利性。
通过上述四层架构的有机结合,进出口汽车检测生态平台实现了从数据采集、知识构建到智能决策的全流程数字化转型,为智慧口岸建设与汽车贸易监管提供了新的技术解决方案。
3 应用案例
为验证平台效能,本研究选取典型场景进行应用分析,并与传统检测模式在检测覆盖率、平均耗时、人工干预频次等关键指标上进行对比(表1)。结果显示,平台在提升检测效率、优化资源配置、降低人工依赖方面成效显著。
3.1 电动汽车电安全风险预警与闭环管理
在进口电动汽车专项检测中,平台通过案例库与算法层的协同分析,成功识别并处置了一起重大电安全隐患。检测过程中,某型号电动汽车在直流充电互操作性测试中出现通信中断、PE断针检测不通过等问题,不符合GB 18384—2020《电动汽车安全要求》中关于充电接口兼容性与安全性的强制性条款。平台将该缺陷数据实时录入案例库,并基于强化学习算法自动提升“充电接口协议检测”项目的风险提示权重,人工干预频次降低80%。基于平台输出的风险评估报告与整改建议,最终间接促成车企对该型号产品进行召回,召回决策周期从传统模式的平均7 d缩短至48 h内。此案例验证了平台的动态风险预警能力与闭环管理机制,通过知识图谱的关联分析与算法模型的自适应学习,将单次检测发现的问题转化为系统性风险防控策略,显著提升了口岸监管效能。
3.2 特定需求下的检测任务精准快速定制
针对某企业出口至沙特的二手车样品,平台基于映射层构建的全球法规知识图谱,快速(<5 min)匹配沙特阿拉伯标准组织认证的M.A-179-21-09-02 Technical Regulation for Used Imported Vehicles(进口二手车技术法规),并联动车型库、设备库与案例库完成涵盖300余项检测项目的检测方案定制,而传统人工制定类似方案需耗时1 ~2 d。随后,算法层通过时序数据分析模型,优先推荐非侵入式检测技术,如漆面测厚、车载诊断系统读取等,避免拆卸耗时。基于历史案例库关联分析,平台智能标注出发动机舱密封性失效、车架号篡改风险等高概率缺陷项,辅助检测人员精准定位,减少无效检查。
最终,该批次车辆从任务受理到完成检测并出具合规报告仅耗时8 h,而传统模式下类似流程平均需3至5个工作日,显著降低企业仓储与物流成本。该案例凸显了平台在多区域法规智能适配、检测任务自动化编排与资源优化调度方面的核心优势。
3.3 新能源汽车动力电池无损检测技术突破
破坏性试验成本高、检测效率低是新能源汽车动力电池出口认证的行业痛点。平台在知识图谱技术支撑下(关联电池型号、历史性能数据、失效模式),研发基于超声成像的无损检测方法(图1算法层模块)。该方法利用超声波在电池内部不同介质中的传播特性差异,实现电解液浸润空间分布的高分辨率成像,并通过图谱将图像特征语义关联至性能指标。对比传统拆解检测,单次无损检测耗时仅需传统破坏性试验的20%,由数小时压缩至数十分钟,单次成本降低约85%。
在平台试点期间应用于50批次动力电池出口检测,预测评估模型置信度达95%以上时替代拆解验证,破坏性试验需求减少70%,未发生因无损检测导致的误判或漏检。该技术突破不仅大幅降低了企业合规成本,更推动行业向绿色、高效检测模式转型,为新能源汽车贸易的可持续发展提供关键技术支撑。
上述案例及表1数据表明,平台通过数据驱动与智能决策的深度融合,在风险防控、流程优化(显著缩短周期、减少人工干预)、成本控制(降低破坏性试验)与技术创新(提升覆盖率与检出率)等维度展现出显著应用价值,为全球汽车贸易数字化监管提供了可量化、可复制的实践范例。
4 结语
本研究围绕进出口汽车检测领域的数字化转型需求,构建了以知识图谱技术为核心的智慧监管生态平台。通过数据层对多源异构数据的整合与结构化处理,映射层基于知识图谱的语义网络构建,算法层智能决策模型的协同优化,以及应用层多元场景的深度赋能,形成了从数据采集、知识推理到决策支持的完整技术链条。典型应用案例表明,平台在电动汽车风险预警、跨境检测任务智能规划及无损检测技术创新等场景中成效显著,推动了行业监管模式从经验驱动向数据智能驱动的转变。本研究成果可为智慧口岸建设提供技术参考,助力汽车贸易监管向智能化、绿色化、全球化方向持续演进。
参考文献
[1]陈寅. 我国进口汽车检验监管模式改革研究[D]. 厦门: 华侨大学, 2016.
[2] S. A. Introducing the knowledge graph[R]. American: Offical Blog of Google, 2012, April.
[3] Feiyue H., Lianglun C. Distant supervision knowledge extraction and knowledge graph construction method for supply chain management domain[J]. Autonomous Intelligent Systems, 2024, 4(1): 7. DOI: 10.1007/s43684-024-00064-y.
[4]丛烁, 苏贵斌, 柳林, 等. 知识图谱实体对齐研究综述: 从传统方法到前沿技术[J/OL]. 计算机工程与应用, (2025-01-26)[2025-06-25]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20250613. 1634.004.html.
[5]林金山, 李元, 方荠萱, 等. 电力变压器故障诊断多智能体大模型构建与初步应用[J/OL].西安交通大学学报, (2025-01-8)[2025-06-24]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1069.t.20250520. 1632.005.html.
[6]贾宝惠, 王鸿泽, 王之强, 等. 面向飞机空调系统故障诊断的知识图谱构建与应用[J/OL].安全与环境学报, (2025-01-15)[2025-06-24]. https://doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2024.2228.
[7]邱凌, 张安思, 张羽, 等. 面向无人机故障诊断的知识图谱构建应用方法[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(9): 280-288.
[8]侯梦薇, 卫荣, 陆亮, 等. 知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(12): 2587-2599.
[9] J Wang, C F Yan, Y M Zhang, et al. Construction and application of knowledge graph for fault diagnosis of turbine generator set based on ontology[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2022, 2184(1): 012015. DOI: 10.1088/1742-6596/2184/1/012015.
[10] Xiaojian Yi, Peizheng Huang, Shangjie Che. Application of Knowledge Graph Technology with Integrated Feature Data in Spacecraft Anomaly Detection[J]. Applied Sciences, 2023, 13(19): 10905. DOI: 10.1088/1742-6596/2184/1/012015.
[11]李浩, 夏广, 姜伟, 等. 超声扫描成像检测锂电池电解液退浸润及成因分析[J]. 分析测试学报, 2025, 44(2): 238-245.

图1 进出口汽车智慧检测平台框架
Fig.1 Framework of the intelligent inspection platform for import-export vehicles
表1 智慧平台检测模式与传统检测模式关键指标对比
Table 1 Comparison of key indicators between the intelligent platform detection mode and traditional detection mode
评估指标 | 传统检测模式 | 智慧检测平台模式 | 提升幅度 |
法规/标准覆盖率 | 依赖人工经验,易遗漏更新 | 动态整合全球法规库,覆盖率达90%以上 | >30% |
检测方案制定平均耗时 | 需人工查阅资料,平均4~8 h | 图谱智能匹配,平均<30 min | >87.5% |
人工干预频次/车次 | 高,平均需8~12次人工确认 | 低,平均<2次 (集中于复杂判定) | >75% |
破坏性试验比例 | 高,尤其在新车型/小批量场景 | 预测评估模型显著降低,部分场景可替代 | 视场景降低30%~70% |
风险缺陷检出率 | 依赖抽检,存在漏检风险 | 关联历史案例库,主动预警,漏检率降低50% | 显著提升 |
整体检测周期 | 较长,受制于流程与资源调度 | 流程自动化、智能调度,压缩显著 | 平均缩短60%以上 |
基于知识图谱的武汉口岸出境劳务人员
传染病防控分析及对策研究
向 俊 1 周 艳 1 龚 睿 1 秦 勇 1 任 宁 1 武长礼 1 *
摘 要 本研究通过对2024年在湖北国际旅行卫生保健中心(武汉海关口岸门诊部)体检和预防接种的出境劳务人员随机发放调查问卷,利用知识图谱和问卷对传染病防控工作进行分析并提出有效建议。结果表明:出境劳务人员以青壮年男性为主,目的地多为非洲等传染病高发区。接受过企业组织培训的人员占比56.12%,未接受培训的人员占比12.84%,且培训内容覆盖不足;出境劳务人员体检和疫苗接种费由企业承担的占比48.66%,境外医疗费获企业保障的人员占比52.54%,但归国健康跟踪缺失,企业防控措施落实不到位。因此,应加强健康宣教、完善跨境医疗保障、建立归国人员健康监测体系、推动立法保障,构建多层次的防控网络。
关键词 出境劳务人员;传染病防控;对策研究;知识图谱
Knowledge Graph-Based Analysis and Countermeasure Research on Infectious Disease Prevention and Control among Outbound Migrant Workers at Wuhan Port
XIANG Jun 1 ZHOU Yan 1 GONG Rui 1 QIN Yong 1 REN Ning 1 WU Chang-Li 1*
Abstract Random questionnaires were distributed to outbound migrant workers undergoing health examinations at the Hubei International Travel Health Care Center (Outpatient Department of Wuhan Customs Port) in 2024 and their dispatching enterprises were investigated. Utilizing a knowledge graph alongside survey data, we analyzed the current status of infectious disease prevention and control, and proposed targeted recommendations. The results indicated that the majority of outbound migrant workers are young and middle-aged males, with destinations primarily concentrated in high-risk infectious disease regions such as Africa. Only 56.12% of participants received training organized by their employers, while 12.84% received no training at all, and the content coverage of such training was insufficient. Approximately 48.66% of workers had their health examination and vaccination costs covered by their employers, and 52.54% were provided with outbound medical security. However, post-return health monitoring was generally lacking, and the implementation of prevention and control measures by enterprises was inadequate. Therefore, we recommend enhancing health education, improving cross-border medical security, establishing a comprehensive post-return health monitoring system, and promoting legislative protection to construct a multi-layered prevention and control network.
Keywords outbound migrant workers; infectious disease prevention and control; countermeasure research; knowledge graphs
基金项目:武汉海关科研项目(2023WK016,2024WK004)
第一作者:向俊(1976—),女,汉族,湖北宜昌人,本科,副主任医师,主要从事卫生检疫和国际旅行医学研究工作,E-mail: 275692218@qq.com
通信作者:武长礼(1986—),男,汉族,湖北孝感人,硕士,主治医师,主要从事法定口岸传染病监测与防控工作,E-mail: changliw2018@163.com
1. 湖北国际旅行卫生保健中心(武汉海关口岸门诊部) 武汉 430070
1. Hubei International Travel Health Care Center (Outpatient Department of Wuhan Customs Port), Wuhan 430070
随着经济全球化的不断发展,中国劳务企业的对外拓展步伐加快,带动了大量技术人员和劳务工人走出国门。商务部数据显示,2024年我国出境劳务人员数量增至40.9万人,同比增加6.2万人。其中,承包工程项下派出人员有15.3万人,劳务合作项下派出人员达25.6万人;至2024年年末,各类出境劳务人员总数为59.4万人[1]。劳务输出规模持续扩大,使境外卫生安全保障问题日益凸显。全球传染病谱的复杂性与传播的突发性,对出境劳务人员构成直接健康威胁,其感染后涉及的卫生保健及医疗保障问题、卫生应急及跨境传染病防控的双向阻断,已成为我国劳务经济可持续发展面临的关键挑战。
在此背景下,本文聚焦武汉口岸出境劳务人员,通过深入的调查研究,剖析其传染病防控现状,系统梳理存在的主要问题与面临的挑战,并在此基础上,探索有利于促进出境劳务人员传染病防控工作的新措施,提高国际旅行卫生保健工作质效,为公共卫生管理提供有力支撑。
1 对象与方法
1.1 对象
分层随机选取2024年在湖北国际旅行卫生保健中心(武汉海关口岸门诊部)体检和预防接种的出境劳务人员,实地调查外派劳务企业。
1.2 方法
通过问卷调查结合实地调研的方法,针对武汉口岸劳务输出人员出境前、境外工作期间及归国后3个阶段对传染病防控的认知、外派劳务企业对劳务人员卫生医疗的保障、目的地的疾病防控等方面进行调查研究,通过知识图谱分析,找出现有的出境劳务人员传染病防控存在的问题和不足,提出优化对策。
1.3 统计分析
采用描述性方法对问卷各个条目进行分析,计数资料采用构成比或者频数描述。所有资料用Neo4j软件开展知识图谱分析,利用Excel 2016软件进行数据图表分析。
2 结果
出境劳务人员传染病防控是一个复杂的问题,涉及多层面因素,本研究重点从武汉口岸出境劳务人员主要特点、防控知识培训、对传染病流行情况了解、医疗费用的保障以及归国人员的管理等方面进行调查,结果如图1所示。
2.1 出境劳务人员的主要特点
在收集到的335份有效调查问卷中,年龄方面,出境劳务人员以青壮年男性为主,50岁以下占比86.69%;文化程度方面,中专及高中以上占比76.47%;出境劳务员工类型方面,企业在编员工和外派劳务人员较多,分别占比43.03%和39.63%;出境劳务目的地以非洲地区为主,占比52.63%(详见表1)。
2.2 出境劳务人员传染病防控知识培训情况
根据对武汉口岸出境劳务人员和劳务企业的调查研究,企业于出境前和出境后组织传染病防控知识培训的占比达到56.12%。劳务人员通过多种方式和渠道获取传染病防控知识,其中体检时通过国际旅行卫生保健中心医务人员的宣教获取防控知识的人数最多,占比39.10%;其次是通过企业组织培训获取知识,占比30.15%;未接收过任何传染病相关知识培训的占4.78%(见图2和图3)。
2.3 出境劳务人员对当地流行传染病的了解情况
近年来,黄热病、霍乱、鼠疫、疟疾、艾滋病、登革热、痢疾、乙肝、流行性感冒等传染病在世界范围内时有流行,严重威胁人类健康和工农业生产安全。经调查分析,武汉口岸出境劳务人员对目的国传染病了解最多的是经虫媒传播的疾病,如黄热病、疟疾和登革热,占比35.29%,其后依次为经消化道、血液、呼吸道和其他途径传播的疾病,分别占比27.00%、16.74%、11.31%和9.65%(见图4)。
2.4 医疗费用承担与保障
本研究结果显示,武汉口岸出境劳务人员体检与疫苗接种的费用大部分由企业承担,占比48.66%,部分报销部分自费的占比23.58%,全部自费的占比27.76%。在境外生病的就医费用由企业保障的占比52.54%,其次是部分公司报销部分自费,占比25.07%。如图5和图6所示。
图6 武汉口岸出境劳务人员境外就医费用承担分布图
Fig.6 Cost-bearing distribution chart of overseas medical
expenses for outbound migrant workers at Wuhan Port
2.5 归国劳务人员健康管理
针对回国休假后需再次出境的劳务人员,要求进行健康体检和疫苗接种,根据本研究的调查分析,有54.55%的企业愿意承担相关费用,但是相关企业未实施对归国人员的健康跟踪管理。
2.6 外派劳务企业传染病防控工作情况
经问卷调查结合实地走访10家外派劳务企业,以工程建设和交通运输项目为主,部分设置有国际部,建立了相关管理制度,为劳务人员购买了商业医疗保险,安排有随队医务人员,并储备了防护物资及部分应急治疗性药物。但是还有部分企业对传染病防控工作重视程度不足,防控措施落实不到位。
3 讨论
当前,全球各地传染病疫情频发,我国外派劳务人员的身体健康与生命安全保障面临一定挑战[2]。从劳务输出目的地来看,非洲、东南亚、南美洲等传染病高发区占据了较大比例,其中非洲地区的艾滋病和疟疾每年新增病例数以百万计,严重威胁着外派劳务人员的健康[3]。
本研究通过调查分析,发现当前防控工作存在一些需要改进的地方。在人员特点方面,出境劳务人员以青壮年男性为主,50岁以下占比高达 86.69%,中专及高中以上占比76.47%,劳务人员主要分布于非洲、东南亚等传染病高发区,面临的健康风险高,且部分人员专业知识和健康意识有待提升。在传染病防控知识培训方面,虽然有56.12%的企业组织培训,但仍有12.84%的劳务人员未接受过培训,培训覆盖面和有效性有待提升。其中,在培训方式上,国际旅行卫生保健中心的宣教最为普及,但企业组织的培训质量参差不齐,亟需系统性的防控机制。此外,劳务人员对当地传染病的了解程度不一,对虫媒和消化道传播的传染病认知较高,但对艾滋病、结核病等其他途径传播的传染性疾病了解较少,这说明健康教育内容仍需进一步丰富。在医疗费用保障方面,体检和疫苗接种费用主要由企业承担,但部分劳务人员仍需自费,一定程度上增加了经济负担。境外就医费用由企业保障的占52.54%,但仍有部分企业未建立完善的医疗保障体系,导致劳务人员在突发疾病时难以获得及时救治。部分企业虽配备了随队医务人员和防护物资,但整体防控意识仍需提高,制度仍应进一步完善并有效落实。归国劳务人员的健康管理同样是防控工作的重要环节。调查显示,54.55%的企业要求归国劳务人员进行健康体检和疫苗接种,而未实施跟踪管理的企业可能导致健康风险积累,增加跨境传播风险。
4 对策建议
外派劳务人员的传染病防控工作关乎个人、国家乃至全球的公共卫生安全,应从多维度精准发力,筑牢健康防护网。
4.1 加强健康宣教
企业应充分发挥主体作用,根据外派劳务人员的文化水平和工作性质,与国际旅行卫生保健中心、商务等部门携手开展针对性强、深入细致的健康宣教[4]。针对非洲、东南亚等不同劳务目的地,详细讲解当地高发传染病的特征、传播途径及预防方法。同时,可采取发放宣传资料、举办专题讲座等灵活多样且通俗易懂的形式[5],提升培训实效性。政府相关部门需加强对企业培训的监管与考核,建立严格的培训评估机制,定期检查企业培训计划的执行情况,确保培训工作落到实处[6]。
4.2 完善医疗保障
医疗费用承担方面,企业应承担主导责任,与当地医疗机构合作建立医疗费用统筹机制,确保劳务人员在境外能够享受到及时、优质的医疗服务。政府可通过财政补贴、税收优惠等政策,鼓励企业为外派劳务人员购买商业医疗保险,同时推动建立专项传染病防控基金。医疗资源储备方面,企业应根据项目规模和劳务人员数量,配备充足的医疗物资,建立医疗物资动态管理模式,确保医疗物资的有效供应。此外,加强与国内外医疗机构的合作,建立远程医疗会诊平台,实现医疗资源的共享与优化配置。
4.3 强化归国管理
加强对归国劳务人员传染病监测工作的管理是防控传染病传播的一项重要举措[7]。外派劳务企业需强化归国健康管理责任,与国际旅行卫生保健中心建立合作,确保归国劳务人员能够便捷地进行健康体检和疫苗接种。同时,政府应加强对归国劳务人员传染病监测工作的管理,完善口岸入境筛查与内地后续检测环节的信息共享机制,实现对归国劳务人员健康状况的实时追踪。社区层面应积极配合相关部门,对外派劳务人员进行网格化管理,定期开展健康回访,及时掌握其健康状况。
4.4 推动立法保障
为进一步加强对外派劳务人员传染病防控工作的指导与监管,应完善《对外劳务合作管理条例》,将传染病防控条款纳入其中,明确企业在外派劳务人员传染病防控中的主体责任。海关、卫生、公安等部门应加强协作,建立健全传染病防控信息共享平台,形成联防联控合力。同时,加强国际合作,与劳务输入国共同建立传染病防控机制,开展技术交流与合作,共同应对传染病跨境传播的挑战[8]。
5 结语
外派劳务人员传染病防控工作需要政府、企业、社会组织和劳务人员的共同努力。通过加强培训、完善医疗保障、强化归国管理和推动立法保障等多方面的综合施策,构建系统性、多层次的传染病防控体系,才能切实保障外派劳务人员的健康安全,为我国经济建设和社会发展提供坚实的人力支撑。
参考文献
[1]中国商务部. 2024年我国对外劳务合作业务简明统计[EB/OL]. (2025-02-01)[2025-05-10], https://sg.mofcom.gov.cn/sxtz/zgyshj/art/2025/art_468aa5e530934cfd92f6b9e644ff3507.html.
[2]周庆华, 范东辉. 中国外派劳务人员旅行卫生问题研究及对策[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2008, 31(1): 45-47.
[3] World Health Organism.World Health Statistics 2016[EB/OL]. [2025-05-10], http://apps.who.int/iris/bitstream/ 10665/206498/1/9789241565264_eng.pdf.
[4]朱小燕, 田洁, 邸明芝, 等. 赴非洲劳务人员旅行医学服务策略[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2018, 41(5): 350-353.
[5]罗岚, 陆永贵, 赵建, 等. 部分出境劳务人员AIDS相关知识的宣传教育结果分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2009, 32(4): 256-259.
[6] Moore D, Gamage B, Bryce E, et al. Protecting health care workers from SARS and other respiratory pathogens: organizational and individual factors that affect adherence to infection control guidelines[J]. American Journal of Infection Control, 2005, 33(2): 88-96.
[7]丁永健, 陈亨赐, 刘建国. 加强对归国人员传染病监测管理必要性的探讨[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2005, 28(65): 283-284.
[8]李映青. 跨越山海护健康, 云南疾控团队出访孟加拉国深化热带传染病联防联[EB/OL]. (2025-04-30) [2025-05-30], https://yn.chinadaily.com.cn/a/202504/30/WS6811b041a310205377031371.html.

图1 武汉口岸出境劳务人员传染病防控调查知识图谱分析结果
Fig.1 Knowledge graph analysis results of infectious diseases prevention and control among outbound migrant workers at Wuhan Port
表1 武汉口岸出境劳务人员特征分类统计表
Table 1 Characteristics of outbound migrant workers
at Wuhan Port
类别 | 子类别 | 构成比 (%) |
年龄分布 | 35岁以下 | 31.27 |
35 ~50岁 | 55.42 | |
50岁以上 | 13.31 | |
文化程度 | 初中及以下 | 23.53 |
中专/高中 | 30.34 | |
大专及以上 | 46.13 | |
员工类型 | 企业在编员工 | 43.03 |
外派劳务人员 | 39.63 | |
项目承包商劳务 | 17.34 | |
出境劳务目的地 | 非洲地区 | 52.63 |
东南亚地区 | 14.86 | |
南美洲地区 | 6.50 | |
中亚和西亚地区 | 2.48 | |
其他地区 | 23.53 |
图3 武汉口岸出境劳务人员培训知识获取方式
Fig.3 Training-related knowledge acquisition channels for outbound migrant workers at Wuhan Port
图4 武汉口岸出境劳务人员对传染病的了解情况
Fig.4 Awareness of infectious diseases among outbound migrant workers at Wuhan Port
图5 武汉口岸出境劳务人员体检与疫苗接种费用承担分布图
Fig.5 Cost-sharing distribution chart of health examinations and vaccinations for outbound migrant workers at Wuhan Port
图2 武汉口岸出境劳务人员接受培训情况
Fig.2 Training experience of outbound migrant workers at Wuhan Port
基于知识图谱技术的智能监管方法研究
刘 凡 1 陈少杰 1 涂 璐 1 张仕云 1 * 李政军 1 李志勇 1 孙芳芳 2 黄心深 1
摘 要 本文基于知识图谱,整合多源异构数据,探索构建智能监管框架。通过图神经网络对监管对象进行深度建模,提出智能评估方法,可有效提升风险识别精度和增强决策可解释性,并具备良好的扩展性。本文还探讨了数据质量、隐私保护与模型可解释性等面临的挑战和发展方向,为智能监管研究提供理论支持与实践参考。
关键词 智能监管;知识图谱;图神经网络;多源异构数据
A Knowledge Graph-Based Approach to Smart Customs Supervision and Intelligent Risk Assessment
LIU Fan1 CHEN Shao-Jie1 TU Lu1 ZHANG Shi-Yun1*
LI Zheng-Jun1 LI Zhi-Yong1 SUN Fang-Fang2 HUANG Xin-Shen1
Abstract With the rapid growth of cross-border trade, traditional customs supervision faces challenges in handling massive and complex data. This paper proposes a smart customs supervision framework based on knowledge graph technology, integrating multi-source heterogeneous data for identification, contraband detection, and smuggling network analysis. By employing graph neural networks, the study introduces an intelligent risk assessment method that significantly enhances the accuracy of risk identification and the interpretability of decision-making processes, while maintaining strong scalability. The papaer also explores challenges in data quality, privacy protection, and explainability, providing theoretical insights and practical references for smart customs governance.
Keywords intelligent supervision; knowledge graphs; graph neural network; multi-source heterogeneous data
在跨境贸易数字化发展的新形势下,海关监管面临数据量激增与违规手段多样化的双重挑战。根据《“十四五”海关发展规划》关于加强海关监管智能化技术研发的要求,本研究探索知识图谱技术与海关监管的融合路径。
智能监管在此背景下应运而生,它强调基于大数据技术、人工智能算法,尤其是知识图谱等语义化技术,对多源异构数据进行深度融合与智能分析,从而实现对监管对象的动态画像、潜在风险挖掘与决策可视化[1]。通过构建适用于海关监管场景的知识图谱,既可以将海关各业务系统的数据进行关联,也能够与其他部门的数据实现跨域融合,为海关监管提供基于因果链的可解释风险提示。在此基础上,结合图神经网络等先进算法,可挖掘高维度、多层次的关联特征,助力对高风险货物、潜在走私网络和违禁品的精准识别,实现“事前防范、事中预警”,进一步推动海关监管向主动智能转型升级。
1 研究现状
1.1 国外研究现状
国外一些国家和地区在智能监管研究中已逐步引入知识图谱技术,但应用深度存在差异。例如,欧盟在“单一窗口”[2](Single Window)与“联合检查机制”(Joint Control)框架下,已开展基于大数据分析的跨境风险评估试点,将机器学习与人工智能技术嵌入货物审核与旅客筛查流程,建立了《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,GDPR)框架下的监管合规机制[3],其知识图谱技术重点解决数据异构性问题,但在动态推理方面仍依赖规则引擎。美国海关与边境保护局(U.S. Customs and Border Protection,CBP)通过“自动化通关”系统(Automated Commercial Environment,ACE)整合海量通关数据[4],采用知识图谱进行走私模式挖掘,通过图神经网络(Graph Neural Network,GNN)[5]分析申报单与供应链数据的隐含关联,其创新点在于将图谱特征与机器学习模型融合,实现高风险交易的自动分类。澳大利亚边境执法局(Australian Border Force,ABF)依托物联网与区块链技术[6],构建了一套基于高维特征集的动态风险评估平台,将边境相机、传感器与货物标签数据实时汇聚,本质上是一种分布式知识图谱架构,通过智能合约实现通关记录的可验证溯源,但实时性不足。总体而言,国外的相关研究在数据安全、跨部门共享、系统可扩展性方面具有较为成熟的实践,但在知识图谱应用层面,多停留于概念验证或特定业务场景,尚未形成端到端全流程的技术方案。
1.2 国内研究现状
国内针对智能监管知识图谱研究的起步较晚,但发展迅速。近年来,多所高校与科研机构围绕大数据、智能风险评估与知识图谱技术展开了广泛探索。国内研究可分为三个阶段[7]:
(1)技术探索期(2015—2018年):研究者利用报关单、检验检疫数据和历史处罚记录,通过统计学方法与机器学习算法构建高风险主体识别模型,并在部分口岸进行试点应用,取得了一定的成效。但这些模型往往侧重单一数据源或静态特征,缺乏动态关联能力。
(2)融合创新期(2019—2021年):出现多源数据融合尝试,一些高校研究团队将关检数据(如检验结果更新延迟、跨系统数据标准不统一等)、行政处罚信息与外部执法资源融合,并开展关联分析与可视化展示。但目前多数研究停留在静态图谱构建阶段,缺乏动态更新与深度推理,应用深度和广度均有待拓展。
(3)深化应用期(2022年至今):一些研究提出基于区块链的可信数据交换与隐私保护方案,采用事件驱动的增量图谱构建方法,将新发行政处罚数据自动并入现有图谱,重点突破动态更新技术,以实现监管部门间的数据资源共享。然而,由于各部门在技术标准和政策法规方面尚未完全统一,真正意义上的多方协同仍面临制度与技术双重挑战。
综上所述,国内外关于智能监管研究均取得了一定进展,但在构建面向全流程、可解释性强的知识图谱驱动风险评估模型,实现跨部门深度数据融合与在线图谱更新等层面,依然有待继续深入。本文针对当前海关在知识图谱动态推理、跨域融合等方面面临的挑战,提出一套融合时空图神经网络与联邦学习的技术框架,实现可落地、可扩展的智能风险评估,为海关智能监管[8]提供系统性解决方案。
2 智能监管知识图谱构建方法研究
当前海关监管面临诸多挑战,涉及多源数据标准、传统规则引擎、人工查验效率等方面。针对这些问题,本研究构建了知识图谱驱动的智能监管技术框架。
在数据层面,通过标准化处理和加密保护,构建了高质量监管数据池;在知识抽取层面,创新性地融合深度学习和领域知识,实现精准的实体关系识别;在应用层面,设计了高性能的知识图谱存储与计算架构,以满足实时监管需求。
2.1 数据收集与预处理
为了构建能够支撑智能监管的高质量知识图谱,必须对多源异构数据进行集成与标准化。通过整合通关业务数据、物流轨迹数据、旅客通关记录、跨部门执法数据及公开数据五大核心维度,构建全链条监管数据池;采用分组对称加密算法加密敏感字段确保安全,建立HS编码动态映射表实现语义标准化,开发口岸时空编码器解决时空对齐问题;创新性运用“规则+AI”混合清洗技术,包括基于随机森林(Random Forest,RF)的缺失值预测和专家规则辅助的异常值检测,为后续分析提供高质量数据基础。
2.2 实体识别与关系抽取
在数据预处理阶段完成后,系统采用多模态融合技术构建海关监管知识图谱。针对结构化数据,结合规则引擎与领域术语库实现高效实体抽取;面对非结构化文本,通过定制化预训练模型实现深度语义解析。系统创新性地融合深度学习与专家规则,构建能够识别复杂业务关系的混合抽取框架,有效捕捉货物、企业、旅客等核心要素之间的多维关联。同时,基于图嵌入的实体对齐算法解决了跨数据源的标识统一难题,形成全局一致的知识表示框架。
通过分层递进的构建方法,系统实现了从原始数据到业务知识的转化。在实体层面,同时支持结构化字段的精准提取和非结构化文本的语义识别;在关系层面,结合神经网络与业务规则,自动发现显性关联和隐性风险模式;在整合层面,运用知识融合技术消除数据孤岛带来的语义歧义。技术方案将显著提升海关监管中的识别能力和案件追溯效率,为海关智能监管建设提供了完整的知识化解决方案。
2.3 知识图谱构建与存储优化
完成实体与关系抽取后,需选择合适的图数据库平台(如Neo4j、JanusGraph)进行图谱构建与持久化存储。为保证知识图谱在海关监管场景下的高效查询与推理,需要构建高性能知识中枢系统:采用分层存储设计和GPU加速图索引保障查询效率;开发事件驱动的增量构建机制和变更传播算法实现动态更新;集成规则引擎与GNN形成混合推理能力。
3 智能监管模型设计
3.1 技术实现思路
在海关知识图谱基础上,设计了一个基于图神经网络的智能评估模型,该模型采用4层架构实现端到端的智能监管分析:数据输入层通过消息队列与数据湖技术整合通关数据、物流跟踪、征信记录、执法档案及舆情监测等多源异构数据;图特征提取层将结构化与非结构化数据映射到知识图谱实体,并利用图神经网络进行节点特征的多层次聚合与语义嵌入;智能监管计算层融合图嵌入特征与传统风险指标,采用集成学习或多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)算法生成智能监管评分;结果输出层则通过可视化仪表盘和API接口提供智能监管评分及可解释性分析,同时建立预测—反馈闭环机制持续优化模型性能[9]。该架构实现了从原始数据到智能监管决策的全流程智能化处理,为海关监管提供了精准、可解释的智能监管评估工具。
3.2 模型架构设计
智能监管评估模型的设计与实现是提升海关监管效能的核心环节。基于知识图谱的实体关系挖掘,可构建包含数据输入层、特征提取层、智能评估层和决策输出层的模型框架,实现全流程智能监管。
(1)在数据输入层,需要将相关数据输入到模型中,包括但不限于基础信息、申报信息等,这些数据将作为模型进行智能监管评估的基础。
(2)在特征提取层,需要对输入的数据进行特征提取,并利用图神经网络提取实体间的高阶关联特征,增强风险信号的捕捉能力。
(3)在智能评估层,作为模型的核心模块,智能评估层深度融合知识图谱的实体关系特征与机器学习算法,实现多维度的风险评估。基于GNN的建模技术,动态学习知识图谱中实体与关系的复杂交互模式,精准识别潜在风险节点及传导路径。同时,通过集成传统机器学习算法进行联合训练与交叉验证,进一步提升模型的准确率与计算效率。
(4)在结果决策输出层,需要将模型的智能评估结果转化为多模态决策支持信息,通过结构化报告、动态风险热力图和交互式关系图谱等形式输出。输出结果可以以报告、图表或可视化界面等形式呈现,以便于决策人员快速理解和应用。
3.3 图神经网络技术应用
采用GNN技术对海关知识图谱进行深度挖掘,针对图谱的异构特性设计了多层次的建模方案:基于图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)[10]捕捉“货物—企业—口岸”等实体间的传播路径特征,识别高频通关模式中的异常行为;利用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)在违禁品检测中动态评估节点影响力,精准定位走私网络核心节点;通过异构图神经网络(Heterogeneous Graph Attention Network/Heterogeneous Graph Transformer,HAN/HGT)融合多类型实体和关系的语义信息,实现企业网络、物流链条等多维特征的联合建模。具体实现时,首先为节点构建结构化属性、文本嵌入和时空特征的多模态初始表示;然后通过多层特征聚合学习高阶图结构信息;最终融合传统风险指标并应用可解释性技术(如SHapley Additive exPlanations,SHAP)[11],输出兼具预测精度和解释性的风险评估结果。该方法有效解决了海关场景下复杂关联关系的建模难题,为智能监管提供了可靠的技术支撑。
3.4 大数据特征工程
在特征选取方面,基于领域知识与数据驱动相结合的原则,系统性地提取了四类关键特征:(1)行政合规特征,包括报关单异常指标和HS编码不符等监管要素;(2)关联网络特征,通过分析企业交易网络和运输关联识别可疑模式;(3)舆情与信用特征,融合NLP情感分析结果和财务信用数据;(4)时空行为特征,检测运输路线异常和通关时间异常等行为模式。在训练数据构建阶段,采用历史查获案例作为正样本,匹配同期正常通关记录作为负样本,并采用时间分片策略确保模型时效性。模型评估采用多维度指标框架:分类性能通过准确率、召回率和曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)等指标衡量;排序任务采用平均精度均值(Mean Average Precision,MAP)指标;同时引入SHAP等可解释性分析方法,结合图谱可视化技术验证模型决策逻辑的合理性。该技术方案有效解决了海关风险评估中的特征构建、样本选择与模型验证等关键问题,为智能监管提供了可行的技术参考框架。具体架构如图1所示。
3.5 模型应用情况
运用知识图谱开展智能监管,在海关旅检渠道甄别高风险旅客、违禁物品以及在案件侦办等工作场景中的应用前景非常广泛。以靶向拦截具有特定航线属性的高风险物品为例,知识图谱可以结合航线特点精准提示来源地相关违禁品信息,形成集风险分析、精准布控、辅助查验为一体的智能查缉技术框架。海关试点数据显示,采用知识图谱技术的航线风险预警准确率达到92.3%,较传统规则引擎方法提升41.5个百分点。
基于知识图谱中的旅客历史行为记录、职业信息、关联企业信息、行李物品特征等信息,智能监管评估模型能够自动识别出高风险旅客。例如,某旅客在近期内频繁从A国和B国入境,且从事的职业为化妆品销售,以及其为某外贸公司法人等信息,因此其再次从A国和B国出入境的行为则会被模型识别为走私化妆品高风险旅客。基于模型输出的风险评估结果,海关监管部门可对高风险旅客实施差异化查验策略,包括但不限于加强身份核验、重点行李检查等针对性措施,从而优化资源配置并提升监管精准度。
4 智能监管知识图谱应用面临的挑战与对策
4.1 数据质量与标准化难题及应对方案
海关监管系统中的数据来自多个业务子系统和外部部门,数据格式多样。对此,本研究提出分层解决方案:制度层面,推动建立海关行业统一的数据标准与术语库;技术层面,可通过自动化数据清洗工具和基于规则与机器学习相结合的术语映射算法,对异构数据进行动态规范化与纠错,确保数据在知识图谱构建过程中尽可能保持一致性与完整性。
4.2 实体关系抽取与语义消歧关键技术创新
针对领域术语变异和多模态关系推理问题:一方面,同一实体可能具有多种表述形式,如企业名称存在简称、全称或历史更名;另一方面,海关业务语境中的专业术语和行业隐喻较多,一般的通用NLP工具难以直接满足需求。对此,本研究进行了相关探索并取得成效:一是结合领域专家知识构建完整的海关行业本体词库,基于人工标注与半监督学习方式,迭代优化实体识别模型和关系抽取模型;二是采用多模态信息(如图像、音频)与文本信息联合训练,提高抽取精度,为知识图谱构建提供了可靠的技术保障。
4.3 智能监管评估系统的技术创新
本研究在智能监管评估系统研发中取得三项成效:首先,针对大规模图数据计算难题,创新性地融合图采样、分布式训练和增量学习技术,显著提升模型效率与适应性;其次,构建融合差分隐私、联邦学习和同态加密的多层级安全框架,在确保数据隐私的同时实现跨部门协同;最后,开发基于知识图谱的可解释性系统,通过特征重要性分析和可视化推理路径,增强监管决策的可信度。该技术框架有效平衡了性能、安全与可解释性需求,为智能监管提供了创新性的解决方案。
5 未来研究方向
5.1 多模态动态知识图谱构建与自适应更新
未来研究可重点发展可解释的多模态知识图谱技术。在知识表征层面,可采用基于注意力机制的可视化嵌入方法,使跨模态特征对齐过程具有可追溯性;在知识推理层面,建议设计基于符号规则的逻辑验证模块,为图谱更新决策提供明确的语义解释;在知识应用层面,需构建动态因果追溯机制,完整记录从原始数据到预警的知识演化路径。该方向需攻克跨模态实体表示、增量式图谱推理等关键技术,以形成兼具多模态感知与动态适应能力的知识图谱技术框架。
5.2 可信协同智能与轻量化边缘计算
为支撑多部门协同监管与现场部署需求,应重点突破可解释AI在分布式环境下的关键技术。一方面,通过联邦学习与差分隐私框架实现跨部门安全知识共享,并利用图注意力机制可视化风险推理路径,增强决策可信度;另一方面,研发轻量化图神经网络模型,结合边缘计算实现离线预警(如口岸设备本地化部署),确保低带宽环境下的实时响应。该方向需平衡模型效能与隐私安全,构建端—云协同的智能监管技术生态。
6 结语
本文围绕知识图谱在智能监管中的应用展开系统研究。从智能监管的背景与核心需求出发,综合评述了国内外相关研究现状,并指出了基于知识图谱的海关监管在全流程智能化应用、跨领域数据融合和可解释风险模型建设等有待完善的地方。随后,详细阐述了面向海关监管场景的知识图谱构建与优化方法,包括数据收集与预处理、实体识别与关系抽取、图谱构建与存储优化。基于此,设计并实现了融合图神经网络的智能评估模型,探讨了特征工程和训练策略,以及如何在特殊货物识别模型应用场景中落地。最后,本文分析了数据质量、模型可解释性、隐私保护和可扩展性等挑战,并提出了多模态图谱、动态更新、跨部门协同、可解释AI与边缘部署等未来研究方向。通过本文研究,可为海关创新探索高效、精准、动态的智能监管方法提供理论支撑和实践参考,以实现从“事后惩处”向“事中预警”、从“人工判断”向“智能决策”的转变,进一步提升海关监管水平和效能。
参考文献
[1]陈锡瑞. 基于知识图谱的情报关联分析方法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2018.
[2]李卓卓, 刘子轶, 张楚辉. 循证视角下欧盟数据跨境风险的识别与管控研究[J]. 情报理论与实践, 2025, 48(4): 192-201.
[3] Smith J, Müller P. GDPR-Compliant Data Sharing in Cross-Border Trade[J]. International Journal of Data Privacy, 2021, 15(3): 245-260.
[4] Brown M, Chen L, Taylor R. Machine Learning in Automated Commercial Environment: Risk Prediction for CBP[J]. Journal of Customs and Trade, 2020, 42(2): 89-104.
[5]白铂, 刘玉婷, 马驰骋, 等. 图神经网络[J]. 中国科学, 2020, 50(3): 31-48.
[6] Lee A, Wilson R., Patel S. Blockchain-Based Secure Data Sharing for Border Security: ABF’s Implementation[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Systems, 2022, 19(4): 3125-3138.
[7]葛建花, 程玉莲.基于CNKI数据的中国数字化治理知识图谱构建研究[J]. 运筹与模糊学, 2022, 12(4): 1226-1237.
[8] Zhang K, Liu Y, Schmidt F. Knowledge Graphs in Customs Risk Management: Challenges and Opportunities[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 213(Part A): 119876.
[9]李明, 张伟. 基于知识图谱的金融风险评估研究[J]. 金融研究, 2022(5): 795-812.
[10]陈昊辉. 基于图神经卷积网络的点云配准算法[J]. 中国新技术新产品, 2024(3): 9-11.
[11] Lundberg S, Lee S. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions[J]. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017, 30: 4765-4774.
基金项目:广州海关关级科研项目(2024GZCK01)
第一作者:刘凡(1983—),男,汉族,江西赣州人,本科,工程师,主要从事技术性贸易措施信息化研究工作,E-mail: 15288967@qq.com
通信作者:张仕云(1984—),男,苗族,贵州黔东南人,本科,工程师,主要从事海关监管、分析测试工作,E-mail: catelly@126.com
1. 广州海关技术中心 广州 510623
2. 海关总署国际检验检疫标准与技术法规研究中心 北京 100031
1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623
2. Research Center for International Inspection and Quarantine Standards and Technical Regulations, Beijing 100031

图1 大数据特征工程架构图
Fig.1 Architecture of big data feature engineering
基于知识图谱的锂电池碳足迹核算方法研究
彭 杰 1 徐蓓蓓 1 黄婷婷 1 梁澄波 1 麦志喜 1 周 毅 1 张庆新 1 *
摘 要 本文针对现有储能锂电池碳足迹核算方法在处理多源异构、动态数据时存在的问题,探索研究一种基于知识图谱的碳足迹核算思路和方法。该方法采用知识获取和知识图谱构建技术来设计知识图谱模型,以准确核算储能锂电池碳足迹,为海关创新监管模式提供技术支持,从而推进绿色贸易发展。
关键词 储能锂电池;碳足迹核算;知识图谱
Knowledge Graph-Based Carbon Footprint Accounting for Lithium Batteries
PENG Jie1 XU Bei-Bei1 HUANG Ting-Ting1 LIANG Cheng-Bo1
MAI Zhi-Xi1 ZHOU Yi1 ZHANG Qing-Xin1*
Abstract To overcome the limitations of current carbon-footprint accounting methods for lithium-ion energy-storage batteries when confronted with multi-source, heterogeneous and dynamic data, this study proposes a knowledge-graph-oriented approach. By using knowledge acquisition and graph-construction techniques, a knowledge graph model is designed to enable accurate quantification of the cradle-to-gate carbon footprint of energy storage lithium batteries, providing technical support for innovative customs supervision models and promoting the development of green trade.
Keywords energy storage lithium batteries; carbon footprint accounting; knowledge graphs
随着全球对气候变暖和可持续发展的关注,全球经济正在加速向绿色低碳经济转型,碳足迹核算成为评估产品碳排放的重要工具。2024年实施的欧盟新电池法规(Regulation (EU) 2023/1542 of the European Parliament and of the Council of 12 July 2023 Concerning Batteries and Waste Batteries)增加了“碳足迹管理和披露”强制性条款,要求重点电池产品需计算并披露碳足迹,以推动降低电池生产过程的碳排放。另外,还对不同电池产品分阶段要求提供经过独立第三方机构(欧盟公告机构)核查的碳足迹声明并向公众公开。储能锂电池的能量密度高、寿命长、稳定性好[1],市场需求量大,被广泛应用于电网、充电桩、数据中心、通信基站、医院、商场等工业和商业领域。因此,对储能锂电池进行准确、透明的碳足迹核算变得日趋重要,成为产品市场准入、满足合规要求和提升竞争力的关键环节。
本文依据GB/T 24067—2024《温室气体 产品碳足迹量化要求与指南》要求和方法,结合知识图谱技术,研究储能锂电池产品碳足迹核算的思路和方法,以期为碳足迹核算提供有益参考。
1 碳足迹核算标准与方法
GB/T 24067—2024于2024年10月正式实施,该标准采用与生命周期标准一致的方式,规定了产品碳足迹量化的基本要求、原则和方法步骤[2]。储能锂电池的碳足迹核算是指定量评估锂电池产品在整个生命周期内(从原材料获取及加工、生产、运输、使用直至废弃处理)所直接或间接产生的各类温室气体(Green House Gas,GHG)排放量,用二氧化碳当量(CO2e)表示,单位为kgCO2e或者kgCO2。
碳足迹核算需要明确系统边界、全面采集数据、选择碳排放因子,根据生命周期评价(Life Cycle Assessment,LCA)模型计算生命周期内各阶段碳足迹。
1.1 系统边界
基于LCA的储能锂电池碳足迹核算,包括电池原材料获取及加工、生产、运输、使用、废弃回收5个阶段,这与欧盟新电池法规对电池生命周期阶段划分一致[3]。储能锂电池全生命周期系统边界如图1所示。
1.2 数据采集
1.2.1 活动数据
按照生命周期评价方法核算碳足迹,需要获取生命周期内各阶段的物料、能源消耗、运输距离和方式、废弃物处理方式等活动数据[4],为准确计算碳足迹打下基础。不同工厂的原材料来源、生产工艺、设备效率、能源结构差异巨大,会导致碳足迹显著不同。
储能锂电池的结构组成主要包括正极、负极、隔膜、电解质、电池、外壳等[5],涉及产业链长且复杂,在原材料获取与加工、电池生产、运输、使用、回收利用每个阶段会产生大量的活动数据。例如,在原材料获取与加工阶段,涉及到正极材料、负极材料、隔膜、电解液、铜箔等,正极材料可能是三元材料或磷酸铁锂、碳酸锂,其中磷酸铁锂又可能是来源于多个上游锂矿供应商,锂矿供应商采取的开采工艺技术又可能不同。储能锂电池部分产业链示例如图2所示。
图2 储能锂电池部分产业链示意图
Fig.2 Schematic diagram of part of the industrial chain of energy storage lithium batteries
沿着产业链从后往前层层追溯,整个锂电池产业链往往会涉及上百种物料、多条供应链以及多种生产工艺、设备、运输方式、回收处理方式,这些数据汇总无疑是巨量的,并且来源广、结构也不尽相同,既有来源于企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)、办公室自动化(Office Automation,OA)、人力资源(Human Resources,HR)系统的结构化数据,又有大量的图片、文本非结构化数据,以及报表、 超文本标记语言(Hyper Text Markup Language,HTML)半结构化数据,这给数据的获取、融合、分析带来巨大挑战,数据之间关联性也不强,数据质量与透明度也难以保证,从而会影响碳足迹核算结果。
1.2.2 碳排放因子数据
碳排放因子是把活动数据转化为CO2e的关键系数,是除材料外最大的变量之一,存在国内外差异、地区分布差异[6]。碳排放因子来源会有来自公开数据库(例如联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)排放因子数据库、欧洲环境署排放因子数据库、国家温室气体排放因子数据库等)、行业平均值、供应商提供的初级数据(数据真实但获取难度较大,尤其是海外矿产资源的碳排放数据),在实际计算时要根据活动涉及原材料、能源的属性选择对应的排放因子。
1.3 计算方法
GB/T 24067—2024中产品碳足迹计算方法见公式:
式中,CFPGHG 为产品碳足迹或产品部分碳足迹,以千克二氧化碳当量每功能单位或声明单位(kgCO2 e/功能单位或声明单位)计;
为系统边界内,各功能单位(声明单位)中第i种活动的GHG排放和清除相关数据(包括初级数据和次级数据),单位根据具体排放源确定;
为第i种活动对应的温室气体j的排放系数,单位与GHG活动数据相匹配;
为温室气体j的GWP值[7]。
2 知识图谱概述
2.1 知识图谱的概念
知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的知识库,本质上是基于图的数据结构,把数据和信息以图形的形式表示,通过语义网络表达实体与实体之间的关系[8]。知识图谱能够有效处理海量、多源异构、动态的数据[9],已在社会生活中多个领域广泛应用,如搜索引擎、智能客服、数据分析等。在搜索引擎领域,可以借助知识图谱来更好地理解用户的搜索意图[10],提供精确的搜索结果,例如,当用户搜索“中国北京”,搜索引擎识别“中国”和“北京”两个实体以及二者之间的关系,提供更多有关北京的信息,如土地面积、位置、国民生产总值等。
2.2 知识图谱的基本要素
知识图谱的基本要素主要包括实体、关系和属性[11],三者共同构成知识图谱的基础框架。
2.2.1 实体
实体(Entity)是知识图谱中的基本单元,代表现实世界中具体的物理对象或者抽象概念,例如物体、人、地点、组织、经济、社会。锂电池正极材料、负极材料、电解液、隔膜、铜箔都是知识图谱中的原材料实体。在知识图谱中用节点来表示实体。
要构建知识图谱,首先要准确识别实体并进行分类,以提高知识图谱的质量,才能保证实际应用效果。对于文本等非结构化数据,可以通过自然语言处理技术( Natural Language Processing,NLP)和机器学习算法自动识别出实体。
2.2.2 关系
关系(Relation)是描述实体之间的语义联系,表达实体之间的关联性、依存性、从属性或者其他类型的联系,例如锂矿石来源于矿山、电网供电电芯厂、电芯厂组装储能系统,“来源于”“供电”“组装”就是实体之间的关系。在知识图谱中用边来表示知识图谱中的关系。
关系抽取是建模的重要步骤,可以使用模式匹配或深度学习模型从文本中抽取实体关系。对抽取出的关系进行分类,确定其准确的语义类型,再通过专家验证或使用已有的知识图谱进行交叉验证,确保其准确性和可靠性。
2.2.3 属性
属性(Attribute)是描述实体的详细信息,有助于更全面地理解实体,例如锂矿石的原产地、电极尺寸、电芯电压、锂电池容量等。通过规则匹配或NLP可以抽取实体的属性信息。
3 利用知识图谱核算储能锂电池碳足迹的步骤
利用知识图谱核算储能锂电池碳足迹分为以下几个步骤:数据获取、构建知识图谱、碳足迹核算及决策优化。核算结果可以提供给企业做决策优化,根据生命周期内每个阶段的碳排放数据进行相应的改进,例如改进原材料、供应链、生产工艺和回收技术。基于知识图谱的储能锂电池碳足迹核算逻辑图如图3所示。
3.1 数据获取
从锂电池材料清单(BOM)、企业ERP系统、供应链数据、工艺耗能监测数据、环境数据库等各类数据源中收集数据,这些数据量大并且结构不同,有结构化的(如行业数据库)、半结构化的(如表格)或非结构化的(如文本、学术论文)[12]。收集数据后要对这些数据进行整理和清洗,去除重复数据、错误信息[13],保证知识质量,便于计算机机器能够准确识别、理解。以某企业锂电池BOM表显示的正极原材料、负极原材料为例,获取数据和对应参数见表1。
3.2 构建知识图谱
3.2.1 实体抽取
数据采取、整理后要进行实体抽取,从非结构化数据抽取实体难度较大,要通过NLP和机器学习算法实现自动识别。从储能锂电池全生命周期来看,整个产业链涉及的原材料、生产工艺、电池组件、供应链、设备、环境指标、政策标准都是知识图谱中的实体,实体类别和示例见表2。
3.2.2 关系抽取
关系是描述不同实体之间存在的各种联系,关系是有方向和类型的,例如“钴矿”供应“前驱体厂”,方向是从钴矿指向前驱体厂,类型是“供应”。锂电池产业链可以抽取供应链关系、技术依赖关系、环境影响关系、地域关联关系,关系类型和示例见表3。
3.2.3 知识推理
识别出的实体和关系组织成图谱后,通过预定义的规则或逻辑可以推断出更多隐含知识。例如,已知碳酸锂厂B生产用的是锂矿厂A的锂矿,正极材料厂C生产用的是碳酸锂厂B的碳酸锂,那么可以推断出正极材料厂C生产用的是锂矿厂A的锂矿。
基于上述分析,通过抽取实体、关系和属性等信息,转化为图形化的知识图谱模型。整个锂电池产业的图谱模型复杂,本研究以其中储能部件的正极材料为例,绘制知识图谱分支的示例,如图4所示。
3.3 碳足迹计算
构建知识图谱后,通过图遍历算法(深度优先算法或广度优先算法)自动关联出对应的碳排放路径[14],获取生命周期内各阶段相应的物料和能源消耗活动数据,根据计算公式算出碳足迹。当生命周期内活动更新,例如采用新工艺、新的工厂能耗监测数据,以及碳排放因子更新,都要在图谱节点实时更新修正碳排放数据。
3.4 决策优化
通过计算生命周期内每个阶段的碳排放数据,企业可以从原材料、工艺、供应链、回收技术等方面进行针对性优化改进,例如:采用磷酸锰铁锂材料提升能量密度,降低单位容量碳足迹;优化生产工艺,采用连续化石墨生产、干法电极工艺技术,节省能源,降低生产过程碳排放;减少海外矿产资源使用,切换本地供应链,减少运输排放;使用再生利用回收技术,把废弃锂电池中的锂、镍、钴等有用材料分离出来进行回收利用,减少资源浪费,降低碳排放。
4 应用场景
利用知识图谱可以赋能碳足迹智能核算,如查询电池容量为100 kWh的磷酸铁锂电池包在中国的碳排放过程如下:
输入:参数100 kWh、磷酸铁锂
图谱自动关联碳排放路径:正极的磷铁矿开采→磷酸铁锂合成→涂布→辊压→分切→烘烤→卷绕→装配→注液→封口→化成→分容。
关联碳排放因子:2023年全国电力平均碳足迹因子(0.6205 kg CO2/kWh)[15]。
输出:上游矿石开采碳排放量、生产制造碳排放量。
5 结语
储能锂电池的碳足迹核算过程复杂,需要收集全生命周期数据,保证数据质量,选择可信度较高的碳排放因子,采用科学的计算方法,还要借助专业的计算机建模工具、数据处理程序和算法。知识图谱技术在储能锂电池碳足迹核算领域的研究应用,有助于海关创新监管模式,把绿色低碳相关信息纳入监管链条,对产品碳数据核查制度化、标准化,建立一套清晰、透明、可追溯的绿色通关体系,助力企业产品顺利出海,推动绿色贸易发展。
参考文献
[1]张冠华, 杨子函, 丰焱, 等. 锂离子电池寿命衰减机理及改善途径[J]. 材料工程, 2025, 53(7): 68-82.
[2] 温志英, 索彦彦, 张强, 等. 基于GB/T 24067—2024的产品碳足迹量化方法与案例分析[J].中国标准化, 2025(2): 179-183.
[3]聂正标, 贾彦鹏. 加快建立统一规范的产品碳足迹管理体系[J]. 宏观经济管理, 2024(8): 57-63.
[4]戚梦佳, 刘丽兰, 马仁飞. 面向生命周期的产品低碳优化设计[J]. 制造业自动化, 2018, 40(11): 97-101.
[5]万旺军, 姚佳妮, 张庆建, 等. 锂离子电池黑粉固体废物属性鉴别方法研究[J]. 中国口岸科学技术, 2025, 7(1): 4-9.
[6]王永琴, 周叶, 张荣. 碳排放影响因子与碳足迹文献综述: 基于研究方法视角[J]. 环境工程, 2017, 35(1): 155-159.
[7] GB/T 24067—2024 温室气体 产品碳足迹 量化要求与指南[S]. 北京: 中国标准出社, 2024.
[8]张吉祥, 张祥森, 武长旭, 等. 知识图谱构建技术综述[J]. 计算机工程, 2022, 48(3): 23-37.
[9]雷瑛, 李军让, 曾熠, 等. 多源数据融合的军事知识图谱构建[C]. 第八届中国指挥控制大会论文集, 2020: 220-225.
[10]李鑫. 基于三角结构关系推理的链接预测方法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2023.
[11]徐增林, 盛泳潘, 贺丽荣, 等. 知识图谱技术综述[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 589-606.
[12]赵碧君, 信鸽. 海关大数据知识图谱构建技术及应用[J]. 中国口岸科学技术, 2021, 3(4): 92-96.
[13]徐其凤. 面向非结构化海量药物数据的小分子筛选方法研究[D]. 成都: 四川师范大学, 2020.
[14]王子毅. 面向大型知识图谱推理算法的图数据偏序布局策略[D]. 武汉: 华中科技大学, 2019.
[15]生态环境部, 国家统计局, 国家能源局. 关于发布2023年电力碳足迹因子数据的公告(2025年第3号)[EB/OL]. (2025-01-21)[2025-07-02] . https://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk01/202501/t20250123_1101226.html.
第一作者:彭杰(1981—),男,汉族,湖南郴州人,硕士,高级工程师,主要从事进出口商品检验工作,E-mail: 35743222@qq.com
通信作者:张庆新(1968—),男,汉族,广东梅州人,本科,工程师,主要从事进出口商品检验工作,E-mail: Zhang_qx@126.com
1. 深圳海关工业品检测技术中心 深圳 518067
1. Shenzhen Customs Industrial Products Testing Technology Center, Shenzhen 518067
图1 储能锂电池产品全生命周期系统边界示意图
Fig.1 Schematic diagram of the system boundary for the whole life cycle of energy storage lithium battery products

图3 基于知识图谱的储能锂电池碳足迹核算逻辑图
Fig.3 Logic diagram of knowledge graph-based carbon footprint accounting for energy storage lithium batteries
表1 材料数据和对应参数表
Table 1 Table of material data and corresponding parameters
材料类别 | 生产工艺 | (kgCO2e/kg) | 主要排放源 |
碳酸锂 | 盐湖提锂 | 6.3~15.8 | 蒸发能耗、化学试剂 |
锂辉石提锂 | 8.5~22.4 | 矿石煅烧、硫酸法工艺 | |
锂云母提锂 | 18.7~36.8 | 焙烧能耗、渣料处理 | |
人造石墨 | 石油焦基 | 7.2~9.5 | 石墨化电耗 |
针状焦基 | 10.5~14.8 | 针状焦生产、包覆工艺 |
表2 储能锂电池实体类别和示例
Table 2 Entity categories and examples of energy storage lithium batteries
实体类别 | 示例 |
原材料 | 锂、钴、镍、石墨、电解液、隔膜、铜箔 |
生产工艺 | 前驱体合成、涂布、分切、叠片、注液、化成、组装 |
电池组件 | 正极 (NCM811、LFP)、负极 (石墨、硅碳)、电芯、模组 |
供应链 | 矿山 (印尼镍矿、刚果钴矿)、电池厂 (比亚迪)、回收厂 (格林美) |
设备 | 搅拌机、涂布机、分切机、叠片机、注液机、充放电机 |
运输方式 | 海运、陆运、空运 |
环境指标 | 碳排放因子 (kgCO2/kWh)、能耗 (kWh/kg)、水耗 (L/kWh) |
政策标准 | ISO 14067、PAS 2050、欧盟电池和废电池法规、GB/T 24067 |
表3 储能锂电池关系类型和示例
Table 3 Relation categories and examples of energy storage lithium batteries
关系类型 | 示例 |
供应链 | 钴矿—[供应]→前驱体厂、正极厂—[采购]→锂盐、电网—[供电]→电芯厂 |
技术依赖 | NCM811—[需要]→高镍工艺、干法电极—[降低]→能耗 |
环境影响 | 1kWh电芯生产—[排放]→80 kg CO2、回收—[减少]→30%原材料需求 |
地域关联 | 锂矿—[位于]→中国、工厂—[使用]→南方电网 |

图4 储能部件正极材料生产过程知识图谱示意图
Fig.4 Knowledge graph of the production process for cathode materials in energystorage components
第7卷 第7期
2025年7月
Monographs and Reviews / 专论综述
致病菌快速检测技术研究进展和展望
马 丹 1 张晓龙 1 齐小峰 2 郭维娜 3 魏海燕 1 王艺凯 1 张 捷 1 *
摘 要 致病菌防控效能与其检测技术的革新密切相关。为满足现代化安全监管体系对快速响应的需求,开发具有高特异性、高灵敏度的快速检测技术,可提升致病菌的预警和防控能力,保障人类健康。本文分析了免疫学检测方法、分子生物学检测方法和质谱鉴定技术三大类快速检测技术的原理和在微生物检测中的应用,并对致病菌快速检测技术的发展前景进行展望。
关键词 致病菌;快速检测;微生物检测
Research Progress and Prospect in Rapid Detection Technologies for Pathogens
MA Dan1 ZHANG Xiao-Long1 QI Xiao-Feng2 GUO Wei-Na3
WEI Hai-Yan1 WANG Yi-Kai1 ZHANG Jie1*
Abstract The efficacy of pathogenic bacteria control is closely linked to innovations in detection technologies. To meet the rapid-response requirements of modern safety supervision systems, developing detection technologies with high specificity, rapid testing capability, and ultra-high sensitivity can significantly enhance early warning capabilities for bacterial outbreaks, thereby playing a pivotal role in safeguarding human health. This article analyzes the principles and applications of three major rapid detection technologies used in microbial detection immunological methods, molecular biological techniques, and mass spectrometry identification and discusses future perspectives for advancing rapid pathogen detection.
Keywords pathogens; rapid detection; microbial detection
致病菌是指能够侵入宿主体内,突破宿主防御机制,引起感染或疾病的微生物。由于致病微生物引发的公共卫生事件频发,其导致的健康风险不容忽视,所以加强微生物监测是十分必要的。例如,公共场所环境的卫生状况与疾病的传播、流行密切相关,致病微生物是衡量环境卫生状况的重要指标;同时,部分致病菌作为重要的人兽共患病原体,通过食物链传播,经消化道感染引发典型食源性疾病。因此,建立灵敏度高、特异性强、检测快速的技术对于保障人民群众健康安全和防止疾病传播至关重要[1]。近年来,随着免疫学、分子生物学和人工智能等领域的突破,检测技术不断向高灵敏度、快速化和便携化发展。
1 致病菌传统检测方法
目前,致病菌的传统检测方法主要基于微生物培养、形态学观察和生化鉴定。以下是传统检测方法的主要步骤:首先进行预增菌,用于复活受损菌体,增加目标菌数量等目的;其次为选择性增菌,用于抑制杂菌,促进目标菌生长;最后是平板划线,进行分离培养,培养一定时间后,进行形态学观察,挑取可疑菌落接种于普通琼脂平板,获得纯培养物,再进行生化鉴定,通过代谢特征确认菌种。传统检测方法是致病菌检测中最经典最稳定的方法,具有准确性高、成本低、设备要求简单、可获得活菌用于后续研究等优点,但操作繁琐、周期较长,工作量偏大,一般需要3~7 d才能鉴定出结果,而且在分离培养观察时依赖经验,结果的准确性与实验人员的专业技术水平密切相关,有时无法适应公共卫生事件应急快速响应需要。
2 致病菌快速检测方法
2.1 免疫学检测方法
2.1.1 酶联免疫吸附实验
酶联免疫吸附实验(Enzyme-linked Immunosor-bent Assay,ELISA)的原理为将特异性抗体固定在固相载体,如微孔板上,加入待测样本后,目标抗原与抗体结合,再通过酶标记的二抗与底物显色反应进行定量或定性检测。根据反应的途径,ELISA技术分为直接法、间接法、夹心法、双抗体夹心法、酶标抗原竞争法等方法,其中致病菌的检测一般采用双抗体夹心ELISA法,检测灵敏度较高[2],可适用于大批量样本的高通量检测。国外研究者早在1977年就将ELISA 用于沙门氏菌的检测[3],其后不同的研究者将ELISA运用于致病菌的检测中,如大肠埃希氏菌 O157:H7 [4]或金黄色葡萄球菌肠毒素等。但该技术受制于抗原抗体反应,难以同时分析多种成分,当存在分析结构类似的化合物时,存在交叉反应,会出现假阴性[5]。同时,需要专业设备酶标仪等,通常需要2~6 h。
2.1.2 侧向流动层析
侧向流动层析(Lateral Flow Assay,LFA)的原理为将标记抗体固定在试纸条上,样本中的抗原与标记抗体结合后,通过毛细作用迁移至检测线(T线)和质控线(C线),短时间内可直接形成可见条带。该方法的优点为快速,一般5~15 min出结果,操作简单,无需专业设备,肉眼即可直接判定检测结果,适合现场检测,可应用于沙门氏菌[6]、单核细胞增生李斯特氏菌、霍乱弧菌等的快速筛查。但在检测灵敏度和选择性方面较差,检测结果易受到实验环境的影响,多为定性检测,因此其应用受到了限制。
2.2 分子生物学检测方法
2.2.1 聚合酶链式反应技术
聚合酶链式反应技术(Polymerase Chain Reaction,PCR)是以核酸为基础的检测技术,用于快速扩增特定目标基因,目前广泛应用于致病菌的快速检测。常规PCR通过特异性引物扩增目标病原菌的特定基因片段,如毒力基因、16S rRNA等,具有快速、灵敏度高等优点,但是该方法操作繁琐,无法区分死菌与活菌,而且通常需要结合培养法进行预增菌。实时荧光定量PCR(Quantitative Rreal-time PCR,qPCR)在PCR过程中通过荧光信号实时监测扩增产物,可定量分析,荧光信号一般通过TaqMan探针或者SYBR Green染料实现[7-9],该方法具有较好的特异性及较高的灵敏度,且无需对产物进行后续处理,可实时查看扩增结果,更准确高效地完成微生物的检测,是目前应用最为广泛的分子生物学检测技术,可应用于检测阪崎克罗诺杆菌、沙门氏菌、大肠埃希氏菌 O157:H7、单核细胞增生李斯特氏菌等常见致病菌[10-14]。数字PCR(Digital PCR,dPCR)是继第一代常规PCR、第二代qPCR之后的第三代PCR技术[15-17],是绝对定量检测。由于其检测原理为首先将核酸样品分配到几万个反应单元中,使得每个反应单元含有一个或不含模板分子,之后对每一个反应单元进行 PCR 扩增,然后读取每一个反应单元的荧光信号,最后根据泊松分布原理和荧光信号阳性反应单元比例计算出目标核酸序列的拷贝数和浓度,因此适用于低丰度样本或复杂基质食品。该方法现主要应用于检测水产品中的副溶血性弧菌,食品中的沙门氏菌、金黄色葡萄球菌、单核细胞增生李斯特氏菌等致病菌[18-22],以及各种动物疫病的检测[23-24]。
2.2.2 等温扩增技术
等温扩增技术(Isothermal Amplification Technology)是一类在恒定温度下快速扩增核酸的技术,无需传统PCR中的热循环过程。这类技术因操作简便、设备要求低、反应速度快等特点,广泛应用于分子诊断、病原体检测、环境监测和食品安全等领域。环介导等温扩增(Loop-mediated Isothermal Amplification,LAMP)使用包括内引物和外引物在内的4~6条引物,靶向目标DNA的多个区域,依赖链置换DNA聚合酶在60~65℃下扩增,形成茎环结构。其步骤包括“模板合成、循环扩增、延长再循环”三个阶段,整个反应持续约1 h[25]。LAMP检测具有高灵敏度与特异性,并可通过其副产物焦磷酸镁沉淀的浊度或荧光染料直接观察结果,不依赖大型设备,并且结果可肉眼观察[26],在监测和控制食源性疾病的传播方面发挥了重要作用。但是LAMP需要设计多对引物,易出现非特异性扩增,而且开放式检测易导致气溶胶污染。重组酶聚合酶扩增(Recombinase Polymerase Amplification,RPA)技术是继LAMP技术之后的另一种恒温快速扩增技术[27],其利用重组酶将引物与模板DNA结合,形成D-loop结构,随后DNA聚合酶在37~42℃下扩增。该方法对实验环境要求低,整个反应不需要高温变性,反应时间在5~45 min,耗时较短[28-29],但在检测过程中应注意气溶胶的产生与扩散,防止交叉污染。等温扩增技术凭借其简便性和高效性,在即时检测和资源有限场景中展现出巨大潜力。未来随着引物设计优化和抗污染策略的改进,其应用范围将进一步扩大,成为分子诊断领域的重要工具。
致病菌分子生物学快速检测方法的反应条件、引物数量以及特点等见表1。
2.3 质谱鉴定技术
致病菌质谱鉴定技术是一种基于质谱分析的高效微生物鉴定方法,通过电离生物分子的蛋白质、脂质等部分,主要分析细菌高度保守且物种特异性强的核糖体蛋白或细胞壁成分,形成独特的“指纹图谱”[30]。将实验谱图与已知菌种的标准谱图数据库匹配,实现快速鉴定。传统生化鉴定需24~48 h,而质谱鉴定仅需数分钟,还可批量处理样本,单次检测成本远低于测序或生化试剂。但该项技术存在对罕见菌或新发病原体可能无法识别,某些近缘菌种,如大肠埃希氏菌与志贺氏菌可能难以区分的情况,而且需要先分离培养,无法直接用于混合样本等问题。但总体来说,致病菌质谱鉴定技术凭借其快速、精准的特点,已成为现代微生物学的重要工具,而且随着数据库的完善和技术的迭代,其在病原体诊断、抗微生物耐药监测等领域的应用潜力将进一步释放。
总体而言,免疫学检测方法因具有低成本和检测快速的特性,主要用于快检;分子生物学检测方法灵敏度高,可对特定致病菌进行定性或定量分析;质谱鉴定技术可快速、准确鉴定纯培养物,但设备投入和维保成本较高。三种检测方法的性能比较见表2。在实际应用中,这些技术常常是互补的,比如用免疫学方法初筛传染病,可疑样本再用分子生物学方法进行确认;用质谱鉴定技术鉴定出致病菌后用分子生物学方法,比如全基因组测序检测其携带的耐药基因等。
3 结语与展望
目前,致病微生物检测仍主要采用传统培养法,但多种快速检测方法在飞速发展中。快速检测方法目前面临以下技术挑战:一是复杂基质干扰,样本如存在蛋白质、脂肪等成分易导致假阳性或假阴性,需开发更高效的样本前处理技术;二是多重检测瓶颈,同时检测多种致病菌时,引物交叉反应和信号串扰问题亟待解决;三是标准化与成本,部分快速检测方法缺乏统一标准,同时设备成本制约基层推广。
免疫学检测方法在致病菌检测中平衡了速度与准确性,是传统培养法和分子生物学方法的重要补充。实际应用中常根据需求组合多种方法。例如,免疫磁珠富集后结合 ELISA进行检测,同时结合智能便携设备读数,推动现场即时检测。分子生物学检测方法目前也在大力研究多重PCR技术,能同时检测多种致病菌,同时结合EMA或者PMA进行预处理,抑制死菌DNA扩增,满足活菌检测需求。高通量测序已广泛应用于各领域,特别是在测序中加入人工智能辅助分析,用于测序数据或复杂样本的快速解析,这样就能及时解析出致病菌、毒素、耐药基因等数据。致病菌质谱鉴定技术以其高效、精准的优势,已成为现代微生物学研究的关键技术支撑。在数据库持续扩容与技术更新的驱动下,其在病原体诊断、微生物耐药监测等领域的应用场景将加速拓展。未来需进一步扩展数据库,纳入更多罕见菌种及地域特异性病原体,同时进行多组学整合,利用联合基因组学、代谢组学提升鉴定深度,还需开发小型质谱设备用于现场快速检测等。
随着科学技术的不断进步,致病微生物检测技术正经历从实验室到现场、从单一到多元、从离线到在线的转变,检测仪器将会向便携化、简易化、数字化、智能化方向发展。随着多种检测技术联用,更高灵敏度、更高准确性、更强特异性、更广适用范围、更快检测速度是未来致病菌检测技术的发展趋势。
参考文献
[1] ZHAO X, LIN C, WANG J, et al. Advances in rapid detection methods for foodborne pathogens[J]. Journal of Microbiology and Biotechnology, 2014, 24(3): 297-312.
[2]陈秀琴, 黄梅清, 郑敏, 等. 食源性致病菌快速检测技术及其应用研究进展[J]. 福建农业学报, 2018, 33(4): 438-446.
[3] KRYSINSKI E P, HEIMSCH R C. Use of enzyme labeled antibodies to detect Salmonella in foods[J]. Applied&Environmental Microbiology, 1977, 33(4): 947-954.
[4] 景旭东. 基于酶信号放大策略构建新型酶联免疫吸附法检测牛奶中大肠杆菌O157:H7[D]. 南昌: 南昌大学, 2024.
[5] PARK S H, AYDIN M, KHATIWARA A, et al. Current and emerging technologies for rapid detection and characterization of Salmonella in poultry and poultry products[J]. Food Microbiology, 2014, 38(4): 250-262.
[6] 刘志科. 鸡沙门氏菌病检测方法的建立及初步应用[D]. 石河子: 石河子大学, 2018.
[7] 吴海江, 孙玉萍, 范田丽, 等. EMA 结合实时荧光 PCR 方法检测单核细胞增生李斯特氏菌[J]. 食品与生物技术学报, 2020, 39(11): 65-70.
[8] MCCLEARY S, HENSHILWOOD K. Novel quantitative TaqMan®MGB real-time PCR for sensitive detection of Vibrio aestuarianus in Crassostrea gigas[J]. Diseases of Aquatic Organisms, 2015, 114(3): 239-248.
[9] YU XX, WU HW, LI DF, et al. Development and application of a SYBR GreenⅠ fluorescent PCR assay for the differentiation of genotypesⅠ andⅡ African swine fever viruses [J]. Animal Diseases. 2024 , 4(4): 289-295.
[10] KAWASE J, ETOH Y, IKEDA T, et al. Improved multiplex real-time SYBR Green PCR assay for analysis of 24 target genes from 16 bacterial species in fecal DNA samples from patients with foodborne illnesses[J]. Japanese Journal of Infectious Diseases, 2016, 69(3): 191-201.
[11] 张跃川, 王青龙, 李爽, 等. 实时荧光聚合酶链式反应法快速鉴定阪崎克罗诺杆菌[J]. 食品安全质量检测学报, 2025, 16(1): 151-157.
[12] FUSCO V, QUERO G M, MOREA M, et al. Rapid and reliable identification of Staphylococcus aureus harbouring the enterotoxin gene cluster (egc) and quantitative detection in raw milk by real time PCR[J]. International Journal of Food Microbiology, 2011, 144(3): 528-537.
[13] KUMAR R, SURENDRAN P K, THAMPURAN N. Rapid quantification of Salmonella in seafood using real-time PCR assay[J]. Journal of Microbiology and Biotechnology, 2010, 20(3): 569-573.
[14] 劳嘉倩, 蒋佳希, 黄志深, 等. 单核细胞增生李斯特氏菌、大肠埃希氏菌O157:H7、沙门氏菌三重荧光PCR检测方法的建立[J]. 现代食品 . 2025 (5): 216-222.
[15] NYARUABA R, MWALIKO C, KERING K K, et al. Droplet digital PCR applications in the tuberculosis world[J]. Tuberculosis, 2019, 117: 85-92.
[16] 刘可, 李梦霞, 张亮, 等. 数字 PCR 技术在食品检测中的应用研究进展[J]. 食品工业科技, 2021, 42(4): 319-324.
[17] 黄瑾, 梁涛波, 许恒毅. 数字PCR在生物学检测中应用的研究进展[J]. 生命科学, 2021, 33(2): 255-264.
[18] LI L, BAE S. Quantitative detection and survival analysis of VBNC Salmonella Typhimurium in flour using droplet digital PCR and DNA-intercalating dyes[J]. Microbiology Spectrum, 2024, PP e0024924. DOI: 10.1128/SPECTRUM.00249-24.
[19] 翁文川, 管锦绣, 谢会, 等. 水产品中副溶血性弧菌PMA-ddPCR活菌定量检测方法的研究[J]. 现代食品科技, 2019, 35(6): 273-279+190.
[20] 李丹, 徐蕾蕊, 魏海燕, 等. 微滴式数字聚合酶链式反应定量检测食品中金黄色葡萄球菌方法的研究[J]. 中国食品卫生杂志, 2021, 33(3): 284-290.
[21] WU C, LING M, CHEN Q, et al. Multiplex Digital PCR-Based Development and discussion of the Detection of Genetic Association Between Staphylococcus Aureus and Meca [J]. Infection and Drug Resistance, 2024, 17: 2031-2041.
[22] 徐佳微, 辛长卫, 李铁山, 等. 单增李斯特菌微滴式数字PCR检测方法的建立及在标准物质研制方面的应用[J]. 农业生物技术学报, 2024, 32(10): 2413-2423.
[23]吴顺, 商金源, 闫曼平, 等. 牛传染性鼻气管炎病毒微滴数字PCR检测方法的建立与初步应用[J]. 中国兽医科学, 2024, 54(2): 151-156.
[24] FUSCO G, CARDILLO L, VALVINI O, et al. Detection and quantification of Brucella abortus DNA in water buffaloes (bubalus bubalis) using droplet digital polymerase chain reaction [J]. The Veterinary Quarterly, 2024, 44(1): 1-8.
[25] 胡元庆,黄玉萍,李凤霞,等. 水产品中副溶血性弧菌LAMP检测方法的优化[J]. 现代食品科技, 2017, 33(6): 313-320+247.
[26]张鹏飞, 张萌, 阮傅倩, 等. 可视化环介导等温扩增法检测牛奶中产志贺毒素大肠埃希氏菌[J]. 食品安全质量检测学报, 2022, 13(23): 7598-7604.
[27] 张蕾, 陈亮, 江波涛, 等. 重组酶聚合酶扩增技术在动物病原菌检测中的应用进展[J]. 动物医学进展, 2024, 45(1): 89-94.
[28] DU X, ZANG Y, LIU H, et al. Recombinase polymerase amplification combined with lateral flow strip for Listeria monocytogenes detection in food[J]. Journal of Food Science, 2018, 83(4): 1041-1047.
[29]何洁, 朱超, 黄珊珊, 等. 食品中单核细胞增生李斯特菌的重组酶聚合酶扩增检测方法的建立[J]. 中国食品卫生杂志, 2021, 33(3): 274-278.
[30] 赵楠. MALDI质谱检测微生物新方法的研究[D]. 吉林: 吉林大学, 2024.
基金项目:海关总署科研项目(2023HK132)
第一作者:马丹(1987—),女,汉族,湖北孝感人,本科,高级工程师,主要从事食品安全检测工作,E-mail: madan1002cn@163.com
通信作者:张捷(1965—),男,汉族,北京人,博士,研究员,主要从事食品安全检测工作,E-mail: dofree1002@163.com
1. 中国海关科学技术研究中心 北京 100026
2. 深圳海关后勤管理中心 深圳 518045
3. 西安海关技术中心 西安 710068
1. Science and Technology Research Center of China Customs, Beijing 100026
2. Shenzhen Customs Logistics Management Center, Shenzhen 518045
3. Technology Center of Xi’an Customs, Xi’an 710068
表1 致病菌分子生物学快速检测方法对比
Table 1 Comparison of rapid molecular biological detection methods for pathogens
方法 | 温度 | 引物数量 | 特点 | 不足 |
常规PCR | 变温 | 1对 | 引物设计简单, 特异性强 | 温度要求高, 操作繁琐,耗时较长 |
qPCR | 变温 | 1或多对 | 灵敏度高, 检测速度快, 可实时观测 | 需设计探针, 需专业设备 |
dPCR | 变温 | 1对 | 灵敏度高, 特异性强、绝对定量分析 | 设备要求高, 价格昂贵,数据分析平台不统一 |
LAMP | 60℃恒温 | 2或3对 | 扩增效率高, 特异性强、结果可视化, 设备要求低 | 引物设计复杂, 容易产生假阳性 |
RPA | 37℃恒温 | 1对 | 特异性强, 灵敏度高, 恒温检测 | 试剂昂贵, 引物较长, 不适用短序列检测 |
表2 3种致病菌快速检测方法的性能比较
Table 2 Comparison of three rapid detection methods for pathogens
特征 | 检测方法 | ||
免疫学检测方法 | 分子生物学检测方法 | 质谱鉴定技术 | |
主要目标物 | 蛋白质 (抗原、抗体等) | 核酸 | 核糖体蛋白 |
灵敏度 | 中等 | 高 (如理论上ddPCR可以检测到单个核酸拷贝) | 纯培养物灵敏度高 |
特异性 | 中等至高 (依赖抗体质量) | 高 (依赖引物/探针设计) | 高特异性 (纯培养物) |
适用场景 | 快速筛查、过敏原检测等 | 病原体核酸检测、基因分型与突变、高灵敏度痕量核酸检测 | 微生物鉴定 |
检测成本 | 低至中等 (试剂/仪器) | 中等至高 (试剂/仪器) | 高 (仪器购置、维护等) |
第7卷 第7期
2025年7月
Monographs and Reviews / 专论综述
现生象牙与猛犸象牙鉴别技术研究进展
王 波 1 解迎双 1 苏 倡 2 刘阿静 1 徐艳春 2 雷质文 3 罗 丽 1 张利峰 4 *
摘 要 现生象牙和猛犸象牙的精准区分是打击非法象牙贸易、保护濒危象群的重要手段。本文综述了近5年来现生象牙、猛犸象牙鉴别的相关研究进展,包括形态学、光谱分析法、分子生物学方法、色谱/质谱、同位素测定方法等,并分析了不同鉴别技术方法对现生象牙和猛犸象牙鉴别的适应性、特点、应用范围和局限性,为准确鉴别现生象牙与猛犸象牙提供参考。
关键词 现生象牙;猛犸象牙;鉴别技术
Research Progress on the Identification Technology of Elephant and Mammoth Ivory
WANG Bo1 XIE Ying-Shuang1 SU Chang2 LIU A-Jing1
XU Yan-Chun2 LEI Zhi-Wen3 LUO Li1 ZHANG Li-Feng4*
`
Abstract The accurate identification of elephant and mammoth ivory is a critical measure in combating illegal ivory trade and protecting endangered elephant populations. This paper reviews research progress in the identification of elephant and mammoth ivory in the past five years, covering methods such as morphology, spectroscopic analysis, molecular biology, chromatography/mass spectrom, and isotope measurement. The adaptability, characteristics, application scope and limitations of different identification techniques for elephant and mammoth Ivory are examined, providing references for the correct identification of elephant and mammoth ivory in practical work.
Keywords elephant ivory; mammoth ivory; identification technology
目前全世界的野生大象种群因为非法象牙贸易而遭到捕杀,在多个地区,大象的种群数量不断下降[1],亚洲象因为其栖息地与人类不断重叠,同样受到非常大的生存威胁[2-3]。《濒危野生动植物种国际贸易公约》(Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora,CITES)从1989年开始完全禁止现生象牙贸易,但象牙非法贸易仍然屡禁不止[4-5]。猛犸象牙作为一种更新世的化石类资源,并不受CITES的限制[6],据国际野生物贸易研究组织(Trade Records Analysis of Flora and Fauna in Commerce,TRAFFIC)报告显示,2012—2018年全球猛犸象牙年均贸易量增长28%~32%,因此建立准确鉴别现生象牙和猛犸象牙的方法迫在眉睫。在鉴别方法方面,目前主要包括形态学、光谱分析法、分子生物学方法、色谱/质谱、同位素测定方法等,但每种鉴别方法都存在着一定的局限性,如传统的形态学鉴定方法准确率仅为18%~25%;放射性碳测年虽然准确性高但样品损耗程度严重,耗时较长(2至于4周)[7-8];拉曼光谱技术可以通过磷灰石晶格振动频率的不同来鉴别现生象牙和猛犸象牙,但所需仪器设备价格较高,在欠发达地区难以推广普及[9]。面对监管、技术和资金投入等多方面因素影响,许多国家都在计划系统的解决方案,研究人员也开展了相关探索。例如,Thanakiatkrai等[4]研发了重组酶聚合酶扩增技术—侧流层析试纸条(Recombinase Polymerase Amplification-Lateral Flow Dipstick,RPA-LFD)的快速检测,能在30 min内完成象类DNA鉴别;Shen等[10]利用高分辨熔解曲线(High-Resolution Melt,HRM)技术可实现四类长鼻目象牙的同步鉴别。但这些方法仍存在一定不足,最终需要依赖于多学科融合解决问题,比如建立全球象牙化学指纹库,已收编141个样品超高效液相色谱荧光检测(Ultra-High Performance Liquid Chromatography-Fluorescence Detection,UPLC-FLR)特征谱等[7]。
鉴于此,本研究团队通过查阅并综述了近5年来国内外对于现生象牙、猛犸象牙鉴别技术的研究进展及特点,以期能够为现生象牙、猛犸象牙鉴别技术的研究提供一定的数据支持以及新的思路。
1 形态学与显微结构
现生象牙(如非洲象和亚洲象)与猛犸象牙的形态学鉴别研究已形成多维度技术体系,本文主要围绕矿物组成与颜色分层、牙本质与牙骨质结构特征及施雷格角(Schreger Angle)进行综述。
1.1 矿物组成与颜色分层
猛犸象牙外层独特的蓝色层(蓝赭石,Vivianite)和黄褐色氧化物层(圣巴巴拉氧化层,Santa Barbara)由次生矿物构成,其中,蓝色层主要是含水铁磷酸盐类矿物,化学式为Fe2+Fe3+2(PO4)2(OH)2·6H2O,因其晶体常呈蓝紫色至青绿色而得名,在氧气贫乏、富铁富磷缺氧的埋藏环境中形成。猛犸象牙长期埋藏于冻土或湿地中时,自身磷酸盐(羟基磷灰石)和地下水中的铁盐长期作用形成蓝铁矿层[10];黄褐色层为铁磷酸盐矿物,化学式为Fe³+(PO4)(OH)2·5H2O,蓝赭石和圣巴巴拉氧化层是猛犸象牙外层氧化层标志性的矿物组合,也是区分猛犸象牙与现生象牙的一种重要矿物学标志;Carrothers等[11]认为现生象牙并未经过这样长时间的埋藏,其外层没有这么复杂的矿物相,在分布上更加均匀,此差异性可作为一种区分猛犸象牙和现生象牙的重要依据。然而,Shi等[12]研究发现由于某些埋藏地点的特殊性(如低铁含量的土壤),会造成表层无法形成蓝赭石,这对于一些疑似鉴定品来说就存在难处,可以通过检测方法和其他一些特征(比如施雷格角或者折射率等)来进行辅助确定。
1.2 牙本质与牙骨质结构
现生象牙牙本质大部分是矿化的结缔组织,含有有机胶原和无机磷酸钙矿物(类似于羟基磷灰石晶体),其矿物质种类相对单一,以羟基磷灰石(Hydroxyapatite)为主[6,13];而猛犸象牙牙本质主要也是羟基磷灰石为核心的组分,但由于长期处于埋藏环境,外层存在其他的次生矿物相,如蓝赭石、圣巴巴拉氧化层和氧化铁矿物[11]。Xu等[13]通过对象牙的结构研究发现,现生象牙牙骨质通常覆盖在牙本质外层,厚度较薄,且成年大象的牙釉质(Enamel)仅在幼年象牙尖端存在,随年龄增长逐渐磨损,与现生象牙相比,猛犸象牙牙骨质层更厚且结构异质性显著,而现生象牙牙骨质层较薄且均匀性更高,这种分层结构是猛犸象牙区别于现生象牙的重要特征。值得注意的是,Shepherd等[6]在对猛犸象牙更为详细的研究中发现,猛犸象牙牙本质的矿化程度呈现区域性梯度变化:靠近皮质(Cortex)的区域矿化程度显著高于靠近髓腔(Medulla)的区域,这一特征可通过拉曼光谱检测羟基磷灰石的峰强度变化进行量化分析。
1.3 施雷格角
施雷格角是象牙横切面上由牙本质生长形成的独特交叉纹理,其形成的角度(即施雷格角)是区分现生象牙与猛犸象牙的关键形态学指标[14]。两者的施雷格角差异源于牙本质结构的不同演化适应,具体特征见表1。
在实际样品鉴别应用中,可用显微成像(偏光显微镜或显微CT)直接测得角度,不需要破坏样品。因此,当施雷格角>100°时,则为现生象牙(准确率> 95%),而当施雷格角<90°时,倾向于猛犸象牙(需要通过其他方法辅助鉴别)[6,15]。
Shi等[12]和苏倡等[16]对形态学的局限性进行了总结,当遇到一些极端值,如90°~100°之间角区的样品时,可以通过拉曼光谱等检测羟基磷灰石矿化梯度或检测铁磷酸盐次生矿物来解决;对于仿制品(如树脂模压)等复制施雷格角图案的情形,建议采用拉曼光谱等化学分析的方式进行辨别和剔除;而长期老化的样品由于胶原蛋白的降解可能出现纹理不清的问题,则需要采用蛋白质组学等分子检测方法加以区分。形态学鉴别应与光谱技术、分子生物学方法形成一种技术协同作用,从多维度特征上进行有效的判断。
2 光谱分析技术
2.1 傅里叶变换红外光谱
傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)在象牙鉴别领域展现出无损检测和高效分析的优势,但其应用存在分辨率限制及物种特异性不足的缺陷,常需结合形态学观察或多种分析技术联用以提升鉴别可靠性。Shepherd等[15]和Sharikova等[17]等分别通过拉曼/红外光谱(Raman Spectroscopy/Fourier Transform Infrared Spectroscopy,Raman/FTIR)检测研究得出,象牙主要是由牙本质组成,无机成分主要是羟基磷灰石,因此其特征峰表现为拉曼光谱中约960 cm-1左右的磷酸盐振动峰v(PO),而有机成分为胶原蛋白,因而其特征峰为1450 cm-1左右的C-H键振动峰v(CH),根据上述结论可知:拉曼光谱和红外光谱特征峰强度比(I1450∶I960)可对猛犸象牙和现生象牙加以区分。Shen等[10]基于红外光谱对文物无损伤的特点,利用其高灵敏度特性探测微量组分差异(如胶原降解、矿物相变),并在单次测量的时间不超过几分钟的情况下获得数据,利用机器学习算法对结果进行分析分类,提供各种维度得到有机物/无机物含量等数据。Gilbert等[18]认为光谱重叠需要借助主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)等算法分离不同的信号;由于埋藏环境的原因使得羟基磷灰石晶格结构发生畸变,可能还需要庞大的数据库才能确定。对于高相似度样品(现生象亚种)可结合DNA或者蛋白质组学进一步验证。Pavlova等[19]运用红外光谱分析了猛犸象牙结构,发现热处理后有机成分完全消失,羟基磷灰石由非化学计量态转变为化学计量态。孙雪莹等[14]使用红外光谱及其他手段发现猛犸象牙中酪氨酸和色氨酸的荧光光谱强度存在明显差异,可能是由于风化过程中有机成分流失造成的。王波等[20]收集了90份非洲象牙、牛骨和象牙果,利用中远红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)算法对非洲象牙与市场上常见仿制品进行鉴别,鉴别准确率达100%,但无法鉴别猛犸象牙和象牙。郭书林[21]提出红外光谱可以用于无损检测,但是需要与其他方法相结合才能达到更好的精确度。陆冠亚等[22]提出需要将红外光谱联用形态学特征(如施雷格角)或DNA检测来综合判定。
2.2 拉曼光谱
拉曼光谱(Raman Spectroscopy)作为一种非破坏性分析技术,凭借其高灵敏度特征,可通过检测物质对激光的散射信号解析分子振动模式,从而有效获取样品的化学成分与晶体结构信息。象牙主要由羟基磷灰石(无机相)和胶原蛋白(有机相)组成,其拉曼光谱特征峰包括:磷酸盐峰(960 cm-1)表示羟基磷灰石中PO43-的对称伸缩振动;酰胺Ⅰ峰(1660 cm-1)与酰胺Ⅲ峰(1240 cm-1)则是胶原蛋白的特征峰;碳酸盐峰(1070 cm-1)与磷灰石中CO32-取代相关,这为拉曼光谱的应用提供了基础。Shen等[10]指出猛犸象牙外层(蓝色或者黄褐色层)具有不同于现生象牙的氧化层矿物质成分,如蓝赭石、圣巴巴拉氧化层等,这些矿物与铁、磷酸盐的长期埋藏环境反应相关,而现生象牙缺乏此类特征,可通过此特征进行鉴别。Shepherd等 [15]和Sharikova 等 [17]对猛犸牙进行了详细的介绍,他们认为在羟基磷灰石峰差异上,猛犸象牙的羟基磷灰石(v(PO)峰)在皮质区矿化程度更高。猛犸象牙因埋藏时间长,胶原降解严重,v(CH)胶原峰和v(PO)羟基磷灰石峰的强度比(I600∶I960)小于现生象牙。另外,Shepherd等[6]利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)来处理拉曼光谱数据,可以看到各不同物种象牙的拉曼光谱被分割成为彼此独立的不同区域,这就表示利用PCA能对物种象牙进行有效识别。Carrothers等[11]和Wiemann 等[23]则指出了拉曼光谱的不足,比如严重降解或是受到污染影响的样品有可能会导致拉曼光谱的出现较弱或是产生荧光干扰现象,因此需要采用如基线校正等更好的预处理手段来进行修正,才能得到更准确的数据。
2.3 X射线衍射
X射线衍射(X-Ray Diffractometer,XRD)作为材料晶体结构分析的核心技术,通过检测羟基磷灰石的晶格参数与结晶度差异,为现生象牙与猛犸象牙的鉴别提供了有效手段。Shen等[10]与Shepherd等[15]的研究表明,现生象牙(如非洲象、亚洲象)的矿物组成相对单一,其主要成分为羟基磷灰石和胶原蛋白,且未检测到蓝赭石和圣巴巴拉氧化层等铁磷酸盐矿物的特征衍射峰。Park 等[24]利用XRD检测发现,在猛犸象牙中的羟基磷灰石可能由于长时间埋藏出现碳酸盐替代,形成了碳酸化羟基磷灰石Dahlite结构,其XRD图谱也会有相应的变化,如峰位发生偏移或者分裂等,据此区分现生象牙和猛犸象牙。Shi等[12]和尹作为等[25]将同步辐射XRD和XRF结合起来使用,通过XRD来分析古代象牙化石中不同矿物相的空间分布,从而实现矿物相和元素分布的空间映射,能够从埋藏环境的角度追溯埋藏物种信息和埋藏年代,进而避开一些常见的非破坏性的测年方式(如14C)。
2.4 紫外和荧光光谱
紫外—可见及荧光光谱可以检测样品的光致发光性能,在这种情况下能提供一种新型的无损且快速鉴别方法。Shen等[10]认为猛犸象牙可能含有的蓝赭石在紫外灯激发下发绿色荧光;圣巴巴拉氧化层的荧光特性不同于蓝铁矿,可能表现出橙色荧光或红色荧光,因此荧光光谱也可以作为识别现生象牙和猛犸象牙的一个方法。吴晓等[26]通过利用280 nm波长激发,现生象牙发射峰位于307 nm,而猛犸象牙发射峰偏移至315 nm,由此判断该标本是现生象牙还是猛犸象牙;Jiang等[27]运用紫外荧光技术,通过出现的异常荧光信号点来判断象牙是否经过了修饰或印染。Shen等[10]、Psonis等[28]和Carrothers等[11]则认为,紫外吸收和荧光吸收光谱都会受到埋藏环境、荧光伪影以及保存状态的影响;主要体现在不同地域样品具有不同的荧光特性,高有机质样品自身荧光较强会导致特征被掩盖,此类情形要选用合适的激发波长或使用时间分辨荧光技术予以区分;而对于存在严重降解现象的猛犸象牙,在进行紫外吸收和荧光吸收光谱鉴别时因有机质丧失而导致荧光强度降低的问题,应使用拉曼光谱或者DNA检测结果进行验证。
3 分子生物学技术
分子生物学技术用于鉴别象牙物种的特异性很高,尤其是用于现生象属(非洲象、亚洲象)、灭绝的猛犸象属之间的鉴别上尤为明显;DNA检测利用特定分子标记进行物种鉴别,RPA-LFD实现快速现场筛查,古DNA测序从基因组层面探究猛犸的演化历史与地理来源,将三者结合用于支持象牙贸易监管、法医鉴定和古生物学研究。
3.1 DNA检测
利用其高特异性和准确性的DNA分析法是区分现生象牙(亚洲象/非洲象)和猛犸象牙的主要手段之一,通过对象牙中DNA的提取,用物种特异性标记物来进行鉴别。Suwanchatree 等[29]采用嵌套PCR结合DGGE的方法解决了特异性差易导致假阳性以及传统PCR容易失效的问题,对于降解的样品能检出0.1 pg左右的DNA,并能很好地区分亚洲象和非洲象。Aznar-Cormano等[30]使用严重降解的古代大象牙,提出了以TaqMan-MGB探针为基础的实时定量PCR测定法,可以确定象科类动物(含猛犸)的遗传性别,并且此方法对于高度降解的DNA也具有很高的敏感度。De Flamingh等[31]则是将线粒体DNA序列用于象牙的地理溯源上,例如找到非洲森林象的分布区,再利用稳定同位素分析验证来源。
3.2 便携式快速检测技术
RPA-LFD是一种快速便捷的现场检测技术,适用于执法使用。Thanakiatkrai等[4]在37~40℃进行15~30 min的扩增后,通过LFD试剂条在3 min内可视化显示结果。研究表明,RPA-LFD测试准确区分了非洲和亚洲大象象牙,该测试使用105个大象DNA样品可实现100%精度,且仅需要0.125 ng DNA,无需昂贵且体积庞大的仪器设备,非常适用于现场应用。
3.3 古DNA测序
对于猛犸象牙等古生物样品来讲,利用古DNA测序结合基因组学的方法可以追踪物种演化的历程以及分布情况,Sandoval-Velasco等[32]提取古DNA(用骨骼/牙齿研磨)后结合高通量测序组装完成5.2万年前的猛犸的基因组,并用PaleoHi-C技术组装了5.2万年前的猛犸的染色体;Psonis等[28]通过象牙化石样品(包括来自葡萄牙的象牙化石样品)进行基因组浅层测序(Genome Skimming),确定其属于非洲森林象,并追溯至17个西非象群。
4 色谱/质谱分析技术
色谱/质谱技术通过分析象牙中有机物的分子特征,因其牙齿结构的特殊性,使其研究具有一定的难度,研究内容也比较少,研究方向主要从蛋白质组学分析和小分子化合物两个方面进行。Engels等[33]和Gilbert等[18]分别通过液相色谱—串联质谱(Liquid Chromatography-Mass Spectrometry,LC-MS/MS)检测象牙中的胶原蛋白肽段,确定猛犸象牙中胶原蛋白的脱酰胺化程度和化学修饰模式可作为物种标志物,来有效区分非洲象、亚洲象和猛犸象。Cherney等[34]利用超高效液相色谱—串联质谱(Ultra-High Performance Liquid Chromatography-Mass Spectrometry,UHPLC-MS/MS)检测象牙中激素、代谢物为主体的有机小分子,发现猛犸象牙中特有的类固醇激素(如雌二醇)浓度可作为与现生象牙区分的标志物。Ueland等[35]采用二维气相色谱—飞行时间质谱(Two-Dimensional Gas Chromatography -Time of Flight Mass Spectrometry,GC×GC-TOF/MS)分析并区分象牙、牙本质和骨骼样品中的挥发性化合物,但该方法的准确率仅为71%~75%,无法满足一线执法机构对可靠鉴别的需求。Su等[9]专注于象牙中的各种有机小分子化合物,使用72头非洲象和69头猛犸象的象牙样品创建了化学指纹库。应用6个机器学习分类模型,基于85个识别出的11个关键特征化合物构建判别模型,每个模型达到100%的分类准确率。与传统的“金标准”分子生物学方法相比,检测时间从24 h缩短至仅1 h,样品需求降低了50%,成本降低了90%。
5 同位素测定技术
利用同位素测定技术鉴别现代象牙和猛犸象牙的研究已经取得了较为突出的成果,常用的手段主要是稳定同位素(碳、氮、锶等)分析技术和放射性碳测年技术。De Flamingh等[31]认为由于现生象与猛犸象所处不同的栖息环境造成二者的食物来源有差异,非洲森林象和草原象δ¹³C和δ15N值可以代表其食性的植被类型(C3植物或者C4植物)。非洲象的栖息地以稀树草原及混交林地居多,δ¹³C值较高;而猛犸象的化石显示它多取食冰河时期中的C3植物,δ¹³C值较低;Sr同位素比值(87Sr/86Sr)反映的是地质背景环境特征,可以用来追踪象牙来源。Wooller等[36]对北极地区至少5个个体的猛犸象牙进行了高分辨率的Sr同位素分析,重建了它们迁徙路径,显示其活动范围从西伯利亚一路延伸至阿拉斯加。这样的方法也可以用来判断现生象和猛犸象生活栖息地的差别。Shen等[10]就曾指出,由于同位素信号容易受到埋藏环境的影响,若猛犸象牙外层发生的铁渗透形成的蓝褐的氧化物会影响锶同位素比值的变化,采用X射线衍射可以校正。同时,Cerling 等[8]等也分析了从查获的象牙中提取的14C,以确认是否存在被列入禁止贸易范围的现生象牙。
6 挑战与展望
6.1 面临的挑战
象牙鉴别面临多重挑战。首先,现生象牙与猛犸象牙在长期暴露或埋藏后可能出现颜色、裂纹等特征的相似性,或当象牙被加工成雕件、珠子、粉末,或样品本身形态不完整时,仅凭形态观察易造成误判,因此需依赖多种技术手段进行综合鉴别后再确认。其次,通过特定处理改变象牙外观以模仿另一类象牙特征或掩盖关键结构的情况屡有发生,增加了准确鉴别的难度和精度。再者,现场执法常面临便携设备、高精度快速检测设备不足的困境;同时,因为不同区域和机构的鉴别标准(如施氏角临界值)存在差异,影响了跨区域执法的效率与一致性。总之,这些因素共同导致鉴别过程需高度依赖专业实验室的多技术联用,高效、无损、标准化的鉴别技术仍有广阔的发展前景。
6.2 未来发展方向
未来,笔者建议应推动便携式光谱仪和快速DNA检测试剂盒的使用以节省时间和降低成本。此外,应建立全球象牙鉴别特征数据库,包括不同地区、时代、加工形式的样品数据,借助AI辅助提高辨识精准性;加强对相关领域的统筹协调工作,促进执法部门、科研院所和文博单位共同参与,共享典型案例和技术规范,丰富和完善CITES项下有关查验方的资质认定机制;加强宣教,促进社会大众正确认知“现生象牙保护”和“猛犸化石合理利用”的差异性,从源头上减少非法交易的负面想法。总之,现生象牙与猛犸象牙的鉴别是技术、法律与伦理的交叉领域,需结合多学科手段应对动态挑战,在保护濒危物种的同时,合理利用古生物资源,平衡生态与人文价值。
7 结语
本文介绍了关于目前使用的现生象牙和猛犸象牙鉴别方法的研究进展。例如,传统的形态学鉴别是通过施雷格角、矿物分层、显微结构判断,但是其无法避免出现鉴别后的样材损耗和仿制品掺杂的情况;利用光谱技术(Raman、FTIR、XRD等),依靠无损检出羟基磷灰石和次生矿物特点可实现高精度鉴别,但是受制于设备的费用高无法满足现场应用。而利用DNA检测具备高度特异性,RPA-LFD试纸条可在30 min内完成现场筛查,是物种鉴别的“金标准”;色谱/质谱法结合有机分子指纹图谱及机器学习方法,使检验周期更短、价格更便宜;同位素分析从生态学、地质学的角度为鉴别意见提供佐证。同时,现生象牙和猛犸象牙的鉴别存在不少问题,主要是加工破损带来的形态学失效;伪造手段的升级,增加了鉴定难度;成本高及无标化难以实现一线执法有效打击;法律上有待完善的地方及伦理争议尚需借助国际间的协调方能解决。为此,有必要加快研制便携式设备、推动跨界技术融合(AI辅助光谱分析)、建设全球数据库以及在CITES框架下实行的标准化认证制度,从而加强源头保护和宣传教育,形成技术、法律和伦理三位一体协同监管体系。
参考文献
[1] Kuiper T, Altwegg R, Beale C, et al. Drivers and facilitators of the illegal killing of elephants across 64 African sites[J]. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 2023, 290(1990): 2022-2270.
[2] Pearson V R, Bosse J B, Koyuncu O O, et al. Identification of African Elephant Polyomavirus in wild elephants and the creation of a vector expressing its viral tumor antigens to transform elephant primary cells[J]. Public Library of Science One, 2021, 16(2): e0244334-e0244334.
[3] Baskaran N, Sathishkumar S, Vanitha V, et al. Unveiling the Hidden Causes: Identifying the Drivers of Human-Elephant Conflict in Nilgiri Biosphere Reserve, Western Ghats, Southern India[J]. Animals, 2024, 14(22): 3193-3195.
[4] Thanakiatkrai P, Chenphun C, Kitpipit T. African and Asian elephant ivory discrimination using a portable strip test[J]. Forensic Science International-Genetics, 2024, 70: 103027-103029.
[5] Wasser S K, Wolock C J, Kuhner M K, et al. Elephant genotypes reveal the size and connectivity of transnational ivory traffickers[J]. Nature Human Behaviour, 2022, 6(3): 371-382.
[6] Shepherd R F, Lister A M, Roberts A M, et al. Discrimination of ivory from extant and extinct elephant species using Raman spectroscopy: A potential non-destructive technique for combating illegal wildlife trade[J]. Public Library of Science One, 2024, 19(4): e0299689-e0299689.
[7] Valášek V, Pachnerová Brabcová K. Refining Radiocarbon Dating of Ivory[J]. Radiation Protection Dosimetry, 2022, 198(9-11): 675-680.
[8] Cerling T E, Brown J E 3rd, Hoareau Y, et al. 14-Carbon demonstrates that some illegal ivory is being taken from government stockpiles[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2022, 119(44): 119-121.
[9] Su C, Xie Y, Wang B, et al. A novel UPLC-based method to identify elephant and mammoth ivory[J]. Scientific Reports, 2025, 15(1): 5810.
[10] Shen M, Lu Z, Xu Y, et al. Vivianite and Its Oxidation Products in Mammoth Ivory and Their Implications to the Burial Process[J]. ACS Omega, 2021, 6(34): 22284-22291.
[11] Carrothers, Goodmiller L E, McLellan M J, et al. A novel approach to combatting proboscidean ivory trafficking using a multiplex High-Resolution Melt (M-HRM) assay[J]. Forensic Science International-Genetics, 2021, 53: 102511-102516.
[12] Shi C, Niu H, Zhao C, et al. Calcium-Based Mineralized Hydrogels for Temporary Reinforcement and Conservation of Ancient Ivory Relics[J]. ACS Applied Materials & Interfaces, 2024, 16(42): 57946-57953.
[13] Xu C, Xie X, Zhao L, et al. The critical role of nuclear factor I-C in tooth development[J]. Oral Diseases 2022, 28(8): 2093-2099.
[14]孙雪莹, 何明跃, 吴金林. 象牙与猛犸象牙的成分特征对比分析[C]. 自然资源部珠宝玉石首饰管理中心. 2021国际珠宝首饰学术交流会文集.中国地质大学(北京)珠宝学院: 国家珠宝玉石质量监督检验中心深圳实验室, 2021: 310-315.
[15] Shepherd, Rebecca F, Lister. A Mammoth Task: Identifying Mammoth Ivory Using Raman Spectroscopy[J]. The FASEB Journal, 2022, 36 (S1): 4792-4796.
[16]苏倡, 高瑞芳, 陈进会, 等. 国境口岸截获象牙地理溯源分析初探[J]. 野生动物学报, 2022, 43(4): 907-917.
[17] Sharikova A, Peerzada L, Pisila K, et al. Raman Spectroscopy Allows for the Determination of Elephant Ivory Age[J]. Applied Spectroscopy, 2020, 74(8): 940-947.
[18] Gilbert C, Krupicka V, Galluzzi F, et al. Species identification of ivory and bone museum objects using minimally invasive proteomics[J]. Science Advances, 2024, 10(4): 9028-9044.
[19] Pavlova V V, Petukhova E S, Isakova T A, et al. Study of the Structure of Mammoth Tusk by IR Spectroscopy[J]. Optics and Spectroscopy, 2022, 130: 207-213.
[20]王波, 解迎双, 王娟, 等. 中远红外光谱结合PLS-DA算法对非洲象牙与常见仿制品的鉴别[J]. 中国口岸科学技术, 2024, 6(2): 71-76.
[21]郭书林. 象牙及其制品鉴定方法适用性解析[J]. 文物鉴定与鉴赏, 2019(17): 82-84.
[22]陆冠亚, 谭笑, 郝雨, 等. 象牙及相关牙骨制品的形态学鉴定要领[J]. 中国口岸科学技术, 2023, 5(4): 92-96.
[23] Wiemann J, Briggs DEG. Raman spectroscopy is a powerful tool in molecular paleobiology: An analytical response to Alleon[J]. Bioessays, 2022, 44(2): e2100070-e2100076.
[24] Park J S, Almer J D, James K C, et al. Bioapatite in shark centra studied by wide-angle and by small-angle X-ray scattering[J]. Journal of the Royal Society Interface 2022, 19(194): 20220373-20220373.
[25]尹作为, 罗琴凤, 李笑路, 等. 猛犸牙的鉴定特征和谱学分析——“勒兹纹”能否区分猛犸牙与非洲/亚洲象牙[C]. 中国珠宝首饰学术交流会, 2013: 135-139.
[26]吴晓, 张钧, 鲁先虎. 象牙与猛犸象牙的区别研究[C]. 国土资源部珠宝玉石首饰管理中心. 2013中国珠宝首饰学术交流会论文集, 2013: 143-146.
[27] Jiang L, Xiang S, Ji X, et al. Design of a double-layered material as a long-acting moisturizing hydrogel-elastomer and its application in the field protection of elephant ivories excavated from the Sanxingdui Ruins[J]. Royal Society of Chemistry Advances, 2024, 14(34): 24845-24855.
[28] Psonis N, de Carvalho C N, Figueiredo S, et al. Molecular identification and geographic origin of a post-Medieval elephant finding from southwestern Portugal using high-throughput sequencing[J]. Scientific Reports, 2020, 10(1): 19252-19262.
[29] Suwanchatree N, Thanakiatkrai P, Linacre A, et al. Discrimination of highly degraded, aged Asian and African elephant ivory using denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE)[J]. International Journal of Legal Medicine, 2021, 135(1): 107-115.
[30] Aznar-Cormano L, Bonnald J, Krief S, et al. Molecular sexing of degraded DNA from elephants and mammoths: a genotyping assay relevant both to conservation biology and to paleogenetics[J]. Scientific Reports, 2021, 11(1): 7227-7238.
[31] De Flamingh A, Coutu A, Sealy J, et al. Sourcing Elephant Ivory from a Sixteenth-Century Portuguese Shipwreck[J]. Current Biology, 2021, 31(3): 621-628.
[32] Sandoval-Velasco M, Dudchenko O, Rodríguez JA, et al. Three-dimensional genome architecture persists in a 52,000-year-old woolly mammoth skin sample[J]. Cell, 2024, 187(14): 3541-3562.
[33] Engels I, Burnett A, Robert P, et al. Classification of Collagens via Peptide Ambiguation, in a Paleoproteomic LC-MS/MS-Based Taxonomic Pipeline[J]. Journal of Proteome Research, 2025, 24(4): 1907-1925.
[34] Cherney M D, Fisher D C, Auchus R J, et al. Author Correction: Testosterone histories from tusks reveal woolly mammoth musth episodes[J]. Nature, 2023, 618(7965): 22-35.
[35] Ueland M, Brown A, Bartos C, et al. Profiling Volatilomes: A Novel Forensic Method for Identification of Confiscated Illegal Wildlife Items[J]. Separations, 2020, 7(1): 5-15.
[36] Wooller M J, Bataille C, Druckenmiller P, et al. Lifetime mobility of an Arctic woolly mammoth[J]. Science, 2021, 373(6556): 806-808.
基金项目:科技部科技基础资源调查专项(2023FY100400);海关总署科研项目(2022HK008);兰州海关科研项目(LK-2024-002)
第一作者:王波(1982—),男,汉族,甘肃陇南人,博士,研究员,主要从事色谱/质谱分析、真伪鉴别及产地溯源工作,E-mail: wyy080214@163.com
通信作者:张利峰(1973—),男,汉族,甘肃酒泉人,博士,研究员,主要从事濒危物种鉴别工作,E-mail: zlf1973@163.com
1. 兰州海关技术中心 兰州 730010
2. 东北林业大学 哈尔滨 150040
3. 青岛海关技术中心 青岛 266109
4. 中国海关科学技术研究中心 北京 100026
1. Lanzhou Customs Technology Center, Lanzhou 730010
2. Northeast Forestry University, Harbin 150040
3. Qingdao Customs Technology Center, Qingdao 266109
4. Science and Technology Research Center of China Customs, Beijing 100026
表1 猛犸象牙和现生象牙施雷格角特征
Table 1 Characteristics of Schreger angle in living ivory and mammoth ivory
特征 | 猛犸象牙 | 现生象牙 |
典型角度范围 | 锐角 (<90°) | 钝角 (>100°) |
常见角度值 | 多数集中在70°~80° | 多数集中在105°~115° |
排列规律性 | 角度波动大、排列不规则 | 规则菱形或V形交叉图案 |
形成机制 | 牙本质纤维松散且受埋藏应力影响 | 牙本质纤维均匀紧密排列 |
第7卷 第7期
2025年7月
Monographs and Reviews / 专论综述
牛乳头瘤病毒研究进展
李兵杰 1,2 史梅梅 2 吴 蕊 2 王 昱 2 谢晓倩 2 方仁东 1 * 聂福平 2 *
摘 要 牛乳头瘤病毒(Bovine Papilloma Virus,BPV)是一种能够引起牲畜体能下降和泌乳量减少的具有传染性的病毒,会给畜牧业造成经济损失。本文通过对牛乳头瘤病毒的传播途径、致病机理、诊断方法及治疗与预防等方面的研究进展进行综述,为进一步深入研究和有效防控牛乳头瘤病毒提供了理论参考。
关键词 乳头瘤病毒;牛;研究进展
Research Progress on Bovine Papilloma Virus
LI Bing-Jie1,2 SHI Mei-Mei2 WU Rui2 WANG Yu2
XIE Xiao-Qian2 FANG Ren-Dong1* NIE Fu-Ping2*
Abstract Bovine Papilloma Virus (BPV) is an infectious virus that can cause decreased physical performance and lactation in livestock, resulting in significant economic losses to the livestock industry. This paper provides a theoretical basis for the further investigation and effective prevention and control of BPV by reviewing recent research progress on the transmission pathway, pathogenesis, diagnostic methods, and treatment and prevention of BPV.
Keywords papilloma virus; bovine; research progress
牛乳头瘤病毒(Bovine Papilloma Virus,BPV)是一种无包膜的双链DNA病毒。该病毒能够导致动物体能下降,奶牛泌乳量减少。病变主要发生在头部、颈部和肩部,若生殖器发生病变,则会导致生产性能下降[1]。此外,该病毒还会通过改变宿主血液学参数等生理指标,影响皮革质量,从而给畜牧业带来经济损失[1-2]。本文就BPV的传播途径、致病机理、诊断方法及治疗和预防进展进行综述。
1 基因结构和分类
BPV是一种无包膜、20面体对称的病毒,其基因组由单分子环状双股DNA组成。该病毒在细胞核内复制,并通过感染细胞裂解释放病毒粒子,同时具有一定的环境抵抗力[3]。
BPV可引起牛乳头瘤病(Bovine Papilloma- tosis,BP)。BPV包括多种基因型,目前已经鉴定出43种不同的基因型,至少可被分为以下5个属:Deltapapillomavirus属(包括BPV-1、BPV-2、BPV-13和BPV-14);Xipapillomavirus 属(包括BPV-3、BPV-4、BPV-6、BPV-9、BPV-10、BPV-11、BPV-12、BPV-15、BPV-17、BPV-20、BPV-23、BPV-24、BPV-26、BPV-28、BPV-29、BPV-30、BPV-34、BPV-35、BPV-36、BPV-37、BPV-38、BPV-39、BPV-40、BPV-41和BPV-42);Epsilonpapillomavirus属(BPV-5、BPV-8、BPV-25、BPV-32和BPV-43);Dyoxipapillomavirus属(BPV-7、BPV-31);Dyokappapapillomavirus属(BPV-16、BPV-18和BPV-22)。而BPV-19、BPV-21、BPV-27和BPV-33属于未分类的属[4]。其中, BPV-1、BPV-2和BPV-6是最常见的基因型[5]。
2 中国牛乳头瘤病毒地域流行与传播方式
自1973年我国首次发现BPV以来,宁夏、广西、贵州、新疆等地均有相关报道,主要涉及BPV-1、BPV-2、BPV-10及BPV-13[1, 6-10]。研究表明,从广西、新疆和贵州三地分别分离出的3株病毒株(GX01、SY-12、GZLZ)的全基因组序列显示出高度同源性,表明它们可能存在亲缘关系,动物流通和养殖场未执行严格的生物安全措施可能是导致病毒传播的因素[6]。
BPV通常具有种属特异性,倾向于感染自然宿主[11],但也有报道显示BPV感染其他物种。通过将BPV标记并与肿瘤DNA进行DNA-DNA杂交的研究证实,该病毒可能参与导致非天然宿主中肿瘤的形成[12]。此外,BPV-1、BPV-2、BPV-5和BPV-13已被证实既可以感染牛又可以感染马[13]。马携带的BPV中存在马特有的基因突变迹象,但其并未能稳定适应马体,因此跨物种传播可能是持续的过程[14]。在绵羊和驴中也发现了BPV的存在[15-16]。此外,不同基因型的BPV可同时感染,暗示其致病潜力较强[17]。目前,尚不清楚感染BPV的数量和牛的年龄、品种、免疫力之间有无明确关系,同时不同基因型的BPV和它们的致病性强弱之间也没有固定的对应关系[18]。BPV与其他病毒合并感染并不罕见,例如在巴西牛皮肤乳头状瘤中检测到BPV与猫类肌瘤相关乳头瘤病毒的合并感染[19]。BPV的传播方式包括擦伤感染以及污染物传播,如污染的挤奶设备、缰绳和牛鼻牵引绳等[20-21]。此外,BPV也可以通过垂直传播[22],在血液、乳汁、尿液、精液、精子和淋巴细胞培养物中均可以检测到BPV的DNA[23]。冻精可能是BPV在奶牛群体内传播的重要途径[24]。黑蝇的存在和叮咬与牛乳头瘤发病率呈正相关[25]。营养不良、激素失调、长时间暴露在阳光下以及病毒突变等因素都可能增加感染风险[26]。不同年龄的牛均会感染BPV,1岁内的牛感染率较高,青年牛的感染对牛群有严重影响,老年牛可能引发乳房炎,导致泌乳困难[20-21]。肉牛比奶牛更容易感染,育成母牛比青年母牛更容易发病。
3 致病机理
感染BPV的鳞状上皮基底细胞,其基因的表达仅限于细胞在更浅表层的上皮增殖分化阶段。在增殖过程中,病毒破坏了细胞的正常分化,但细胞核仍得以保留,从而使得病毒复制及组装所需的蛋白继续表达。受感染的细胞从病变表面脱落,完成病毒的释放[3]。此外,外周血单核细胞(Peripheral Blood Mononuclear Cell,PBMC)也是BPV的靶标之一,可能发生增殖性感染[27]。研究表明,BPV L2蛋白上两个与L1蛋白相互作用的结构域,其完整性会影响病毒基因组的包装[28]。Porter等[29]通过定量质谱分析BPV-1型,发现其富含与活性染色质相关的翻译后修饰,这有助于为病毒转录做准备,从而促进病毒早期感染。混合感染可能导致免疫抑制引发持续感染[30],而BPV诱导的免疫逃避被认为是持续感染的关键机制之一[31]。Daraban等[32]的研究表明抑制胶原酶表达或导致基质金属蛋白酶与基质金属蛋白酶组织抑制剂之间不平衡可能促进BPV肿瘤的发展。另一项研究表明BPV感染会影响机体的视黄酸诱导基因蛋白Ⅰ(Retinoic Acid-Inducible GeneⅠ,RIG-Ⅰ)样受体(RIG-Ⅰ-Like Receptor,RLRs)介导的先天免疫信号,导致病毒持续感染[33]。
有临床实验、流行病学调查以及体外实验证明,摄食蕨类植物对维持BPV持续存在并促进早期病毒病变恶化具有重要作用,能够引发膀胱肿瘤和消化道癌;发病类型与BPV的基因型相关,其中,BPV-2与膀胱肿瘤的发生有关,BPV-4与上消化道癌有关[11, 34]。BPV-4可引发上消化道瘤,并有可能进一步发展为癌症[35]。E5癌蛋白在BPV感染的尿路上皮细胞肿瘤中得到表达[36]。另外,Roperto等[37]的研究表明,在BPV感染的尿路上皮细胞中,出现了线粒体碎裂和嵴缺失现象,而在缺氧的尿路上皮细胞中,则发生了FUNDC1介导的线粒体自噬。Karabadzhak等[38]的研究发现,E5蛋白的2个二聚体将血小板衍生生长因子β受体(Platelet-Derived Growth Factor β Receptor,PDGF β R)夹在中间,导致受体的二聚化和激活,进而引发癌症。
4 临床症状
不同基因型的BPV感染宿主后引发的病变略有差异。BPV-1和BPV-2引起的纤维性乳头瘤常发生于2岁以下的牛的头部或颈部,并且这些病变一般在一年内会自行消退。相比之下,BPV-3引起的皮肤乳头状瘤则可能持续存在[3]。BPV-2感染可导致牛膀胱发生球状肿瘤。BPV-4通常与黏膜感染有关,尽管有研究指出其在皮肤病变中也有存在[30]。
BPV-6、BPV-9、BPV-10、BPV-11和BPV-12可以引起上皮状瘤,其中BPV-6表现为“粽叶型”[3]。BPV-5和BPV-8与纤维状瘤和上皮状瘤有关,BPV-5表现为“米粒型”[3]。而BPV-7和BPV-13则被发现能够引起皮肤状瘤[35]。
BPV感染后动物的生理指标可能发生变化,包括血红蛋白和血细胞比容、自然杀伤细胞数量、γ δ T细胞和CD4/CD8比值、IFN-γ和IL-17水平、胶原蛋白、氧化/抗氧化平衡、微量元素、皮肤拉伸强度,会降低动物生活质量以及影响皮的品质[2, 39]。
5 诊断方法
BPV引起的临床症状通常具有典型性,通常无需进行实验室诊断。但若需明确病变性质,需要采集病料进行病理组织学检查。然而,病理组织学的结果通常无法用于对BPV进行分型[5]。纤维乳头状瘤是最常见的BPV病变组织特征,其特征包括角化过度、角化不全和棘层肥厚[40]。细胞出现空泡化可能表明感染了BPV[41]。BPV感染有时也可能是无症状的,但即使在无症状的牛中,通过采集皮肤或血液样本也可以检测到病毒DNA[41]。
聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)是一种常用于诊断BPV的工具,通常利用FAP59/64通用引物进行扩增,终产物470 bp左右[42]。由于L1是乳头瘤病毒(Papilloma Virus, PV)基因组中最保守的基因,因此常被用于新PV基因型的鉴定。一般来说,如果从分离的PV全基因组克隆出的L1序列与已知的PV类型的L1序列相差超过10%,则可认为是一种新型PV;若相差在2%~10%之间,则是亚型;而相差小于2%则可认为是变体[17]。
通过使用特异性抗体对乳头瘤组织进行免疫组化,可以识别表皮的致病性变化并揭示病毒蛋白[43]。Gharban等[43]使用免疫组化技术(Immuno Histo Chemistry,IHC)检测了乳头状瘤组织中的TNF-α、表皮生长因子受体和Fascin。Coronado等[44]利用高亲和力单克隆抗体进行免疫组化检测BPV,发现其相较于PCR检测能够获得更高的阳性率。Carvalho等[17]通过设计BPV L1的基因的酶切位点,结合PCR和限制性酶切图谱技术,实现了对BPV分型。目前尚无简便快捷的方法对BPV进行检测和分型。EI-Tholoth等[45]将重组酶聚合酶等温扩增(Recombinase Polymerase Amplification,RPA)与核酸侧向流动免疫分析技术(Nucleic Acid Lateral Flow,NALF)相结合,设计了一种简单易用且快速的检测BPV-1型的方法,但该方法仅能检测到BPV-1型。Coronado等[44]使用基于主要病毒衣壳蛋白L1 C端区合成的BPV-1/2衍生肽免疫BALB/C小鼠,成功诱导产生了特异性抗体,可识别牛皮肤瘤裂解液中的BPV-1/2病毒颗粒,该方法未来可能应用于BPV检测。
6 治疗及预防
BPV感染通常呈现自限性,因此很少需要治疗,但在少数情况下可能演变成上皮和间叶源性癌症[11]。若病变干扰挤奶,可能需要进行手术切除。牛α干扰素和光照疗法可被用于治疗,尽管应用并不常见[21]。Saied[46]利用伊维菌素的氧化和免疫刺激特性,成功将其用于皮肤乳头状瘤治疗,并取得了显著疗效。Deveci等[47]通过实验比较了几种药物对皮肤乳头状瘤的治疗效果,结果显示阿奇霉素和木瓜蛋白酶蛋白水解酶均具有治疗作用,但阿奇霉素的效果优于木瓜蛋白酶蛋白水解酶。尽管有多种治疗方法可应用于牛乳头瘤病,但目前尚未确立标准的治疗方案[47]。Barros等[48]应用建模技术构建牛源酪氨酸蛋白激酶fyn进行对接分析,发现索拉非尼与该蛋白有良好作用,这可能为进一步研究提供基础,验证其抗BPV的活性。
目前尚无完善的方法可预防BPV感染。当牛场内发生BPV混合感染时,仅接种针对单一BPV基因型的疫苗可能无法完全避免其他基因型的感染[40]。对于同一牛场内发病的牛群,可采集瘤组织进行福尔马林处理,再接种到健康牛身上,以预防牛群的疾病传播[21]。Lima等[49]基于BPV L2基因设计了DNA疫苗,发现其能够在体外成功转录并产生病毒蛋白。Vrablikova等[50]利用BPV-1型L1蛋白通过凝集素亲和层析纯化制备了类病毒颗粒,并将其用于免疫小鼠,结果显示可产生抗体,未来或可将L1类病毒颗粒用于BPV疫苗制备。Viscidi等[51]对牛乳头瘤病毒L1蛋白进行生物工程改造,并制作成类病毒颗粒,结果表明其能够诱导T细胞反应,有潜在的疫苗开发价值。此外,Hoikhman等[52]利用BPV E5癌蛋白C末端构建酶联免疫吸附实验(Enzyme Linked Immunosorbent Assay,ELISA)测试,在马中检测到针对E5癌蛋白的IgG抗体,为制作疫苗提供了潜在途径。
7 结语与展望
BPV主要影响牲畜,特别是奶牛,导致其体能下降、泌乳量减少以及影响生产性能,给畜牧业造成经济损失。BPV有多种基因型,不同基因型与致病性之间无固定关系。BPV的传播途径包括水平传播和垂直传播,甚至可能跨物种传播,也可能发生混合感染,使治疗及预防难度加大。BPV感染可能影响机体的免疫系统和基因表达,引发持续感染并促进肿瘤的发展,危害较大。
未来研究需深入解析BPV跨物种传播的分子机制(如受体结合特性与免疫逃逸路径),评估野生动物作为潜在病毒库的风险,为制定跨物种传播阻断策略提供依据;同时开发便携式快速诊断工具及基于血液/乳汁的液体活检技术,实现对无症状感染的早期筛查与动态监测。针对BPV引发的免疫抑制和致癌机制,应推进靶向治疗策略,包括基于E5-PDGF β R互作机制的抑制剂应用以及基因编辑疗法创新,并设计覆盖常见基因型(BPV-1、BPV-2和BPV-6)的多价类病毒颗粒疫苗以提升预防效能。针对牧场,应强化综合管理,通过微量元素补充、抗应激措施和环境媒介(如黑蝇)实时监测降低传播风险。总之,通过综合措施实现体系化防控,才能从根本上遏制BPV流行,保障畜牧业可持续发展。
参考文献
[1] 张正刚, 郭亚男, 王建东, 等. 牛乳头状瘤病的诊断及其病毒基因型分析[J]. 中南农业科技, 2023, 44(1): 38-41.
[2] Khattab M S, Ali A M, Osman A H, et al. Bovine Papillomatosis: A Serological, Hematobiochemical, Ultrastructural and Immunohistochemical Investigation in Cattle[J]. Pakistan Veterinary Journal, 2023, 43(2): 327-332.
[3] 奎恩. 兽医微生物及所致传染病[M]. 北京: 中国农业出版社, 2015: 523-524.
[4] Sauthier J T, Daudt C, Da S F, et al. The genetic diversity of “papillomavirome” in bovine teat papilloma lesions[J]. Animal Microbiome, 2021, 3(1): 51. DOI: 10.1186/s42523-021-00114-3.
[5] Alfaro-Mora R, Castro-Vasquez R, Rodriguez J, et al. Genotypes and morphologies of bovine papillomaviruses in Costa Rica[J]. Archives of Virology, 2023, 168(4): 114. DOI: 10.1007/s00705-023-05745-2.
[6] 易驰喆, 孙文超, 郑敏, 等. 牛乳头瘤病毒基因1型广西GX01流行株全基因组克隆及序列分析[J]. 中国畜牧兽医, 2018, 45(7): 1731-1739.
[7] 张海, 张军, 杨忠成, 等. 牛乳头瘤病毒基因1型贵州GZLZ流行株全基因组序列测定及分析[J]. 中国预防兽医学报, 2017, 39(9): 755-757.
[8] 王旭, 鱼海玮, 马纾薏, 等. 新疆南疆地区牛乳头瘤病毒1型的鉴定及基因型分析[J]. 畜牧与兽医, 2022, 54(1): 89-93.
[9] 庞峰, 史巧芸, 朱华培, 等. 牛乳状瘤病毒13型pEGFP-E5-N1真核表达载体的构建及其在HEK293细胞中的表达[J]. 中国畜牧兽医, 2015, 42(5): 1088-1092.
[10] Zhu W, Yuan D, Norimine J, et al. Teat papillomatosis in dairy herds: First detection of bovine papillomavirus type 10 in China[J]. the Journal of Veterinary Medical Science, 2019, 81(7): 1063-1066.
[11] Borzacchiello G, Roperto F. Bovine papillomaviruses, papillomas and cancer in cattle[J]. Veterinary Research, 2008, 39(5): 45. DOI:10.1051/vetres:2008022.
[12] Lancaster W D, Olson C, Meinke W. Bovine papilloma virus: presence of virus-specific DNA sequences in naturally occurring equine tumors[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1977, 74(2): 524-528.
[13] Bocaneti F, Altamura G, Corteggio A, et al. Bovine Papillomavirus: New Insights into an Old Disease[J]. Transboundary and Emerging Diseases, 2016, 63(1): 14-23.
[14] Gysens L, Vanmechelen B, Maes P, et al. Complete genomic characterization of bovine papillomavirus type 1 and 2 strains infers ongoing cross-species transmission between cattle and horses[J]. Veterinary Journal, 2023, 298-299: 106011. DOI: 10.1016/j.tvjl.2023.106011.
[15] Savini F, Gallina L, Prosperi A, et al. Bovine Papillomavirus 1 Gets Out of the Flock: Detection in an Ovine Wart in Sicily[J]. Pathogens, 2020, 9(6): 429. DOI: 10.3390/pathogens9060429.
[16] Eroksuz Y, Abayli H, Canpolat I, et al. Sarcoid in the Lower Eyelid due to Bovine Papillomavirus-2 in A Donkey (Equus Asinus) [J]. Acta Veterinaria-Beograd, 2021, 71(1): 131-136.
[17] Carvalho R F, Sakata S T, Giovanni D N, et al. Bovine papillomavirus in Brazil: detection of coinfection of unusual types by a PCR-RFLP method[J]. Biological Medicine Research International, 2013: 270898. DOI: 10.1155/2013/270898.
[18] Santos E U, Silva M A, Pontes N E, et al. Detection of Different Bovine Papillomavirus Types and Co-infection in Bloodstream of Cattle[J]. Transboundary and Emerging Diseases, 2016, 63(1): 103-108.
[19] Da S M, Carvalho C C, Coutinho L C, et al. Co-infection of Bovine Papillomavirus and feline-associated Papillomavirus in bovine cutaneous warts[J]. Transboundary and Emerging Diseases, 2012, 59(6): 539-543.
[20] Pang F, Zhang M, Li G, et al. Integrated mRNA and miRNA profiling in NIH/3T3 cells in response to bovine papillomavirus E6 gene expression[J]. PeerJ, 2019, 7: e7442. DOI: 10.7717/peerj.7442.
[21] 李月福, 闫文军. 牛乳头状瘤病的防治[J]. 中国畜牧业, 2021(16): 66.
[22] Roperto S, Borzacchiello G, Esposito I, et al. Productive infection of bovine papillomavirus type 2 in the placenta of pregnant cows affected with urinary bladder tumors[J]. PLoS One, 2012,7(3): e33569. DOI: 10.1371/journal.pone.0033569.
[23] Diniz N, Melo T C, Santos J F, et al. Simultaneous presence of bovine papillomavirus in blood and in short-term lymphocyte cultures from dairy cattle in Pernambuco, Brazil[J]. Genetics and Molecular Research, 2009, 8(4): 1474-1480.
[24] Meng Q, Ning C, Wang L, et al. Molecular detection and genetic diversity of bovine papillomavirus in dairy cows in Xinjiang, China[J]. Journal of Veterinary Science, 2021, 22(4): e50. DOI: 10.4142/jvs.2021.22.e50.
[25] Iwasa M, Shido Y, Hatama S. The possible role of haematophagous flies in the incidence of bovine teat papillomatosis[J]. Medical and Veterinary Entomology, 2024, 38: 280-290.
[26] Timurkan M O, Alcigir M E. Phylogenetic analysis of a partial L1 gene from bovine papillomavirus type 1 isolated from naturally occurring papilloma cases in the northwestern region of Turkey[J]. the Onderstepoort Journal of Veterinary Research, 2017, 84(1): a1450. DOI: 10.4102/ojvr.v84i1.1450.
[27] Melo T C, Araldi R P, Pessoa N S, et al. Bos taurus papillomavirus activity in peripheral blood mononuclear cells: demonstrating a productive infection[J]. Genetics and Molecular Research, 2015, 14(4): 16712-16727.
[28] Okun M M, Day P M, Greenstone H L, et al. L1 interaction domains of papillomavirus l2 necessary for viral genome encapsidation[J]. Journal of Virology, 2001, 75(9): 4332-4342.
[29] Porter S S, Liddle J C, Browne K, et al. Histone Modifications in Papillomavirus Virion Minichromosomes[J]. mBio, 2021, 12(1): e03274-20. DOI: 10.1128/mBio.03274-20.
[30] Carvalho C C R, Batista M V A, Silva M A R, et al. Detection of Bovine Papillomavirus Types, Co-Infection and a Putative New BPV11 Subtype in Cattle[J]. Transboundary and Emerging Diseases, 2012, 59(5): 441-447.
[31] De Falco F, Cutarelli A, Catoi A F, et al. Bovine delta papillomavirus E5 oncoprotein negatively regulates the cGAS-STING signaling pathway in cattle in a spontaneous model of viral disease[J]. Frontiers in Immunology, 2022, 13: 937736. DOI:10.3389/fimmu.2022.937736.
[32] Daraban B F, Altamura G, Corteggio A, et al. Expression of collagenases (matrix metalloproteinase-1, -8, -13) and tissue inhibitor of metalloproteinase-3 (TIMP-3) in naturally occurring bovine cutaneous fibropapillomas[J]. Frontiers in Veterinary Science, 2022, 91072672. DOI: 10.3389/fvets.2022.1072672.
[33] De Falco F, Cutarelli A, Gentile I, et al. Bovine Delta Papillomavirus E5 Oncoprotein Interacts with TRIM25 and Hampers Antiviral Innate Immune Response Mediated by RIG-I-Like Receptors[J]. Frontiers in Immunology, 2021,12: 658762. DOI: 10.3389/fimmu.2021.658762.
[34] Medeiros-Fonseca B, Abreu-Silva A L, Medeiros R, et al. Pteridium spp. and Bovine Papillomavirus: Partners in Cancer[J]. Frontiers in Veterinary Science, 2021, 8: 758720. DOI: 10.3389/fvets.2021.758720.
[35] Haga T, Dong J, Zhu W, et al. The many unknown aspects of bovine papillomavirus diversity, infection and pathogenesis[J]. Veterinary Journal, 2013, 197(2): 122-123.
[36] Roperto S, Russo V, De Falco F, et al. Bovine papillomavirus E5 oncoprotein expression and its association with an interactor network in aggresome-autophagy pathway[J]. Veterinary Microbiology, 2019, 233: 39-46.
[37] Roperto S, Russo V, De Falco F, et al. FUNDC1-mediated mitophagy in bovine papillomavirus-infected urothelial cells[J]. Veterinary Microbiology, 2019, 234: 51-60.
[38] Karabadzhak Alexander G, Petti Lisa M, Barrera Francisco N, et al. Two transmembrane dimers of the bovine papillomavirus E5 oncoprotein clamp the PDGF β receptor in an active dimeric conformation[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017, 114(35): 7262-7271.
[39] Bassi P B, Araujo F F, Garcia G C, et al. Haematological and immunophenotypic evaluation of peripheral blood cells of cattle naturally infected with bovine papillomavirus[J]. Veterinary Journal, 2019, 244: 112-115.
[40] Jangir B L, Somvanshi R. Pathological studies and detection of co-infection of bovine papilloma viruses in cattle cutaneous and teat warts[J]. Veterinarski Arhiv, 2021, 91(6): 589-602.
[41] Russo V, Roperto F, De Biase D, et al. Bovine Papillomavirus Type 2 Infection Associated with Papillomatosis of the Amniotic Membrane in Water Buffaloes (Bubalus bubalis)[J]. Pathogens, 2020, 9(4): 262. DOI: 10.3390/pathogens9040262.
[42] Emin K, Nuvit C, Serpil D, et al. Molecular detection of Papillomavirus and immunohistochemical investigation of p53 gene expressions in bovine papillomas and fibropapillomas[J]. Archives of Microbiology, 2022, 204(5): 278. DOI: 10.1007/s00203-022-02902-0.
[43] Gharban H, Al-Shaeli S, Hussen T J. Molecular genotyping, histopathological and immunohistochemical studies of bovine papillomatosis[J]. Open Veterinary Journal, 2023, 13(1): 26-41.
[44] Coronado P L G, Saenz C I R, Kawas J R, et al. Design, synthesis, and evaluation of peptides derived from L1 protein against bovine papillomavirus-1/2 identified along Mexico ‘s cattle export route[J]. Journal of Veterinary Research, 2023, 67(1): 11-21.
[45] El-Tholoth M, Mauk M G, Elnaker Y F, et al. Molecular Characterization and Developing a Point-of-Need Molecular Test for Diagnosis of Bovine Papillomavirus (BPV) Type 1 in Cattle from Egypt[J]. Animals (Basel), 2020, 10(10): 1929. DOI: 10.3390/ani10101929.
[46] Saied A A. Regression of bovine cutaneous papillomas via ivermectin-induced immunostimulant and oxidative stress[J]. Journal of Advanced Veterinary and Animal Research, 2021, 8(3): 370-377.
[47] Deveci M Z Y, Altus M E, Alaku H, et al. Comparison of azithromycin and a combination of trypsin, chymotrypsin and papain proteolytic enzymes for the treatment of bovine cutaneous papillomatosis[J]. Veterinaria Mexico, 2022, 9: 888. DOI: 10.22201/fmvz.24486760e.2022.888.
[48] Barros G S, Barreto D M, Cavalcanti S, et al. In Silico Screening and Molecular Dynamics Simulations against Tyrosine-protein Kinase Fyn Reveal Potential Novel Therapeutic Candidates for Bovine Papillomatosis[J]. Current Medicinal Chemistry, 2023, 31(37): 6172-6186.
[49] Lima E G, Lira R C, Jesus A L, et al. Development of a DNA-based vaccine strategy against bovine papillomavirus infection, involving the E5 or L2 gene[J]. Genetics and Molecular Research, 2014, 13(1): 1121-1126.
[50] Vrablikova A, Brezani V, Psikal I, et al. Development of modern immunization agent against bovine papillomavirus type 1 infection based on BPV1 L1 recombinant protein[J]. Frontiers in Veterinary Science, 2023, 10: 1116661. DOI: 10.3389/fvets.2023.1116661.
[51] Viscidi R P, Rowley T, Bossis I. Bioengineered Bovine Papillomavirus L1 Protein Virus-like Particle (VLP) Vaccines for Enhanced Induction of CD8 T Cell Responses through Cross-Priming[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2023, 24(12): 9851. DOI: 10.3390/ijms24129851.
[52] Hoikhman R, Molinkova D, Pillarova D, et al. The serological detection of Bovine papillomavirus’s E5 oncoprotein antibodies in horses[J]. Veterinary Immunology and Immunopathology, 2023, 262: 110633. DOI: 10.1016/j.vetimm.2023.110633.
基金项目:重庆市科技局项目(CSTB2023TIAD-KPX0004);重庆海关科研项目(2024CQKY01,2024CQKY02)
第一作者:李兵杰(2000—),女,汉族,重庆人,在读硕士研究生,研究方向:病原微生物检测鉴别,E-mail: wjlbj123@163.com
通信作者:方仁东(1983—),男,汉族,重庆人,博士,教授,研究方向:病原微生物与免疫、兽医公共卫生,E-mail: rdfang@swu.edu.cn
共同通信作者:聂福平(1981—),女,汉族,重庆人,博士,正高级兽医师,主要从事动物疫病防控研究及物种鉴定工作,E-mail: nie1626@163.com
1. 西南大学动物医学院 重庆 400715
2. 重庆海关技术中心 重庆 400020
1. College of Veterinary Medicine, Southwest University, Chongqing 400715
2. Chongqing Customs Technology Center, Chongqing 400020
第7卷 第7期
2025年7月
专论综述 / Monographs and Reviews
单波长X射线荧光光谱技术发展现状
及在海关检测工作中的应用
王振坤 1 王 建 2 姚传刚 1 崔 铁军 1 莫宇清 1 陈 春 1 崔 昕 1 靳 鹏 1 *
摘 要 本文系统阐述了单波长X射线荧光光谱技术的理论基础、技术特点、应用范围,并对单波长X射线荧光光谱技术在土壤、石油化工、环境、农作物等领域的应用实践进行探讨。与传统化学分析法相比,单波长X射线荧光光谱技术具有速度快、精度高、操作简便及无损检测等显著优势,为海关检测工作引入了新的技术手段。
关键词 X射线荧光光谱;单波长;元素分析;海关检测
Development Status of Single Wavelength X-ray Fluorescence Spectroscopy Technology and Its A pplication in C ustoms I nspection
WANG Zhen-Kun1 WANG Jian2 YAO Chuan-Gang1
CUI Tie-Jun1 MO Yu-Qing1 CHEN Chun1 CUI Xin1 JIN Peng1*
Abstract This article explores the theoretical basis, technical characteristics, and application scope of single wavelength X-ray fluorescence spectroscopy technology. The application of single wavelength X-ray fluorescence spectroscopy technology in fields such as soil, petrochemicals, environment, and crops has been studied. Compared with traditional chemical analysis methods, it has significant advantages such as fast speed, high accuracy, easy operation, and non-destructive testing, thus providing new ideas for building a safer, more efficient, and intelligent customs inspection system.
Keyword X-ray fluorescence spectroscopy; single wavelength; elemental analysis; customs inspection
在材料科学与分析化学领域,单波长X射线荧光光谱分析技术凭借其卓越的性能及广泛的应用前景,正日益成为科研和工业检测的关键技术。X射线技术经历了从起源到成熟的发展历程,其中,单波长X射线荧光光谱分析仪因其在痕量元素检测中的出色表现,逐渐崭露头角。作为X射线荧光光谱技术的一个重要分支,单波长X射线荧光光谱分析仪,通过单色化光学器件聚焦X射线能量,显著降低了背景信号,从而实现了元素信噪比的大幅提升[1]。这一技术在环境监测、材料科学、矿产勘探、工业生产、生物医药等多个领域展现了优异的检测能力。
1 X射线荧光光谱技术原理
X射线荧光光谱技术,作为一种元素分析手段,其理论基础主要建立在X射线荧光效应之上。当一束X射线照射至待测样品表面时,会激发样品中的原子,导致其内层电子被挤出而成为自由电子,同时在外层电子轨道上产生空位[2]。随后,外层电子会跃迁至该空位,并释放出具有特征能量的X射线荧光。这些荧光的能量或波长与元素的种类一一对应,因此,通过对这些荧光的检测和分析,可以准确地确定样品中的元素成分及其含量。
李辉[3]研究通过X射线荧光光谱技术精确测定钢铁中包含Al、Si、P、Ti、V、Cr、Mn、Co、W、Cu、Ni、Nb、Mo等在内的13种元素,见表1。该技术在确保测定的准确性与可靠性方面表现出色,同时具备良好的稳定性与快速分析的能力。
表1 元素含量范围(Wt%)
Table 1 Range of element content (Wt%)
元素 | 含量范围 (%) | 元素 | 含量范围 (%) | 元素 | 含量范围 (%) |
Al | 0.01~1.48 | Cr | 0.01~21.35 | Cu | 0.01~3.44 |
Si | 0.03~7.36 | Mn | 0.10~13.95 | Nb | 0.01~1.32 |
P | 0.004~0.05 | Co | 0.002~4.50 | Mo | 0.01~3.69 |
Ti | 0.011~2.83 | Ni | 0.01~30.10 | ||
V | 0.01~3.50 | W | 0.07~21.75 |
2 单波长X射线荧光光谱技术特点
单波长X射线荧光光谱技术凭借其独特的技术优势,在众多元素分析技术中脱颖而出。该技术的主要特点体现在检测速度、精度、操作简便性以及无损检测能力等方面。李桂兰等[4]的研究表明,单色波长激发能量色散X射线荧光光谱仪在检测水泥样品时,能实现对样品中主要元素和微量元素的同时检测分析,满足行业分析标准的要求,显示出良好的推广使用潜力。
在检测速度方面,单波长X射线荧光光谱技术能够在极短的时间内完成对多个元素的检测。这得益于其先进的单色化激发技术和高效的信号处理技术,通过单色化激发,该技术能够准确地激发出目标元素的特征X射线荧光,从而实现快速而准确的元素分析。冯先进等[5]指出,单波长激发能量色散X射线荧光光谱仪通过采用双曲弯晶全聚焦技术,实现了单色化激发,从而改善了检出限,提高了灵敏度,并有望进一步优化元素激发效率,进一步降低元素检出限,实现对从主量到痕量元素组分的全面分析。
在精确度层面,单波长X射线荧光光谱技术亦展现出卓越性能。韩伟丹等[6]在对土壤样本中低浓度Cd等重金属元素进行测定过程中,运用了双曲面弯晶全聚焦技术构建的单波长激发能量色散X射线荧光光谱仪与基本参数法相结合,有效消除了背景信号的干扰,从而显著提升了元素的信噪比,进一步增强了检测的精确性。
此外,单波长X射线荧光光谱技术具有操作简便性。许竞早等[7]利用单波长色散X射线荧光光谱仪,构建了测定有机产品中微量Cl的分析方法,并对实际试样中微量Cl的含量进行了测定。相较于其他复杂的元素分析技术,该技术无需繁琐的样品预处理过程,显著降低了操作难度和成本。即便是非专业人员,在经过简单培训后亦能掌握其操作方法,这极大地促进了该技术在各领域的广泛应用。
单波长X射线荧光光谱技术属于一种非破坏性检测手段,因此尤其适用于对珍贵或不可复制样品的检测。崔强等[8]通过测定古代遗物中的艺术品成分,实现了多样化的分析目标,揭示了当时人类社会文化特征。X射线荧光光谱分析主要应用于鉴定古代遗物的年代、真伪、产地和制作工艺等领域,具有极高的实用价值。
尽管单波长X射线荧光光谱技术在分析领域具有独特优势,但该技术也存在若干局限性。例如,对于某些低原子序数元素(如O、F等)的检测灵敏度相对较低。此外,对于含量极低的痕量元素,该技术可能需要进行长时间的积累或采用特殊检测方法以确保准确测量。在地质学领域,痕量元素和超轻元素的分析是X射线荧光光谱分析中的薄弱环节之一。王祎亚等[9]指出,这一现象可能是由于技术本身的某些缺陷所致。然而,该技术所具备的快速、经济、无污染的直接粉末压片制样方法,其显著优势是其他分析技术难以比拟的。
尽管存在上述局限性,但单波长X射线荧光光谱技术凭借其快速、准确、简便且无损的检测能力,在矿产、冶金、环保、考古等多个领域仍具有广阔的应用前景。
3 单波长X射线荧光光谱技术的应用
3.1 土壤分析
杏艳等[10]研究采用干燥处理土壤样本,并通过简易压片制样技术进行检测,成功实现了对土壤中多种元素含量的精确分析。该方法不仅简化了样品前处理流程,避免了复杂的化学预处理步骤,还实现了无损检测,有效避免了传统分析方法可能带来的环境污染问题。与传统分析技术相比,单波长激发能量色散X射线荧光光谱法无需对固体样品进行消化处理,操作简便,能够同时测定多种元素,具有较高的分析效率,并且作为一种非破坏性分析技术,样品可重复使用。该技术在日常实验室检测、野外现场调查筛选以及测试分析质控方面具有显著应用价值。
土壤质量受多种因素如农作物种植、气候变化及工业发展等持续作用而发生演变,土壤中全量Si、Al、Fe、K、Na、Ca、Mg、Mn、P、Ti、S等元素的分析,传统上依赖多种分析技术,涉及复杂的样品处理流程,分析周期冗长,成本高昂,且准确度难以得到保障,这些均与当前绿色环保检测理念相悖。杨立坤等[11]采用单波长激发—能量色散X射线荧光光谱法,确定了各元素的最佳检测条件,该方法适用于实验室及现场的快速检测,具有准确性高、可靠性强,以及检测速度快、分析成本低、前处理简便等显著优势。
3.2 石油化工行业
近年来,得益于技术的持续发展,石油化工检测技术领域亦实现了显著的进步。原敏等[12]研究利用单波长色散X射线荧光光谱仪,成功构建了一种用于测定石油产品中S含量的分析方法。此分析方法因其高准确度、快速高效以及无环境污染的特点,为石油化工检测技术的发展注入了新的活力。
在石油产品中,微量Cl的存在在炼油过程中会导致催化剂中毒,并对炼油设备产生严重的腐蚀效应。在加氢精制过程中,油品中的Cl与H2反应生成HCl,进而导致在油品的储存、运输及使用过程中,HCl对储罐造成腐蚀以及对发动机造成磨损。李建国等[13]通过测定油品中的Cl含量,对库仑法和单波长色散X荧光光谱法进行了比较分析。研究结果表明,与传统微库仑法相比,单波长X荧光光谱法在分析速度和减少影响因素方面具有显著优势。
高精度X射线荧光分析技术在石油化工产品领域的应用日益广泛,应用范围已经不再局限于最初的S元素和Cl元素的测试,黄欣博等[14]研究利用具有高灵敏度Phoebe型单波长X射线荧光磷含量分析仪,对加氢催化剂样品中的磷含量进行了精确的定量分析。该分析方法操作简便,分析结果的准确性高,能够满足日常工作中对磷含量进行定量分析的需求。
长期以来,电位滴定法一直是重整催化剂中氯含量测定的主流方法。然而该方法分析过程复杂,工作量庞大,且在样品预处理阶段容易出现喷溅现象,存在一定的操作风险。贾留昌等[15]通过实验研究,建立了单波长色散X射线荧光光谱法,用于测定重整催化剂中的氯含量。该方法采用外标分析法,展现了极高的准确性和重复性,完全符合生产测定的要求。
3.3 环境样品分析
为了实现环境的有效保护,对大气、水体、土壤等介质中的污染物进行精确监测显得尤为重要。单波长X射线荧光光谱分析技术能够迅速测定环境介质中重金属及其他有害元素的浓度,宋硙等[16]通过运用高精度单波长X射线荧光分析技术,对农田土壤中重金属含量的快速检测进行了深入研究,基于该技术的重金属快速检测方案能够有效应对当前农田土壤中重金属高效准确检测的挑战。
在对沉积物、水质等环境样本进行分析时,X射线荧光光谱法能够精确地检测出其中的多种元素含量,杏艳等[17]运用单波长激发的能量色散X射线荧光光谱技术对土壤和沉积物中的多种无机元素进行了精确测定,证明了单波长光谱仪器在环境监测领域具有广阔的应用潜力。
3.4 农作物中金属元素分析
小麦是重要的战略物资,构建一种快速且高效的检测小麦中镉含量的方法显得尤为关键。高敬铭等[18]研究通过采用石墨炉原子吸收光谱法对多个阳性小麦样本中的重金属镉含量进行测定,该方法的重复性标准差与极差均满足国家规定的重复性标准。
此外,随着工业化进程的加速推进,重金属有可能通过食物链进入人体。罗志浩等[19]运用单色聚焦X射线荧光光谱法对粮食中的镉、铅、砷进行定量分析,通过增强入射光强度等参数优化,显著降低了目标元素的检测限,并缩短了检测时间。该技术提高了对不同基质样品中镉、砷、铅的同步检测效率,实现了对大米、小麦等粮食中重金属的快速检测,为有效保障公众健康提供了技术支撑。
4 单波长X射线荧光光谱技术在海关检测工作中的应用
4.1 矿产品检测
在对矿产品中轻元素进行检测时,波长色散X射线荧光光谱法能够显著降低谱线重叠及背景噪声过高的问题。杨金坤等[20]研究发现,单波长激发能量色散X射线荧光光谱法具备低功率消耗、无需冷却水、光管寿命长等显著优点,而且成本低廉、操作简便,便于维护。该方法有效克服了能谱对轻元素激发效率低和样品散射导致的连续谱背景过高的难题,实现了对微量轻元素的精确测定。
在对含铁物料中有害元素进行分析时,主要采用的分析技术包括电感耦合等离子体质谱法、原子吸收光谱法以及原子荧光光谱法等。然而,在样品预处理阶段存在操作复杂、耗时较长的问题,并且难以快速检测。对此,杨金坤等[21]提出了一种单波长激发能量色散X射线荧光光谱法,用于定量分析含铁物料中的多种微量及痕量有害元素。该方法有效克服了X射线管出射谱中磁致辐射引起的背景信号干扰,显著提高了元素的信噪比,从而获得了更佳的元素特征X射线荧光信号峰背比。应用此方法对含铁物料中低含量有害元素进行分析,不仅提高了分析的准确性,还降低了检出限,相较于传统能量色散X射线荧光光谱法具有明显的优势。
煤炭灰分作为评价煤炭商品质量的关键指标之一,其测定方法的精确性与效率对煤炭产业具有重要意义。目前,传统的煤炭灰分测定存在操作周期冗长及能耗较高的问题,苏明跃等[22]提出了一种基于单波长激发能量色散X射线荧光光谱法的煤炭全组分快速检测技术。该技术通过采集28种元素信号,结合组分分析和实际灰分检测数据,构建了一套煤炭拟合全谱灰分含量的快速检测模型。该模型具备设备成本相对低廉、现场操作性强、信息采集全面等优势,能够有效满足煤炭生产、流通及通关环节中对快速检测的需求。
袁海华等[23]的研究通过分析手持式X射线荧光光谱仪对标准样品及进口矿产资源的测定,证明了该技术能够快速检测进口矿石中的有害元素含量,并初步识别矿石种类,评估矿石的纯度或吻合度。手持式X射线荧光光谱仪能够在现场对样品进行检测,并即时提供分析结果,实现初步的定性分析和半定量分析。该方法显著减少了海关的工作量,提高了工作效率。
4.2 食品饲料检测
Fe、Mn、Cu、Zn等重金属元素作为动物机体必需的微量元素,在饲料中适量添加这些元素,能够显著促进动物的生长、发育、免疫功能和生殖健康,然而,缺乏或过量均可能引发动物的健康问题。潘红蕊等[24]研究发现,单波长激发能量色散X射线荧光光谱在测定鱼粉、豆粕、大豆、鹰嘴豆、大麦、玉米、高粱、干玉米酒糟、猫粮及狗粮等饲料及饲料原料中含有重金属元素方面具有良好的应用前景。该研究从线性方程、相关系数、检出限、精密度及准确度等方面验证了其可行性,为海关检测工作提供了一种既简便又准确且高效的解决方案。
4.3 化工原料检测
高孙慧等[25]采用能量色散X射线荧光光谱法对燃料油中6种金属元素的质量分数进行了测定,并与其他检测技术进行了比较。研究结果表明,该方法在可靠性和稳定性方面表现出色,不仅操作简便,检测周期短,而且具有广泛推广和应用的潜力。蒋小良等[26]开发了一种便携式能量色散型X射线荧光光谱法,能够快速测定皮革样品中的重金属含量。该方法操作简便,检测效率高,且不会对样品造成破坏,为口岸的快速检测和企业的自检提供了有力的技术支持。
4.4 商品鉴别和固体废物排查
商品鉴别和固体废物排查与化工原料检测较为相似,单波长X射线荧光光谱技术应用虽然未见报道,但作为X射线荧光光谱仪小型化的通用能量色散X射线荧光光谱技术已有所应用。在铜原矿或精矿的冶炼过程中,会产生大量的固体废弃物。同时,众多其他含铜物料及废料亦有可能以铜矿石的形式进入我国。廖敏萍等[27]的研究发现,铜冶炼烟尘与铜精矿在元素组成上具有相似性,导致通过元素种类和含量难以准确区分二者。该研究采用手持式X射线荧光光谱仪和便携式X射线衍射仪对样品的物质组成和结构特征进行深入解析,揭示了铜精矿与铜火法冶炼烟尘之间的本质差异,并成功构建了铜冶炼烟尘的现场快速属性识别体系。
5 结语
单波长X射线荧光光谱技术的研究与应用实践表明了其在海关检测工作展现出显著的技术优势与应用潜力,为海关检测工作引入了新的技术手段。未来检测场景的特殊性加剧了信号解析的复杂性,对分光晶体和智能算法提出了更高的要求,也对其与其他仪器设备连用提出了更高要求。随着技术的不断发展和完善,单波长X荧光技术会在更为广泛的领域进行应用。
参考文献
[1]滕云, 刘小东, 刘伟龙. 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(理论), 2014(9): 161-162.
[2]马克富, 龚婉莉. X射线荧光光谱技术发展现状及在煤质检测中的应用[J]. 中国矿业, 2024, 33(8): 218-224.
[3]李辉. X射线荧光光谱基本参数法测定钢铁的组分[J]. 科学技术与工程, 2006, 6(18): 2942-2944.
[4]李桂兰, 苏明跃, 谢卫东, 等. 单波长激发能量色散X射线荧光光谱测定水泥及其原材料全元素方法性能评估[J]. 水泥, 2021(12): 59-63.
[5]冯先进, 韩伟丹, 滕飞, 等. 高灵敏度单波长激发能量色散X射线荧光光谱法测定铜精矿中16种组分[J]. 冶金分析, 2022, 42(7): 1-9.
[6]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, 8: 27-38.
[7]许竞早, 张育红, 王川 , 等. 单波长色散X射线荧光光谱法测定有机产品微量氯[J]. 广州化工, 2016, 44(8): 139-140+165.
[8]崔强, 张文元, 李燕飞, 等. 文物保护与考古中能量色散型X荧光光谱仪的应用[J]. 敦煌研究, 2008(6): 104-108.
[9]王祎亚, 邓赛文, 王毅民, 等. X射线荧光光谱在痕量和超轻元素分析中的应用评介[J]. 冶金分析, 2020, 40(10): 12-31.
[10]杏艳, 田渭花, 刘锦华, 等. 单波长激发能量色散X射线荧光光谱法测定土壤和沉积物中19种元素[J]. 环境化学, 2022, 41(10): 3182-3195.
[11]杨立坤, 毛雪飞, 郑磊, 等. 单波长激发—能量色散X射线荧光光谱法测定土壤全量硅、铝、铁、钾、钠、钙、镁、锰、磷、钛、硫[J]. 中国无机分析化学, 2023, 13(12): 1429-1436.
[12]原敏, 马春阳, 张锋三. 单波长色散X射线荧光法在石油产品中硫含量测定中的应用[J]. 石油化工应用, 2017, 36(9): 124-127.
[13]李建国, 武伟. 微库仑法和单波长色散X荧光法测定石油产品中氯含量对比[J]. 广东化工, 2015, 42(10): 177-178.
[14]黄欣博, 王鹏, 赵荣林, 等. 单波长X射线荧光光谱法测定加氢催化剂中磷[J]. 理化检验(化学分册), 2021, 57(9): 830-833.
[15]贾留昌, 庞莲. 单波长色散X射线荧光光谱法测定重整催化剂氯含量[J]. 广州化工, 2022, 50(24): 105-108.
[16]宋硙, 王晶晶, 黄炜力, 等. 农田重金属污染快速检测技术研究与应用[J]. 现代农业装备, 2021, 42(4): 36-42.
[17]杏艳, 杨震, 窦蓓蕾, 等. 预富集单波长激发能量色散X射线荧光光谱法现场测定地表水中10种重金属[J]. 中国无机分析化学, 2022, 12(4): 18-27.
[18]高敬铭, 尹成华, 路辉丽, 等. X射线荧光光谱仪测定小麦中镉含量的适用性验证[J]. 粮食与资料工业, 2022(6): 57-63.
[19]罗志浩, 宋硙, 王晶晶, 等. 单色聚焦X射线荧光光谱法测定粮食中镉、铅、砷[J]. 质量安全与检验检测, 2021, 3: 1-5.
[20]杨金坤, 苏明跃, 郭芬, 等. 熔融制样—单波长激发能量色散X射线荧光光谱法测定铁矿石中主、次量成分[J]. 理化检验(化学分册), 2022, 58(9): 993-997.
[21]杨金坤, 苏明跃, 李权斌, 等. 单波长激发—能量色散X射线荧光光谱法测定含铁物料中多种微量及痕量有害元素[J]. 中国无机分析化学, 2024, 14(9): 1227-1233.
[22]苏明跃, 王海仙, 杨丽飞, 等. 煤炭灰分含量现场快速检测技术的研究与应用[J]. 中国口岸科学技术, 2024, 6(5): 47-51.
[23]袁海华, 滕亚君, 廖海平, 等. 手持式X射线荧光光谱仪测定进口矿产品中有害元素[J]. 中国无机分析化学, 2021, 11(6): 22-26.
[24]潘红蕊, 左玥华, 张闯, 等. 单波长激发能量色散X射线荧光光谱法检测饲料及饲料原料中的铁锰铜锌[J]. 饲料研究, 2024, 47(21): 120-125.
[25]高孙慧, 孙儒瑞, 李正章, 等. 能量色散X射线荧光快速测定燃料油中铝、锌、钙、钒、铁和镍含量[J]. 辽宁化工, 2020, 49(9): 1185-1187.
[26]蒋小良, 魏晓恒, 谢思瑶, 等. 便携式X射线荧光光谱法快速检测皮革制品中重金属含量[J]. 中国口岸科学技术, 2021, 3(4): 49-53.
[27]廖敏萍, 王石, 陈永欣, 等. 便携式联用技术快速鉴别铜冶炼烟尘[J]. 中国口岸科学技术, 2024, 6(5): 59-64.
第一作者:王振坤(1978—),男,汉族,河北唐山人,硕士,高级工程师,主要从事实验室管理、港口环境污染防治、矿产品、金属材料检测工作,E-mail: 345667870@qq.com
通信作者:靳鹏(1983—),男,汉族,天津人,本科,主要从事矿产品、金属材料检测工作,E-mail: morioka@126.com
1. 天津海关 天津 300450
2. 中国检验认证集团天津有限公司 300450
1. Tianjin Customs, Tianjin 300450
2. China Certification & Inspection Group, Tianjin Co.,Ltd., Tianjin 300450
第7卷 第7期
2025年7月
商品检验 / Commodity Inspection
国内外儿童睡衣阻燃测试与标准差异研究
郑少锋 1 兰丽丽 2 李 燚 3 刘 俊 4 张南峰 1 阮洁珊 1 *
摘 要 本文详细阐述了织物燃烧性能的评估方式及常用测试方法,并对欧盟、美国、英国、澳大利亚以及中国等国家和地区的儿童睡衣阻燃测试方法与判定标准进行比对,重点剖析了国内外标准及测试方法的差异,为儿童纺织品领域的技术研究、质量把控及检测监管提供参考依据。
关键词 阻燃测试;儿童睡衣;测试;标准差异
Research on the Differences in Flame Retardant Testing and Standards of Children ’ s Pajamas at Home and Abroad
ZHENG Shao-Feng 1 LAN Li-Li 2 LI Yi 3 LIU Jun 4 ZHANG Nan-Feng 1 RUAN Jie-Shan 1 *
Abstract This article elaborates on the evaluation methods and commonly used testing methods for the combustion performance of fabrics, and compares the differences in testing methods and judgment standards for children’s pajamas and other related fabrics in the European Union, the United States, the United Kingdom, Australia, and China. The focus is on in-depth analysis of the differences in standards and test methods at home and abroad, aiming to provide a reference for technical research, quality control, and testing supervision in the field of imported and exported children’s textiles.
Keywords flame retardant testing; children’s pajamas; testing; standard differences
织物的燃烧性能是衡量其安全性的重要指标,大多通过织物的燃烧速率来进行评判。国内外纺织品阻燃测试方法主要有氧指数法、垂直燃烧法、水平法、45°法等[1-2]。垂直燃烧法用于成衣、饰物、帐篷等的阻燃性能评估;45°法较多用于装饰面料;水平法则是应用于床单、地毯等铺垫物品。由于标准及测试方法的差异,企业如果不熟悉相关要求,对纺织品缺少差异化设计,特别是阻燃剂的使用差异,容易造成出口儿童服装被召回的情况。因此,针对儿童睡衣不同国家和地区标准差异比对进行研究,对帮助企业跟进标准进行产品差异化设计具有重要作用。
1 国外儿童睡衣阻燃测试方法
1.1 北美地区特定法规
美国对纺织品燃烧性能的要求是以强制性技术法规的形式呈现的。对于不符合《易燃性织物法案》的产品,美国禁止进口及市场出售。美国《消费品安全改进法案》下16 CFR Part 1615和16 CFR Part 1616《儿童睡衣易燃性标准、尺寸和贴标要求》规定,儿童睡衣易燃性标准采用垂直燃烧法测试,通过测量儿童睡衣碳化的程度评估阻燃性能。法规对于测试样品有着严格的规定,每个面料样品需做从同一样品不同部位获取的5个测试样,包括从2个和3个经纬方向分别取样。样品经历洗前测试和在50次洗涤后测试。成衣样品需要分别测试面料、拼缝和装饰辅料,其中拼缝和装饰辅料各安排5个254 mm×89 mm的试样进行测试。样品垂直悬挂,燃烧器使用纯度97%以上的甲烷气体,保持气瓶气压为汞柱129 mm,调节火焰高度3.8 cm,点火3 s后测量评估样品的碳化长度。
加拿大基于《加拿大消费品安全法》制定了一系列法规来管控消费品安全。与纺织品相关的主要是SOR/2016—194《纺织品可燃性条例》和SOR/2016—169《儿童睡衣条例》[3],SOR/2016—169对儿童睡衣阻燃性的测试要求与美国的16 CFR Part 1615和16 CFR Part 1616相同[4]。
1.2 欧盟标准
欧盟采用标准EN 14878: 2007《纺织品 儿童睡衣燃烧性能规范》进行儿童睡衣阻燃测试,标准要求面料不应出现闪燃,在距离火源520 mm处的第三标记线熔断时间≥15 s;儿童睡衣同样不能有表面闪燃,第三标记线的熔断时间≥10 s。火焰蔓延时间和表面闪光时间的测量应按照EN 1103: 2005《纺织品 服装织物 燃烧性能的测定用详细程序》垂直燃烧法进行测试。
EN 14878: 2007要求面料分别测试3个170 mm×560 mm的包含经纬方向且无需水洗的试样。距离火源220 mm处设置第一标记线,520 mm处设置第三标记线。通过夹持装置垂直悬挂试样后,样品垂直下方50 mm处放置中密度滤纸。燃烧器在试样底部20 mm、水平距离17 mm的位置,对材料表面点火10 s,火焰高度为25 mm。测试记录中需要描述表面闪燃现象、滤纸是否被点燃以及第一标记线、第三标记线熔断时间。
1.3 英国标准
英国BS 5438: 1989《纺织物在垂直定向试样的表面或底边上施加小点火火焰时可燃性的试验方法》同样是采用垂直燃烧法测试,通过经纬方向均分别测试3个样的燃烧速率,包含3种测试方法。TEST 1采用点燃时间的模式,TEST 2评估着火散范围及面料的烧损程度,TEST 3偏向于评估燃烧速率。根据引燃位置不同分为A表面引燃和B底部引燃。儿童睡衣阻燃性测试使用TEST 2A和TEST 3A方法。
在TEST 2A方法中,试样裁切为200 mm×160 mm,点火10 s,点火器离试样底部20 mm,水平距离17 mm,火焰高度40 mm,测试记录中需要体现火焰的蔓延时间、阴燃时间和着火情况。着火情况包括是否出现燃烧残渣,燃烧火焰和样品破洞是否蔓延至试样的边缘。TEST 3A方法则试样裁切为大小为560 mm×170 mm,将试样垂直悬挂在夹持器上,在210 mm 处放置第一标记线,360 mm 处放置第二标记线,510 mm处放置第三标记线。火焰高度40 mm,点火器水平放置,在与试样水平距离为17 mm时点火10 s,测试记录中需要体现各个标记线的熔断时间。
1.4 澳大利亚标准
澳大利亚采用标准AS 1249: 2014/A3: 2020《减少火灾危险的儿童睡衣和家居服》,规定从面料或成衣的长度方向取3个测试样。其测试方法主要是按照 ISO 6941: 2003《纺织品 燃烧 垂直方向火焰传播测试》测试垂直燃烧速率;按照ISO 10047: 1993《纺织品 织物表面燃烧时间的测定》测试毛绒织物表面的燃烧时间。
ISO 6941标准测试方法与欧盟标准类似,在距离点火器220 mm处放置第一标记线,520 mm 处放置第三标记线。AS/NZS 1249标准中规定引燃方式采用A(表面点燃),点火器离试样底部20 mm,水平距离 17 mm,火焰高度25 mm。测试记录中需要体现第一标记线、第三标记线熔断时间以及滤纸被点燃的情况(包括烧毁长度)。
2 中国主要判定标准与测试方法
2024年10月,新标准GB/T 21295—2024《服装理化性能的技术要求》和GB/T 21294—2024《服装理化性能的检验方法》正式实施,对于儿童睡衣的阻燃性测试统一采用45°法。目前中国国内儿童纺织品检验主要依据国家强制性标准 GB 31701—2015《婴幼儿及儿童纺织产品安全技术规范》。该标准要求童装(包括儿童睡衣)用面料“阻燃性能应为1级(正常可燃性)”[5]。标准引用测试方法是按照GB/T 14644—2014《纺织品 燃烧性能 45°方向燃烧速率的测定》进行,采用45°法测试儿童睡衣面料。该标准将燃烧性能分为三级,规定以燃烧速率最快的方向(或经向)为试样长度方向测试5个样品,以足量的纺织品为例,通常以火焰平均蔓延时间为判定等级标准,见表1。燃烧等级为1级或2级时,还需再进行洗涤后的燃烧测试。
表1 多试样燃烧性能分级
Table 1 Classification of combustion performance
of multiple samples
等级 | 非绒面纺织品 | 绒面纺织品 |
3 国内外阻燃要求的差异及影响
国际市场主要儿童睡衣阻燃要求的差异体现在可燃性判定要求、测试方法和一些特定规定要求,具体差异见表2。
国内外之间的差异主要体现在以下几个方面:(1)燃烧方法。美国、加拿大、欧盟、英国和澳大利亚均为垂直燃烧法(美国、加拿大标准为底部引燃,其他为表面引燃),中国则是45°法。(2)取样程序。美国标准对面料和成衣均要求取样,欧盟标准、英国标准对面料经纬方向取样,澳大利亚标准对面料服装的长度方向(或经向)取样,中国对易燃的方向(或经向)取样。(3)考核指标。美国标准评估样品碳化长度,欧盟标准和澳大利亚标准评估燃烧速率和面料闪烁,英国标准评估火焰扩散范围、燃烧速率,中国标准评估燃烧速率。另外,样品的前处理方式也存在差异,美国标准、澳大利亚标准要求洗前、洗后都要测试,16 CFR Part 1615中要求洗涤50次[6];中国标准要求洗前燃烧性能为1级、2级的需洗涤后测试,因此出口儿童睡衣中即使添加了一定的阻燃剂仍可能无法满足对应的测试要求。
值得注意的是,虽然目前通过综合评估的方法来衡量危害性,统一采用中国国家强制性标准45°法,但国家推荐性标准GB/T 5455—2014仍保留了垂直燃烧法的测试要求,对于儿童睡衣同样也是采用垂直燃烧法测试。GB/T 5455从2014版开始,评价指标也由“损毁长度和火焰蔓延时间”修改为“损毁长度和级别”[7]。中国出口企业应关注国内与国际间标准的差异,特别是垂直燃烧法和45°法的要求差异。国内外不同标准具体测试指标的差异(以美国为例)见表3。
GB/T 14644—2014的45°法和GB/T 5455—2014的垂直燃烧法测试如图1和图2所示。45°法属于纺织物的表面引燃测试,火焰高度只有16 mm,点燃的时间只有1 s,即使完全不添加阻燃剂大部分材质也是很容易通过测试。而垂直燃烧法火焰高度为“稳定达到( 40±2 )mm”[8-10],点火时间可达到12 s,一般的织物如没有阻燃剂基本都是持续燃烧的状态,更多是考核蔓延的程度。
4 结果与讨论
不同国家和地区为儿童睡衣的燃烧性能制定了符合自身风险评估原则的测试方法与判定标准,严格程度各不相同。整体而言,欧盟、美国等国家和地区较多采用了垂直燃烧法,而中国则更多采用45°法,这与各个国家和地区风险监测基准、缺陷产品召回制度实施以及整体产业结构的发展均存在关联。对此,笔者建议贸易相关方可在贸易和标准国际化的发展趋势下开展国际间标准协同工作。另外,相关领域的工作人员应了解并遵循这些标准和方法,对于保障儿童纺织品的安全、保护消费者的生命财产安全具有重要意义。对于出口这些区域的儿童睡衣类产品,建议可适当调整阻燃工艺,同时还要关注不同阻燃剂的限定要求。例如,国际环保纺织协会发布的Oeko-Tex® Standard100认证中明确提出了婴儿纺织品、直接接触皮肤和非直接接触皮肤的纺织品中禁止使用TRIS、TEPA和PBB 3种阻燃剂;欧盟2002/371/EC指令规定不允许使用阻燃剂或含有被指定的超过0.1%阻燃剂的制剂[11]。综上可见,深入研究不同国家和地区的标准要求,有助于企业协同提升产品质量要求,确保产品能够在国际市场上顺利流通。
参考文献
[1]潘红琴, 吴文宜. 纺织品燃烧性能测试方法概述[J]. 中国纤检, 2015(22): 42-44.
[2]佘玉珍, 常英健. 出口美国服饰类产品召回分析及预防措施[J]. 纺织检测与标准, 2017, 3(5): 5-7.
[3]臧勇, 刘学. 国内外婴幼儿及儿童纺织产品燃烧性能标准及分析[J]. 染整技术, 2019, 41(12): 54-57.
[4]赵艳艳, 王可. 国内外童装阻燃标准对比及试验研究[J]. 国际纺织导报, 2015, 43(7): 43-45+59.
[5] GB 31701—2015婴幼儿及儿童纺织产品安全技术规范[S]. 北京: 中国标准出版社, 2015.
[6]王浩, 闫畅, 余弘. 纺织品中外阻燃法规与标准比较[J]. 纺织检测与标准, 2017, 3(3): 28-31.
[7]贺志鹏. GB/T 21294《服装理化性能的检验方法》和GB/T 21295《服装理化性能的技术要求》新旧标准比较[J]. 国际纺织导报, 2015, 43(8): 48+50-52+62.
[8]李悟, 陈维博. GB/T 5455《纺织品燃烧性能垂直方向损毁长度、阴燃和续燃时间的测定》新旧标准的比较[J]. 中国纤检, 2015(19): 46-47.
[9]农诚. 我国纺织品阻燃指标可行性分析[J]. 黑龙江纺织, 2020(1): 23-25.
[10] GB/T 5455—2014 纺织品 燃烧性能 垂直方向损毁长度、阴燃和续燃时间的测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2014.
[11]刘常华, 刘丽萍. 婴幼儿纺织品中阻燃剂风险分析[J].中国标准化, 2022(11): 219-222.
基金项目:广东省口岸安全智能化检测重点实验室项目(2023B1212010011)
第一作者:郑少锋(1983—),男,汉族,广东饶平人,本科,高级工程师,主要从事消费品检验检测工作,E-mail: sfzhengjob@163.com
通信作者:阮洁珊(1984—),女,汉族,广东广州人,本科,工程师,主要从事商品检验、数据分析工作,E-mail: jieshan_ruan@163.com
1. 广东省口岸安全智能化检测重点实验室 广州 510510
2. 广州海关技术中心 广州 510423
3. 四川省纤维检验局 成都 610199
4. 成都海关技术中心 成都 610041
1. Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Port Security Inspection, Guangzhou 510510
2. Guangzhou Customs District Technology Center, Guangzhou 510423
3. Sichuan Province Fiber Inspection Bureau, Chengdu 610199
4. Chengdu Customs District Technology Center, Chengdu 610041
表2 主要国家和地区儿童睡衣标准和法规要求对比
Table 2 Comparison of standards and regulatory requirements for children’s pajamas in major countries and regions
差异点 | GB 31701—2015 | EN 14878: 2007 | 16CFR 1615 | BS 5722: 1980 | AS/NZS 1249: 2014 |
可燃性要求 |
| 不包含睡裤的儿童睡衣, 第三标记线在15 s以内不会损坏; 包含睡裤的儿童睡衣, 第三标记线在10 s以内不会损坏. | 5个试样的平均碳化长度≤7英寸; 单个试样的碳化长度≤10英寸. | 水平3: 测试3A, 6个样在30 s内无熔断第二标记线, 或者42 s内无熔断第三标记线. | 四类, 其他洗后面料的表面燃烧时间≥10 s. |
测试方法 | GB/T 14644—2014 | EN 1103: 2005 | 16CFR 1615 | BS 5438: 1989 | ISO 6941: 2003 |
特殊要求 | 羊毛、腈纶、锦纶、聚酯纤维等, 以及单位面积质量>90 g/cm²织物不考核. | 欧盟《通用产品安全法规》赋予特殊地位的其他标准/立法的情况 | 帽、手套、鞋、夹层材料; 克重2.6盎司及以上光面织物; 纯丙烯酸酯\尼龙\羊毛等不适用. | 英国准入UKCA认证要求必须符合“睡衣 (安全) 法规”, 同时参考BS EN 14878的要求 | 未满足一类测试的面料, 纤维素纤维、醋酸纤维等的成分含量占比应<50%. |
表3 常见儿童纺织品易燃性标准和法规指标要求对照
Table 3 Comparison of flammability standards and regulatory indicators for common children’s textiles
燃烧方式 | 中国标准 | 中国标准指标要求 | 美国法规 | 美国技术规范指标要求 |
45°法 | GB 31701—2015 | 按照GB/T 14644—2014, 5个测试样, 织物燃烧速率最快的方向作为试样的长度方向, 符合1级. | 16 CFR Part 1610 | 洗涤后, 按45°法, 按燃烧速度分为Ⅰ级适用于服装; Ⅱ级仅针对绒面纺织品, 也适用于服装; Ⅲ级不可用于制作服装. |
垂直燃烧法 | GB/T 21295—2014 | 要求: 损毁长度≤150 mm; 续燃时间≤5 s; 阴燃时间≤5 s; 无熔融、滴落. | 16 CFR Part 1616 | 儿童睡衣、睡裤或相似的服装, 如罩衣等, 按照垂直燃烧法测试, 取5块试样, 样本的平均碳化长度不超过 17.8 cm, 单个样品的碳化长度不超过25.4[9]. |

图2 儿童睡衣垂直燃烧法测试过程
Fig.2 Vertical combustion test process of children’s pajamas

图1 儿童睡衣45°法阻燃测试过程
Fig.1 45° method test process of children’s pajamas
第7卷 第7期
2025年7月
Commodity Inspection / 商品检验
全自动激光法测定航空煤油冰点
最佳测试条件的研究
高孙慧 1
摘 要 为研究全自动激光法测定航空煤油冰点的最佳测试条件,本研究对全自动激光法的降温速率、升温程序、激光功率、检测角度和样品量等参数对测定航空煤油冰点的影响进行分析。同时,通过全自动激光法测定3种不同标准值的冰点标准物质及6组航空煤油待测样品的冰点,验证方法的准确度和精密度。结果表明,全自动激光法测定航空煤油冰点的最佳分析条件为降温速率(10±5)℃/min、初始升温速率(3±0.5)℃/min、激光功率5 mW、散射检测角度90°和样品量10 mL,冰点标准物质及6组航空煤油的测定结果与国标法GB/T 2430—2018测定结果一致。通过优化参数,结果准确度高,且操作更简便,效率更高。
关键字 航空煤油;全自动激光法;冰点
Research on the Optimal Test Conditions for Determining the Freezing Point of Aviation Kerosene Using a Fully Automatic Laser Method
GAO Sun-Hui 1
Abstract To investigate the optimal testing conditions for determining the freezing point of aviation kerosene using a fully automated laser method, this paper explores the influence of parameters cooling rate, heating program, laser power, detection angle, and sample volume on measurement performance. Meanwhile, the accuracy and precision of the method were verified by measuring three freezing point reference materials with different standard values and six groups of aviation kerosene samples. The results show that the optimal analysis conditions for the fully automated laser method are: a cooling rate of (10±5) °C/min, an initial heating rate of (3±0.5) °C/min, a laser power of 5 mW, a scattering detection angle of 90°, and a sample volume of 10 mL. The freezing point values obtained for both the reference materials and the kerosene samples were consistent with those measured using the national standard method GB/T 2430—2018. The optimized method not only offers high accuracy but also simplifies operation and improves efficiency.
Keywords aviation kerosene; fully automatic laser method; freezing point
作者简介:高孙慧(1990—),女,汉族,海南东方人,本科,工程师,主要从事石油化工/矿产品检测研究工作,E-mail: 272995193@qq.com
1. 海口海关技术中心 海口 570311
1. Technology Center of Haikou Customs District, Haikou 570311
航空煤油作为飞机在高空中飞行的重要动力燃料,品质要求很高,而冰点是航空煤油低温流动性的一项重要指标,其冰点影响着飞行安全[1]。随着全球气候变化加剧和极地航线需求增长,对航空煤油冰点检测技术提出了更高要求。当前主流的冰点检测方法主要包括目视观察法、自动相变法和差示扫描量热法等方法体系,这些方法在检测精度、操作便捷性和适用范围等方面各具特点,但也面临诸多挑战。例如,目视观察法存在主观性强、检测周期长等局限;自动相变法虽然精度较高,但设备维护复杂;差示扫描量热法虽然能提供精确的热力学数据,但操作流程繁琐且设备投入大。目视观察法的相关标准有国标法GB/T 2430—2018《喷气燃料冰点测定法》[2],自动相变法的相关标准有国际标准ASTM D2386—19 [3],而国际标准ASTM D7153—22aє1[4]则是利用全自动激光法测定航空燃料冰点,检测效率高、准确度高、检测范围广,其采用的全自动激光检测技术具有非接触测量、自动化程度高和检测速度快等显著优势,为解决传统检测方法存在的问题提供了新思路。本研究基于激光散射原理,通过优化制冷程序、光学检测参数和信号处理算法等关键技术,探索检测航空煤油冰点的影响因素,找寻全自动激光法测定航空煤油冰点的最佳分析条件[5-7]。
1 实验部分
1.1 仪器与材料
冰点测定仪(FZP5G2S,日本电子株式会社);10 mL注射器;烧杯。
冰点标准物质(GBW(E)130906,中国计量科学研究院);冰点标准物质(GBW(E)130907,中国计量科学研究院);冰点标准物质(ASTM-P-129-01,美国材料与试验协会);6组航空煤油待测样品(1号喷气燃料脱水样品、1号喷气燃料未脱水样品、2号喷气燃料脱水样品、2号喷气燃料未脱水样品、3号喷气燃料脱水样品及3号喷气燃料未脱水样品)。
全自动激光冰点测试仪基本构造如图1所示。
图1 全自动激光冰点测试仪基本构造[8]
Fig.1 Basic structure of the fully automatic laser freezing point analyzer[8]
1.2 实验方法
打开仪器电源开关,待仪器稳定后,用10 mL注射器取10 mL航空煤油样品,注射进仪器中,烧杯接收流出样品,成股流出,注射器预留少量样品,避免空气进入仪器影响检测结果。在仪器界面按“START”键进行操作,仪器按程序降温后检测,自动读出冰点示数;读数完成后,仪器自动回升至室温后用正庚烷清洗2次,检测结束,关闭仪器,封好进样口。注意仪器设备要放置在平整、洁净的平台上,实验过程中不能抽拔注射器,实验完毕,用注射器抽空气注入仪器,把仪器中的航空煤油排水,清洗擦净仪器。
1.3 样品预处理
样品预处理是确保冰点测定准确性的关键环节。所有航空煤油样品在测试前均经过以下预处理流程:(1)脱水处理:通过0.22 μm聚四氟乙烯滤膜过滤后,加入3Å分子筛(预先在300℃活化4 h),密封静置24 h,使水分含量<30 ppm;(2)除气处理:将样品置于超声波清洗仪(40 kHz)中脱气15 min,随后在10℃环境下静置2 h;(3)杂质去除:经0.45 μm玻璃纤维滤膜二次过滤。
2 结果与讨论
2.1 实验原理
全自动激光法测定航空煤油冰点是通过单色光波照射航空煤油,检测垂直于激光光路的透明度及透光度信号。当透明度信号出现时,仪器判定有航空煤油的烃结晶颗粒出现,随即停止降温,而后启动升温程序,透明度信号开始下降,至透明度恢复到基线时,透明度信号消失,烃结晶完全融化消失,这时的航空煤油样品温度为航空煤油的冰点[4]。 图2所示是全自动激光冰点测试仪的原理 [8-11]。
图2 全自动激光冰点测试仪测定冰点原理
Fig.2 Principle of freezing point determination process utilizing a fully automated laser cryoscope
2.2 参数优化
优化全自动激光法测定航空煤油冰点的关键参数,通过FZP5G2S型全自动激光冰点测定仪,控制各个优化参数的测试范围考察仪器的降温速率、升温程序、检测角度和样品量等参数的影响,找到最佳测试条件。如表1所示,通过优化参数,得出最佳分析条件为降温速率(10±5)℃/min、初始升温速率(3±0.5)℃/min、激光功率5 mW、散射检测角度90°和样品量10 mL。
2.3 方法准确度
为验证全自动激光法最佳测试条件测定航空煤油冰点的准确性,选取编号为GBW(E)130906、GBW(E)130907及ASTM-P-129-01共3种不同标准值的冰点标准物质进行测试,并将结果与标准物质证书值及GB/T 2430—2018标准方法测定值进行对比分析,见表2。实验结果表明,全自动激光法5次重复测试结果与标准物质证书值的偏差范围为0.0~0.3℃,而标准物质证书值与GB/T 2430—2018方法测定结果的偏差为0.4~0.5℃。由此可见,全自动激光法的测试数据与标准值的吻合度更高,表明该方法具有更优的准确性和可靠性。此外,全自动激光法的测试精密度良好,5次重复测试结果的极差符合标准要求,进一步验证了该方法的稳定性。相较于传统方法,全自动激光法在减少人为误差、提高测试效率方面具有显著优势,适用于航空燃料冰点的高精度测定。
采用全自动激光法的最佳测试条件对6组航空煤油待测样品1号、2号及3号喷气燃料(未脱水及脱水样品)的冰点进行测定,并与GB/T 2430—2018标准方法进行对比分析。实验结果表明,全自动激光法在精密度和准确度方面均符合国家标准要求,且具有操作简便、自动化程度高等优势。如表3所示,全自动激光法6组5次重复测试结果的极差范围为0.0~0.3℃,优于GB/T 2430—2018规定的平行测定允许偏差(≤0.7℃),表明该方法具有较高的重复性和稳定性;全自动激光法测试结果的平均值与标准方法的偏差为0.3~0.5℃,远低于标准规定的实验室误差上限(≤2.6℃),证明该方法具有良好的准确性。实验发现,脱水后样品的冰点测试结果均有所下降,推测是由于脱水过程中部分轻质烃类组分流失,导致样品低温流动性发生变化。相较于传统方法,全自动激光法操作简便,无需人工持续监控,进样后即可自动完成测试,显著提高了检测效率,适用于航空煤油冰点的快速、精准测定。
2.4 方法精密度
选取3组航空煤油待测样品(1号喷气燃料脱水样品、2号喷气燃料脱水样品、3号喷气燃料脱水样品)及3组标准物质(GBW(E)130906、GBW(E)130907、ASTM—P—129—01)进行方法精密度验证。如表4所示,每种样品连续测定11次。计算结果显示:所有样品的测试标准偏差均小于0.3℃,相对标准偏差RSD均低于0.5%。其中,1号喷气燃料的精密度最佳(SD = 0.18℃,RSD = 0.28%),其余样品的RSD分布在0.30%~0.48%范围内。数据充分表明,选择最佳分析条件的全自动激光法具有优良的测定精密度,完全满足ASTM D7153—22aє1对航空燃料冰点测定方法的要求(RSD<0.5%)。值得注意的是,即使在接近方法检测下限(-65℃)的低温区域,该方法仍能保持稳定的精密度表现,这为航空煤油低温性能的准确评估提供了可靠的技术保障。
3 结论
本研究通过系统优化全自动激光法测定航空煤油冰点的关键参数,建立了一种高效、精确的检测方法。研究结果表明:通过参数优化实验,确定了最佳测试条件体系,降温速率(10±5)℃/min、初始升温程序(3±0.5)℃/min、激光功率5 mW、散射检测角度90°和样品量10 mL。方法验证显示, 3组航空煤油样品和标准物质的测定标准偏差均小于0.3℃,相对标准偏差RSD控制在0.5%以内,其中1号喷气燃料的精密度最佳(RSD = 0.28%)。标准物质测定结果与证书值的偏差符合要求,表明该方法具有良好的精密度、准确度和抗干扰能力。
参考文献
[1] 王佩弦, 李遵照, 丁凯, 等. 航空煤油的关键指标分析与影响因素探讨[J]. 中外能源, 2021(7): 68-73.
[2] GB/T 2430—2018 喷气燃料冰点测定法[S]. 北京: 中国标准出版社, 2018.
[3] ASTM D2386—19, Standard Test Method for Freezing Point of Aviation Fuels[S]. West Conshohocken: ASTM International, 2019.
[4] ASTM D7153—22aє1, Standard Test Method for Freezing Point of Aviation Fuels (Automatic Laser Method)[S]. West Conshohocken: ASTM International, 2022.
[5] 刘喆, 洪滔, 张玉, 等. 冰点标准物质定值方法的研究及不确定度评定[J]. 计量科学与技术, 2024, 68(10): 19-24+65.
[6] 黎臣麟, 武宝平, 文泽东, 等. 喷气燃料冰点试验出现悬浮物的探讨[J]. 石油炼制与化工, 2019, 50(8): 103-108.
[7] 慕星华. 航煤冰点不合格原因分析与应对措施[J]. 石油化工技术与经济, 2023, 39(6): 32-35.
[8] 吴明清, 赵丽萍, 常春艳, 等. 喷气燃料冰点的测定方法[J]. 石油炼制与化工, 2012, 43(7): 98-103.
[9] 石培华. 利用近红外光谱技术快速测定航空煤油物理性质[J]. 石化技术, 2021, 28(1): 1-3.
[10] 时圣洁, 李虎, 王小伟, 等. 气相色谱法在喷气燃料冰点预测中的应用[J]. 石油炼制与化工, 2021, 52(9): 102-105.
[11] 马宁. 航空煤油商品知识及检验监管[J]. 中国海关, 2021 (4): 32-33.
表1 全自动激光法测定航空煤油冰点的参数优化结果
Table 1 Parameter optimization results for determining the freezing point of aviation kerosene using a fully automatic laser method
优化参数 | 测试范围 | 最优值 | 关键性能指标 | 显著性 (p值) |
降温速率 | 5 ~15℃/min | (10±5)℃/min | 过冷度2.1 ~2.8℃ | <0.01 |
初始升温速率 | 1 ~5℃/min | (3±0.5)℃/min | 相变点判定精度±0.15℃ | <0.05 |
激光功率 | 1 ~10 mW | 5 mW | 信噪比28.6±2.3 | <0.01 |
检测角度 | 30° ~150°散射 | 90°散射 | 干扰抑制率98.7% | <0.001 |
样品量 | 5 ~15 mL | 10 mL | 温度均匀性ΔT = 0.18℃ | <0.05 |
表2 全自动激光法冰点标准物质测试结果与GB/T 2430—2018标准方法测试结果比对
Table 2 Comparison of test results for standard substance for freezing point between the fully automatic laser method
and the GB/T 2430—2018 method
样品名称 | 全自动激光法测试结果 (℃) | (标准值, ℃) | 测定结果 (℃) | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 平均值 | |||
GBW(E)130906 | -46.2 | -46.0 | -45.9 | -46.1 | -46.3 | -46.1 | -46.2 | -46.7 |
GBW(E)130907 | -55.6 | -56.2 | -55.9 | -55.7 | -55.4 | -55.8 | -55.9 | -55.5 |
ASTM—P—129—01 | -51.2 | -51.1 | -50.8 | -51.3 | -51.0 | -51.1 | -51.0 | -50.5 |
表3 全自动激光法测试6组航空煤油待测样品冰点与GB/T 2430—2018标准方法结果比对
Table 3 Comparison between freezing point test results of six groups of aviation kerosene samples between the fully automatic laser method and the GB/T 2430—2018 standard method
样品名称 | 全自动激光法测试结果 (℃) | 方法测定结果 (℃) | 差值 (℃) | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 平均值 | |||
1号喷气燃料 | -62.1 | -62.3 | -62.4 | -62.2 | -62.3 | -62.3 | -62.6 | 0.3 |
1号喷气燃料脱水 | -63.8 | -63.9 | -63.9 | -63.8 | -64.0 | -63.9 | -64.2 | 0.3 |
2号喷气燃料 | -55.2 | -55.4 | -55.6 | -55.3 | -55.6 | -55.4 | -55.8 | 0.4 |
2号喷气燃料脱水 | -56.4 | -56.6 | -56.5 | -56.5 | -56.6 | -56.5 | -56.0 | 0.5 |
3号喷气燃料 | -53.2 | -53.3 | -53.1 | -53.3 | -53.0 | -53.2 | -53.7 | 0.5 |
3号喷气燃料脱水 | -54.3 | -54.1 | -54.2 | -54.2 | -54.3 | -54.2 | -54.5 | 0.3 |
表4 3组航空煤油样品及3组标准物质的方法精密度验证结果
Table 4 Verification results of method precision for three groups of aviation kerosene samples and three groups of reference materials
测试次数 | 1号喷气燃料 (℃) | 2号喷气燃料 (℃) | 3号喷气燃料 (℃) | GBW(E)130907 (℃) | ASTM—P—129—01 (℃) | GBW(E)130906 (℃) |
1 | -63.8 | -56.4 | -54.3 | -55.6 | -51.2 | -46.2 |
2 | -63.9 | -56.6 | -54.1 | -56.2 | -51.1 | -46.0 |
3 | -63.8 | -56.5 | -54.2 | -55.9 | -50.8 | -45.9 |
4 | -64.0 | -56.5 | -54.2 | -55.7 | -51.3 | -46.0 |
5 | -64.2 | -56.6 | -54.3 | -55.4 | -51.0 | -46.3 |
6 | -64.3 | -56.7 | -54.0 | -55.3 | -51.2 | -46.2 |
7 | -63.7 | -56.4 | -54.4 | -55.6 | -51.0 | -46.4 |
8 | -63.9 | -56.3 | -54.3 | -55.9 | -50.9 | -45.8 |
9 | -64.0 | -56.6 | -54.0 | -55.7 | -50.7 | -45.7 |
10 | -64.2 | -56.8 | -53.7 | -55.8 | -51.3 | -46.4 |
11 | -64.1 | -56.9 | -53.9 | -56.0 | -51.4 | -46.3 |
平均值 | -63.95 | -56.56 | -54.09 | -55.72 | -51.04 | -46.13 |
标准偏差 (%) | 0.18 | 0.17 | 0.20 | 0.27 | 0.21 | 0.22 |
RSD (%) | 0.28 | 0.30 | 0.37 | 0.48 | 0.41 | 0.48 |
注: 以上所有样品和标准物质均已经过脱水、除气、过滤预处理.
第7卷 第7期
2025年7月
动植物检疫 / Animal and Plant Quarantine n
国外集装箱有害生物检疫措施
及对我国的启示
史亚千 1,2 陈晓宇 1 林逸嘉 1,2 曹 军 1 万华乐 1 龙 勇 1 琚景衡 1 顾光昊 1 *
摘 要 随着全球贸易的快速发展,集装箱已成为国际贸易的主要运输工具之一。但因集装箱在世界各地周转频繁,且内部环境复杂,容易为有害生物提供生存和传播的条件。本文通过整理和分析部分国家和地区集装箱检疫要求与措施,提出我国应对集装箱携带有害生物风险的对策建议,为监管部门和相关行业从业者提供参考。
关键词 集装箱;检疫措施;对策建议
Pest Quarantine Measures for Containers in Various Countries and Implications for China
SHI Ya-Qian1,2 CHEN Xiao-Yu1 LIN Yi-Jia1,2 CAO Jun1
WAN Hua-Le1 LONG Yong1 JU Jing-Heng1 GU Guang-Hao1*
Abstract With the rapid development of global trade, containers have become one of the primary means of transportation in international trade. Due to their frequent circulation and complex internal environments, containers can easily harbor and facilitate the spread of harmful organisms, including pests such as insects, weeds, plant diseases, and rodents. This paper reviews and analyzes quarantine requirements for containers adopted by different countries and regions, and offers countermeasures for China to mitigate the risk associated with pest transmission through containers. The aim is to provide useful reference for regulatory authorities and industry practitioners.
Keywords container; quarantine measures; countermeasure suggestions
在全球贸易中,海运量在国际货物运输总量中占比80%以上,而集装箱凭借其安全性高、运载量大、成本低廉等优势,成为主要运输载体之一。据统计,每年全球物流链运送的集装箱量达到2.2亿次[1],这些集装箱来自世界各地,周转频繁,且内部环境复杂,容易为有害生物提供生存和传播的条件,可能携带昆虫、杂草、植物病害、鼠类等有害生物。目前各个国家均采取措施加强集装箱的检疫,本文通过查找整理各个国家地区集装箱检疫要求,提出我国应对集装箱携带有害生物风险的对策建议,为防控集装箱有害生物入侵提供参考。
1 部分代表性贸易国家(地区)集装箱检疫要求
1.1 新西兰海运集装箱检疫要求
2006年,新西兰为应对受污染和被有害生物侵害的集装箱对其造成的生物安全威胁,与集装箱进口商、航运公司和太平洋植物保护组织等合作开发海运集装箱卫生系统(Sea Container Hygiene System,SCHS)。根据SCHS的要求,集装箱入境时需要先通过该系统进行申报,船舶运营者必须在船舶预计抵达新西兰第一个港口的时间前不少于48 h,通过国际贸易“单一窗口”向初级产业部提供进口货物报告。检疫机构收到相关信息后对该批货物及集装箱进行安全风险评估,根据不同的风险评估结果实施相应的管理措施。
同时,为防范动植物疫情疫病、外来入侵物种随海运集装箱传入,新西兰在2003年颁布实施《各国海运集装箱进境卫生标准》,之后又在2009年、2018年、2019年、2020年、2022年进行了多次修订。2022年8月19日,新西兰初级产业部(Ministry for Primary Industries of New Zealand,MPI)最新修订的海运集装箱卫生标准生效实施。此次修订调整了所有入境海运集装箱的检疫及申报要求,主要如下:(1)所有国家进境到新西兰的海运集装箱,包括经新西兰转运的海运集装箱,必须满足“运抵时清洁干净”的要求。(2)对于来自意大利的海运集装箱(转运除外),针对茶翅蝽检疫要求的实施时间变更为每年9月1日至次年4月30日。(3)增加了进口海运集装箱的检疫声明,包括集装箱的清洁情况、货物种类、包装情况等,有助于新西兰海关和检疫部门对进口海运集装箱进行更加精准的检疫和监管。(4)增加了附表——茶翅蝽敏感货物。如果进口商品属于对茶翅蝽检疫处理方法敏感的货物,在提交清关申请时,需要以书面形式通知MPI[2]。
1.2 澳大利亚海运集装箱检疫要求
澳大利亚于2007年加入了新西兰的SCHS并实施离岸集装箱植物检疫制度,根据来源国风险等级、起运港离岸风险管理状况和输澳的目的地,对集装箱实施不同的查验率,查验率可以根据季节性害虫和新出现的疫情情况进行调整。
澳大利亚要求所有进境集装箱必须在入境申报时附带清洁证书,且入境时由生物安全官员进行查验。任何未达到要求的集装箱要进行二次清洁或处理,或者被拒绝入境。查验标准包括内部无有害生物、植物残留或土壤污染[3]。
澳大利亚检验检疫局(Australian Quarantine and Inspection Service,AQIS)制定了《货物集装箱检验概况和检疫程序》,规定只有具备检验检疫机构和检验检疫条件的港口方可进口集装箱;申报集装箱的检疫处理必须是在集装箱到达进境口岸之前;申报人向口岸动植物检验检疫机构提供的单证包括集装箱载货明细单、港务公司或调箱员填写的进境集装箱申报单、由货主或其代理填写的装载应检集装箱的检疫申报单,其中集装箱载货明细单必须在船到港前5 d提供。对集装箱的检疫处理主要包括:(1)对集装箱内外木质结构必须按AQIS认可的方法进行永久性的免疫处理,检验检疫机构对经永久性免疫处理的集装箱实行注册登记,对未经永久性免疫处理的集装箱,则要求出口国提供有效期为21 d的熏蒸证明;(2)对集装箱内外必须进行严格的检疫处理,以防止如蜗牛特别是非洲大蜗牛、土壤、植物性材料、动物性残留物,甚至鸟粪等可能携带传染疾病的媒介传入;(3)对集装箱内应检货物的法定检疫处理[4]。
1.3 北美海运集装箱倡议行动
为了降低进入北美地区的集装箱疫情风险水平,保护农业、林业和自然资源免受入侵性病虫害的侵袭,2017年2月由美国农业部(United States Department of Agriculture,USDA)、加拿大食品检验局(Canadian Food Inspection Agency,CFIA)与美国和加拿大边境保护机构,牵头发起了北美海运集装箱倡议行动,用于指导北美地区海运集装箱疫情的防范和控制。
相关机构共组织了2次大型会议,主要围绕清洁集装箱的联合行业指南、国家植保组织与业界各自的角色与作用以及如何扩大参与等内容进行了探讨和深入研究。会议形成并发布了《北美海运集装箱清洁公告》,主要内容包括:(1)植物疫情的影响。当港口查验发现受疫情污染的集装箱时,会对货主、进口商或托运人产生预期影响,这些影响涉及集装箱延迟通关,并生成货物滞留费用,同时增加了由于集装箱隔离、装船、处理、清洁或退回原产地而产生的相关费用。而清洁集装箱可有效缩短货物入境口岸检查的时间,减少货舱滞留费用,避免由集装箱隔离、装船、处理、清洁或退回原产地而产生的意外支出[5]。(2)鼓励业界主动采取措施。出口商或其代理人应采取措施,尽可能减少集装箱装载过程中的有害生物污染。这些自检措施包括:检查海运集装箱内外部是否有污染物,例如植物、种子、昆虫、卵块、蜗牛和土壤等;在装货前打扫、真空吸尘或清洗集装箱,以清除潜在的有害生物污染物;确保装入海运集装箱的货物清洁、无可见污染物;确保清洁货物存放区域以及集装箱载货区域没有污染物,不要把集装箱放置在容易受到昆虫和蜗牛污染的草地上;不要将集装箱置于明亮的灯光下,因为会吸引昆虫并增加污染的可能性;定期检查集装箱是否携带昆虫和卵块,并根据需要进行清理;适当的情况下使用诱饵、诱捕器或屏障将有害生物阻拦在货物存放和装载区域之外;在生产动物产品的设施间转移集装箱时,避免集装箱穿过粪便或废水区域,尽可能把集装箱停放在硬化铺砌的地面上,远离牲畜围栏和牧场,打扫、真空吸尘或清洗集装箱,以清除可能传播动物疾病的污染物(如土壤和粪便)。
1.4 欧盟国家水运集装箱要求
大多数欧盟国家把检验检疫工作重点放在产地,货物入境时主要检查有关单证,核对货证是否相符等,必要时才实施抽查性检验检疫。抽查频度根据以前进出口记录的风险分析程序来决定。对于集装箱的检验检疫,主要在货物集装箱的集散地进行。例如,荷兰鹿特丹港设有专用的集装箱集散区(专用冷库),区内设有检验检疫站;在植物进口的集散地,也设有专门的检验检疫人员,审核单证、核对货物并实施现场检验检疫。
德国和荷兰对出境集装箱的检验检疫按贸易合同或输入国要求进行。对进境集装箱的检验检疫实行由公司自律管理的运行机制,政府一般不实施边境检验检疫和卫生除害处理,但对未经检疫处理装载动植物、动植物产品和食品等的集装箱,则须与所载货物一并进行检验检疫或卫生除害处理。德国对来自疫区的集装箱,则根据其是否构成危害的实际情况,分为一般熏蒸消毒、转至第三国、退回或销毁处理[5]。
2 我国进出境集装箱检疫要求
2021年4月15日,我国正式实施《中华人民共和国生物安全法》,建立了首次进境或者暂停后恢复进境的动植物、动植物产品、高风险生物因子国家准入制度。进出境的人员、运输工具、集装箱、货物等应当符合我国的生物安全管理要求。
目前我国进出境集装箱按照《进出境集装箱检验检疫管理办法》有关要求进行检验检疫管理工作。该办法最初于2000年1月由原国家出入境检验检疫局发布,随后2018年海关总署令第238号、2023年海关总署令第262号对其进行修订,规定了出境、进境、过境的集装箱均应实施检验检疫,并对集装箱的卫生除害和监督管理作出要求。
在标准方面,2018年,我国发布了国家标准GB/T 36854—2018《集装箱熏蒸操作规程》,该标准是对检疫发现问题后熏蒸处理的操作要求。2021年,又发布了GB/T 39916—2021《进出境集装箱场站植物检疫防疫体系建立指南》、GB/T 39919—2021《出境集装箱植物检疫规程》、GB/T 39921—2021《进境集装箱植物检疫规程》等国家标准[6],详细规定了集装箱的检疫操作流程和要求。
在集装箱进境前,企业需通过国际贸易“单一窗口”向海关申报集装箱数量、规格、启运地/目的地、装载货物类型、数量、箱内有无植物性包装、铺垫材料等。海关根据风险高低确定查验比例,实施现场检疫,对于判定不合格批次需进行不合格处置。目前,我国进境重箱随货物一同实施查验,进境空集装箱未建立统一的监管模式,由直属海关基于监管资源、场地条件等情况实施统一布控或制定统一作业指引。
3 应对集装箱携带有害生物风险的启示
3.1 对于进境空集装箱实施统一布控
由于我国长期处于贸易顺差,空集装箱进境量大,而进境空集装箱携带的有害生物风险不容忽视。笔者建议对进境空集装箱实施统一布控,可将进境空集装箱安全布控检查统一纳入署级新一代海关作业系统,实现国际贸易“单一窗口”统一申报、风控系统统一布控、查管系统统一检查、查异系统统一处置[7]。
3.2 强化集装箱清洁要求
新西兰要求所有进境包括转运到新西兰的海运集装箱,必须满足“运抵时清洁干净”的要求;澳大利亚要求所有进境集装箱必须在入境申报时附带清洁证书。我国可以通过申报系统、发布公告等方式,要求进境集装箱在抵运前进行必要清洁。另外,鼓励我国进出口企业主动采取措施,在装货前对集装箱进行全面检查和清洁,确保货物和集装箱存放区域无污染物,避免集装箱在存放和运输过程中受到有害生物污染。
3.3 加强合作与交流
有害生物的传播往往跨越国界,因此国际合作和信息共享对于防止其扩散至关重要。我国应积极加强国际植物保护公约、世界动物卫生组织等机构的合作,共同应对有害生物入侵的挑战。我国相关部门也可加强与航运公司、集装箱公司、贸易商的交流,共同防范海运集装箱有害生物入侵[8]。
4 结语
随着全球贸易的不断发展,进出境集装箱携带有害生物的风险将持续存在,有效防控进出境集装箱携带有害生物风险,是维护国门生物安全、保障农林牧渔业发展的重要保障。未来,应持续关注全球疫情动态,不断完善相关政策和措施,加强技术研发和创新,提高有害生物的监测和防控能力。同时,相关人员应加强面向公众的宣教,提高全社会对有害生物入侵危害的认识,形成全社会共同参与、共同防范的良好氛围。
参考文献
[1]万华乐, 顾光昊, 林逸嘉, 等. 海运集装箱植物检疫国际规则制定进展与展望[J]. 植物检疫, 2023, 37(6): 69-75.
[2]黄静, 孙双艳, 马菲. 新西兰《生物安全法》及相关法规和要求[J]. 植物检疫, 2022, 34(4): 81-84.
[3] 石磊, 张岳林, 马赛. 借鉴澳大利亚的先进管理经验改革进境集装箱空箱的检验检疫模式[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2007, 30(4): 246-249.
[4] 易宗强, 周淑辉, 顾光昊. 集装箱检疫概述[J]. 植物检疫, 2018, 32(6): 1-5.
[5] 靳步. 北美海运集装箱倡议行动及对我国的启示[J]. 植物检疫, 2020, 31(6): 6-8.
[6] 曹军, 顾光昊, 万华乐, 等. 中国进出境集装箱植物检疫标准体系构建初探[J]. 植物检疫, 2024, 38(4): 60-63.
[7] 文勇, 林谷园, 张晓燕. 进境集装箱空箱植物检疫现状及风险应对措施[J]. 植物检疫, 2014, 28(3): 84-88.
[8] 裘炯良, 郑剑宁, 赵瑞, 等. 宁波口岸外来有害生物截获情况及国境口岸检疫对策[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2011, 34(5): 379-381.
基金项目:海关总署科研项目(2023HK054)
第一作者:史亚千(1983—),女,汉族,陕西华阴人,硕士,高级农艺师,主要从事动植物检验检疫工作,E-mail: 28377950@qq.com
通信作者:顾光昊(1971—),女,汉族,江苏盐城人,硕士,农艺师,主要从事进出境植物检疫管理和国际植物保护公约履约研究工作,E-mail: gu_guanghao@customs.gov.cn
1. 深圳海关 深圳 518100
2. 深圳市检验检疫科学研究院 深圳 518100
1. Shenzhen Custom, Shenzhen 518100
2. Shenzhen Academy of Inspection and Quarantine, Shenzhen 518100
第7卷 第7期
2025年7月
动植物检疫 / Animal and Plant Quarantine n
基于文献计量分析的外来物种
入侵防控与治理研究热点及展望
杨倩茹 1
摘 要 外来物种入侵会威胁国家的生物多样性和国门生物安全。对此,国内外学者从多个视角开展了研究。梳理国内外已有的研究成果,及时追踪该研究领域的最新进展,能够为我国外来物种入侵防控事业提供新的视角和思路。本研究通过计量分析工具对2004—2024年 Web of Science数据库和中国知网数据库中关于外来入侵物种防控研究的中英文文献进行分析,发现中英文文献中有关防控与治理外来物种入侵的研究聚焦4个热点方向,分别是防控与治理理论研究、法律制度研究、风险评估研究、公民参与研究,研究文献在研究内容、研究框架、研究方法等方面各有特点。针对中国防控与治理外来物种入侵这一议题,未来研究可以从拓宽理论视野、加强定量研究方法应用、发挥公民科学项目潜力等方面开展,以更好地应对外来物种入侵带来的挑战。
关键词 外来物种入侵;CiteSpace;防控与治理;公民科学;文献计量分析
Research Hotspots and Prospects of Invasive Alien Species Prevention and Governance Based on Bibliometric Analysis
YANG Qian-Ru 1
Abstract The invasion of alien species poses a threat to a country’s biodiversity and biosecurity. To address this issue, scholars both domestically and internationally have conducted extensive research from various perspectives. Reviewing existing research and tracking the latest developments in this field can provide new insights and strategies for China’s efforts to prevent and control alien species invasions. By using bibliometric analysis, this study examines Chinese and English literature on invasive alien species prevention and govemance research from the Web of Science and CNKI databases from 2004 to 2024. It is found that the research on the prevention and control of invasive alien species in Chinese and English literature focuses on four hot directions, namely the theoretical research of prevention and control, the research of legal system, the research of risk assessment, and the research of citizen participation. In view of the topic of prevention, control and management of alien species invasion in China, future research can be carried out by broadening the theoretical horizon, strengthening the application of quantitative research methods, and giving full play to the potential of citizen science projects, so as to better cope with the challenges brought by alien species invasion.
Keywords invasive alien species; CiteSpace; prevention and control; citizen science; bibliometric analysis
作者简介:杨倩茹(1990—),女,汉族,河北邢台人,硕士,助理研究员,主要从事海关政策研究工作,E-mail: 695265495@qq. com
1. 海关总署研究中心 北京 100000
1. Research Center of the General Administration of Customs, Beijing 100000
随着国际贸易的快速发展、国际交流的日益频繁,外来物种入侵的风险逐渐增大,对自然、经济、粮食安全及人类健康构成重大威胁。2023年,生物多样性和生态系统服务政府间科学与政策平台发布的《外来入侵物种及其控制评估报告》指出,“外来物种每年给全球经济造成的损失在2019年已超过4230亿美元,外来入侵物种构成的严重的全球性威胁不仅被低估,而且未得到充分重视和认识。”[1]这份报告揭示了外来物种入侵问题的普遍性和严重性。中国政府高度重视生物安全问题,将生物安全纳入国家安全体系,颁布实施《中华人民共和国生物安全法》《外来入侵物种管理办法》等法律法规强化监管,严厉打击非法引入外来物种的行为,多措并举防范外来物种入侵,加强生物安全管理,持续提升国家生物安全治理能力。
针对日益严峻的外来物种入侵问题,学术界已有相当规模的文献积累。为此,本研究采用文献计量分析方法,对防控与治理外来物种入侵这一领域的研究前沿和热点问题进行梳理和分析,旨在揭示该领域的研究主题和发展趋势,为中国在该领域的研究和实践提供参考,进而促进相关政策的制定和完善,进一步提升国家生物安全治理水平。
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源
本研究以Web of Science核心合集数据库和中国知网数据库为数据来源,采用统一的“主题”字段进行文献检索,时间跨度上选取了2004年6月至2024年6月,为尽量获取最新信息,检索截止日期为2024年6月30日。
为优先保证文献的查全率,在中文文献来源上,使用的检索词为“外来物种入侵”或“外来入侵物种”或“生物入侵”,检索文献数据共计3215篇,通过CiteSpace进行有效文献处理后,最终保留有效文献共计2869篇。在英文文献来源上,检索式为(TS = invasive alien species OR TS = invasive exotic species OR TS = biological invasions),限定Artilce文献类型,检索文献数据共计4677篇,通过CiteSpace进行有效文献处理后,最终保留有效文献共计2947篇。
1.2 分析方法
对于检索得到的有效文献,本研究采用“文献计量分析”方法进行处理,并用CiteSpace 6.3R1进行计量分析。CiteSpace是一款引文可视化分析软件,可以将文献的关键词、作者、国家等进行频次分析,生成关键词共现图谱、聚类图谱、时间线图谱等,从而更好地展示所研究领域的主题与趋势。
2 研究结果
2.1 年度发文量分析
图1为中英文文献关于外来物种入侵领域的年度发文情况。从中可以看出,中文文献的发文量经历了从上升至缓慢下降的趋势,在2008年达到发文的顶峰后开始逐渐下降,发文量较为平稳;英文文献的发文量总体上呈现出持续递增、偶有波动下降趋势。值得一提的是,2015年之前,中文文献在该领域的发文量高于英文文献,而2015年之后,英文文献年度发文量开始超过中文文献。根据发文量年度分布情况,外来物种入侵防控与治理已经得到国内外学者的广泛关注并开展了持续性的研究。
2.2 关键词分析
在文献计量研究中,可以按照学科领域建立词频,从而对研究者的创造活动进行定量分析。词频分析方法就是从文献信息中提取能够表达文献核心内容的关键词或主题词频次的高低分布,研究该领域发展动向和研究热点的方法[2]。
2.2.1 关键词共现网络
关键词共现分析就是基于数据库提供的关键词,将这些关键词作为网络节点,并通过计算它们在文献中的共同出现频次来构建共现矩阵,形成关键词共现图谱,从而揭示研究领域内的概念关系、特征及主题演化等。以“keyword”作为网络节点对数据库的文献进行分析,形成关键词共现网络图(图2)和中英文文献高频关键词(表1)。
中文文献关键词共现图谱中共有408个节点和407条连线,出现频次≥50次的关键词有10个,涉及生物入侵、外来物种、危害、防治、对策、风险评估等方面。英文文献关键词共现图谱中共有426个节点和629条连线,出现频次≥50次的关键词有64个,涉及生物入侵、外来物种、影响、外来植物、管理、模型等方面。
从中英文文献的关键词共现图谱来看,国内外研究者围绕外来物种入侵的危害与对策开展了大量的研究,其中对其影响、防治以及外来植物的研究关注度较大,此外在其风险评估、模型等方面也开展了很多研究。
2.2.2 关键词聚类分析
关键词聚类能够将关键词按照一定的方式进行归类,归纳出该研究领域的研究主题。它侧重于体现聚类间的结构特征,突出关键节点及重要连接。通常在完成关键词聚类后,会在图谱的可视化结果的左上角显示Modularity(简称“Q值”)和Silhouette(简称“S值”)。Modularity是网络模块的评价指标,Q值越大,表示聚类效果越好。Silhouette是用于评价聚类效果的参数,S值越接近1,反映网络的同质性越高,S为0.7时聚类结果具有高信度,S为0.5以上,则可以认为聚类是合理的。Q值和S值是衡量聚类效果的参数,通常Q>0.3,S>0.7,则表明聚类效果显著。
在关键词共现的图谱上,对关键词进行聚类分析。为避免关键词聚类图谱过于拥挤,更好地识别每个关键词的独立性,对关键词聚类图谱进行了分散调整(图3)。本研究提取关键词最大的前15个中英文聚类。
从图谱聚类数值上来看,中文文献关键词聚类图谱Q值为0. 8328,S值为0. 9627,英文文献关键词聚类图谱Q值为0. 7538,S值为0. 8852,数值结果表明该聚类结果的网络结构是显著的,且具有高信度。结合聚类网络图谱,对中英文关键词聚类进行主题归类,见表2和表3。其中,聚类标签数值越小,聚类规模越大,包含关键词越多,说明聚类领域越重要。
结合关键词聚类图谱和聚类分类表,可以发现,中文和英文文献在外来物种入侵的研究内容上有许多共同之处,二者均对外来物种入侵的影响和防治与管理、外来植物入侵、风险评估等开展了研究。相较而言,中文文献在国家安全尤其是生物安全方面展开了更多的研究,英文文献则在公民科学和引种方面展开了更多的研究。
3 外来物种入侵防控与治理的研究热点分析
从计量分析来看,当前外来物种入侵防控与治理研究的热点主题聚焦于防控治理的理论研究、法律制度、风险评估和公民参与。
3.1 基于防控与治理的理论研究视角逐渐增多
学术界从治理理论的视角对防控外来物种入侵进行了研究。郑寒等[3]提出利用网络技术构建行动者网络促进全民参与生态风险防控,构建国家尺度的生物安全治理行动者网络。苏芸芳[4]基于整体性治理的视角,认为外来物种入侵治理作为国家安全治理的子系统不应固守以往的政府单边管理模式,而应引入社会参与和多元共治的新理念,鼓励公众参与治理过程。Andrea Rawluk等[5]提出适应性治理能够反映社会—生态系统的动态联系,可以通过合作伙伴网络进行信息收集、知识共享和动员,以实现更有效的生物安全治理。Kentaro Miyanaga等[6]将日本琵琶湖作为研究案例,探讨了适应性治理在管理入侵性外来水生植物中的应用,强调了预防性行动的重要性以及政府在促进多方利益相关者互动和合作中的重要作用。较之于以往对外来物种入侵防控的研究多从入侵生物学、生态学的角度,近几年的研究中不少研究者开始从治理理论的视角来对外来物种入侵防控进行研究,如适应性治理、整体性治理等视角,这些为外来物种入侵的防控治理研究提供了新的思路。
3.2 外来物种入侵防控的法律制度建设更倾向于专门立法
为防治外来物种入侵,国内外法律体系建设日趋完善。《生物多样性公约》和《国际植物保护公约》等都强调了预防和控制外来物种入侵的重要性。美国出台多部法律法规专门应对外来物种入侵,如《美国外来有害水生生物危害预防与控制法》(1990年)、《美国国家入侵物种法》(1996年)、《入侵物种法令》(1999年)等,不断完善与外来物种相关的法律制度建设。澳大利亚在外来物种入侵上有专门的立法,如《澳大利亚生物安全法》(2015年)、《澳大利亚环境保护和生物多样性保护法》(1999年)等。Piero Genovesi等[7]对欧盟法规1143/2014进行了讨论,该法规首次建立了对所有成员国具有约束力的入侵物种管理法律框架,被视为应对外来物种入侵的一个积极举措。Larissa Faria等[8]指出巴西已发布了85份与外来物种入侵有关的法律文书,重点在预防和控制方面。Kenji Kamigawara等[9]以水蓼的入侵历史为例分析了法国、英国和日本在管理水生入侵性外来植物方面的立法措施及成效,指出立法是管理入侵性外来植物的有效方法之一。
中国已经出台多项管理政策及法律法规,对外来物种入侵防控与治理具有积极的意义。荆珍等[10]认为我国的外来物种入侵防控制度已逐步形成,但有必要制定一部防控外来物种入侵的专门性法律。王瑞等[11]系统梳理了我国外来物种入侵相关政策法规和管理机制,发现外来物种入侵管理的法规相对分散。王从彦等[12]认为我国已围绕生物入侵防控构建起日趋完备的法律法规体系,但在生物安全预警防控管理方面还需进一步提升。
3.3 外来物种入侵的风险评估方法和模型构建研究持续增长
基于中英文文献分析,国内外学者普遍采用定性与定量相结合的方法系统评估外来物种入侵的风险。
从中文文献来看,主要围绕当前我国风险评估的现状、评估体系、评估系统或评估模型进行了研究。例如,李惠茹等[13]认为当前我国外来植物风险评估存在物种基础信息缺乏、适生区分析不完善、风险评估体系不客观等问题;段梦格等[14]建立了综合分析外来生物入侵风险的评估方法,并以苹果蠹蛾和番茄潜叶蛾为例对其入侵风险进行了量化评估,为精准防控国际贸易中的外来物种入侵提供了新思路。韩倩等[15]提出了农业外来物种入侵风险区划分评估指标体系,为农业外来物种入侵的监测和防控提供了参考。
从英文文献来看,围绕风险评估的方法、工具、模型等展开研究。联合国粮食及农业组织提出的有害生物风险分析方法,为世界许多国家和地区提供了风险评估参考。Sabrina Kumschick等[16]认为澳大利亚杂草风险评估系统是一种有效的边境前入境植物风险筛查工具,已在多个国家进行了测试与应用。Helen E. Roy等[17]提出全面的外来物种风险评估标准,适用于全球的风险评估。
3.4 公民参与外来物种入侵防控的重要性逐渐成为共识
公众参与在外来物种入侵的防控方面发挥着至关重要的作用。中英文文献从多个维度上探讨了公民参与在外来物种入侵防控中的关键性作用及价值。郑寒等[3]提出利用大数据号召民众参与监测机制,开展公民科学研究,促进全民参与。苏芸芳[4]认为应引入社会参与和多元共治的新理念,鼓励公众参与治理过程。Piero Genovesi等[18]指出公众教育在生物入侵管理和自然保护中发挥着关键作用,建议提高欧洲公民对外来物种入侵这一威胁的认识。Ana Cristina Cardoso等[19]通过公民科学与开放数据相结合的模型,利用智能手机应用程序和在线平台收集数据,更好地监测和应对外来物种入侵。Brian Alan Johnson等[20]指出公民科学利用信息通信技术在收集外来入侵物种数据方面具有重要潜力。Leif Howard等[21]发现智能手机应用程序增强了通过公民科学监测外来物种入侵的潜力。Michael J.O.Pocock等[22]指出公民科学在数据准确性和空间覆盖不均等方面的局限性,提出提高数据质量、利用技术进步和公众参与度来克服局限性。
4 结论与展望
本文采用文献计量方法对中英文文献中关于外来物种入侵防控治理的研究进行了系统分析,研究发现,学术界围绕外来物种入侵防控治理的探讨已在理论架构、法律制度建设、风险评估与公民参与等方面进行了多维度探讨与研究。尽管中英文文献在研究的深度和广度上呈现差异性,但对比分析可以发现,中文文献在治理理论和公民科学领域的研究相对较为有限,这可能与研究视角的局限性和研究方法的发展阶段相关,但在法律制度与风险评估方面则取得了一定的进展,法律制度建设初具规模、风险评估的科学性与系统性不断增强。这些为我国外来物种入侵防控治理的进一步研究奠定了坚实的基础,为制定更为精准有效的外来物种入侵防控策略提供了重要的参考价值。未来研究可在此基础上进一步拓展,尤其是在加强治理理论的创新性研究、深化公民科学参与的实践性探索以及提升风险评估的精确度和实用性方面,以期构建更为系统、高效的外来物种入侵防控治理体系。
4.1 结论
4.1.1 防控治理外来物种入侵的研究深度和广度持续拓展
结合对文献的关键词进行共现和聚类分析,从总体趋势上来看,中英文文献在该领域的研究热度不断增加,研究内容复杂性逐步增强,研究深度和广度进一步拓宽。具体来看,研究视角从最初关注外来物种入侵的基本影响及其危害,逐步扩展到了对外来入侵物种的风险评估定量研究、防控治理策略、生物安全法律法规完善、通过公民科学提高公众认知参与等领域。这些研究不仅涵盖了生物学和生态学的传统范畴,更通过跨学科的理论和方法,融入了社会科学、管理科学等多学科的理论与方法,也为今后深入探究外来物种入侵防控治理策略奠定了坚实基础。
4.1.2 定量研究方法在外来物种入侵防控研究中日益普及
定量研究方法开始在物种入侵经济成本估算、风险评估模型、风险评价指标体系、公民科学调查等研究领域应用并发挥着越来越重要的作用,不仅提高了研究的精确性和科学性,也为政策制定和管理提供了有力的支持。从研究方法上来看,中英文文献均采用了定性和定量的研究方法开展研究,但英文文献在定量研究成果上更为丰富,如风险评估模型或指标构建的定量研究取得了不少成果,有的甚至已经在全球推广。澳大利亚杂草风险评估系统就是一种用于评估外来植物入侵风险的工具,在不同的地区和不同种类的风险评估中广泛应用。又如,英文文献中利用InvaCost数据库围绕外来物种入侵经济成本开展了大量的研究,有助于揭示全球化背景下入侵物种成本如何在不同地区之间的分布,而中文文献中该领域的相关研究相对较少。
4.1.3 风险评估研究的科学性和系统性不断提升
风险评估有利于识别和量化潜在的入侵风险,为制定预防和管理措施提供科学依据。中英文文献在风险评估的框架设计、体系标准、评估系统、模型构建等方面开展了大量的研究,如已形成多个世界范围内影响力比较大的评估系统,如澳大利亚杂草风险评估系统、德国—奥地利黑名单信息系统等。又如,通过定量研究方法构建风险评估模型来对入侵物种分布、环境适应性等进行评估,这些评估系统和模型进一步提高了风险评估的科学性和系统性,为制定针对性的防控策略提供了强有力的科学支持。
4.2 展望
4.2.1 拓展外来物种入侵防控治理理论的研究视角
国内学者关于外来物种入侵的研究始于20世纪80年代,早期研究多从自然科学的视角探讨,随后社会科学领域的研究逐渐增多。关于外来物种入侵防控治理理论的研究起步较晚,尽管已有整体性治理理论、行动者网络等理论框架被引入讨论,但成果相对有限。如国内当前在外来物种入侵防控的法律制度建设上已初具规模,形成了较为完善的法律法规体系,然而,将治理理论更深入地融入现行法律制度,指导法律实践,以实现理论与实践的有机结合,还有很大的提升空间。建议可进一步拓展理论研究的广度与深度,比如借鉴国际理论研究成果,结合国内相关案例,从适应性治理的视角开展研究,从而推动国内在外来物种入侵防控领域的理论研究向更深层次和更广的范围拓展。
4.2.2 加强定量研究方法在外来物种入侵防控领域的应用
尽管国内在定量研究领域取得了一定进展,但定量和实证研究相对偏少,成果仍显不足。定量研究在评估入侵风险、监测预警和制定防控策略方面发挥着重要作用。比如,对外来物种入侵进行风险评估,是防治外来物种入侵最经济有效的方法,能够在很大程度上降低外来物种的管理成本。生态环境部在2012年首次发布了外来物种环境风险评估技术导则,为外来物种入侵评估提供了评估标准。国内一些学者在构建风险评估的指标与模型等方面也开展了一定的研究,然而,面对不断变化的新情况和新挑战,现有的评估体系和方法还需进一步优化。建议继续深化该领域的研究,紧跟国际学术研究前沿,拓宽定量研究的范围,加大定量研究方法在物种入侵成本(尤其是以Invacost数据库为基础开展定量研究)、风险评估模型等领域的应用,从而为制定有效的防控治理策略提供科学依据。
4.2.3 发挥公民科学项目在外来物种入侵防控治理中的潜力
公众参与和公民科学是两个相关但又有所区别的概念,前者强调公众的主动性与责任感,比如参与社区服务、宣传等,后者则是一种科学研究模式,比如科学家与公众合作、数据收集与分析等。在防控与治理的研究上,二者可以相互结合。国外在公民科学的研究上处于领先地位,其研究领域不断拓展,尤其是在外来物种入侵的研究领域,公民科学为数据收集提供了有力支持。如今,技术发展日新月异,特别是智能电子设备的普及,技术与公民科学的整合效果进一步放大,公民科学参与度和效率显著提升。公民可以通过智能手机等移动设备,更加便捷地参与到数据的监测、收集和分析中,这不仅增强了公民对科学研究的参与感,也使得他们在外来物种入侵的防控治理中扮演了更加重要的角色。国内当前的研究多基于公众参与的视角,在已有的政策层面上出台了《关于进一步加强生物多样性保护的意见》《外来入侵物种管理办法》等文件,均提及鼓励引导公众依法参与防控工作,表明了公众参与外来入侵物种的防治已形成社会共识,学术界也从多元共治的视角对公众参与防治进行研究,但是在公民科学的研究上尚处于起步阶段,还有诸多研究潜力有待挖掘。
参考文献
[1] 联合国. 最新评估: 外来入侵物种对自然、经济、粮食安全及人类健康构成重大威胁[EB/OL]. (2023-09-04)[2024-07-29]. https://news.un.org/zh/story/2023/09/112116.
[2] 李杰, 陈超美. CiteSpace: 科学文本挖掘及可视化(第三版)[M]. 北京: 首都经济贸易大学出版社, 2016: 64-135.
[3] 郑寒, 桂巧玲. 行动者—网络视角下全面参与生物安全治理策略分析——以云南清除外来入侵物种福寿螺为例[C]. 云南: 生物多样性研究, 2021: 271-277.
[4] 苏芸芳. 整体性治理视域下防治外来物种入侵法治研究[J]. 中国环境管理, 2021, 13(02): 134-142.
[5] Andrea Rawluk, Ruth Beilin, Stephanie Lavau. Enacting shared responsibility in biosecurity governance: insights from adaptive governance[J]. Ecology and Society, 2021, 26(2): 18.
[6] Kentaro Miyanaga and Katsuki Nakai. Making adaptive governance work in biodiversity conservation: lessons in invasive alien aquatic plant management in Lake Biwa, Japan[J]. Ecology and Society. 2021, 26(2): 11.
[7] Piero Genovesi, Carles Carboneras, M. Vila, et al. EU adopts innovative legislation on invasive species: a step towards a global response to biological invasions?[J]. Biological Invasions. 2015(17): 1307-1311.
[8] Larissa Faria, Barbara Maichak de Carvalho, Laís Carneiro, et al. Invasive species policy in Brazil: a review and critical analysis[J]. Environmental Conservation. 2022, 50(1): 67-72.
[9] Kenji Kamigawara, Katsuki Nakai, Naohiko Noma, et al. What kind of legislation can contribute to onsite management?: Comparative case studies on legislative developments in managing aquatic invasive alien plants in France, England, and Japan[J]. Journal of International Wildlife Law & Policy. 2020, 2(23): 83-108.
[10] 荆珍, 田崇峥. 论我国外来物种入侵法律制度的完善[J]. 华北理工大学学报(社会科学版), 2022, 22(4): 13-18.
[11]王瑞, 黄宏坤, 张宏斌, 等. 中国外来物种入侵防控法规和管理机制空缺分析[J]. 植物保护, 2022, 48(4): 2-9.
[12]王从彦, 刘丽萍. 新时代下生物入侵预警防控管理问题分析[J]. 环境与发展, 2021, 33(2): 192-201.
[13]李惠茹, 严靖, 杜诚, 等. 中国外来植物入侵风险评估研究[J]. 生态学报, 2022, 42(16): 6451-6463.
[14]段梦格, 冼晓青, 王书平, 等. 基于国际贸易和环境气候的生物入侵风险评估综合模型研究初探[J]. 植物保护, 2022, 48(6): 31-41.
[15] 韩倩, 李涛, 闫仁凯, 等. 十堰市农业外来物种入侵风险区划分评估指标体系研究[J]. 环境生态学, 2024, 6(3): 79-83.
[16] Sabrina Kumschick, David M. Richardson. Species-based risk assessments for biological invasions: advances and challenges[J]. Diversity and Distributions. 2013, 19(9): 1095-1105.
[17] Helen E. Roy, Wolfgang Rabitsch, Riccardo Scalera, et al. Developing a framework of minimum standards for the risk assessment of alien species[J]. Journal of Applied Ecology. 2017, 55(2): 526-538.
[18] Genovesi, P, Carboneras, C., Vilà, M, et al. EU adopts innovative legislation on invasive species: a step towards a global response to biological invasions?[J]. Biological Invasions. 2015, 17: 1307-1311.
[19] Ana Cristina Cardoso, Konstantinos Tsiamis, Eugenio Gervasini, et al. Citizen Science and Open Data: a model for Invasive Alien Species in Europe[J]. Research Ideas and Outcomes. 2017, 3: 1-20.
[20] Brian Alan Johnson , Andre Derek Mader, Rajarshi Dasgupta, et al. Citizen science and invasive alien species: An analysis of citizen science initiatives using information and communications technology (ICT) to collect invasive alien species observations[J]. Global Ecology and Conservation. 2019, 21: 1-14.
[21] Leif Howard , Charles B. van Rees, Zoe Dahlquist, et al. A review of invasive species reporting apps for citizen science and opportunities for innovation[J]. NeoBiota. 2022, 71: 165-188.
[22] Michael J. O. Pocock, Tim Adriaens, Sandro Bertolino, et al. Citizen science is a vital partnership for invasive alien species management and research[J]. iScience. 2024, 27(1): 1-16.

图1 2004—2024年外来物种入侵领域中英文文献年度发文量 Fig.1 Annual publication volume of Chinese and English literature on invasive alien species from 2004 to 2024
图2 2004—2024年外来物种入侵领域中文(左)和英文(右)文献关键词共现网络图谱
Fig.2 Keywords co-occurrence network diagram in Chinese (left) and English (right) literature on invasive alien species from 2004 to 2024
表1 2004—2024年外来物种入侵领域中英文文献
排名前十的高频关键词 Table 1 Top 10 high-frequency keywords in Chinese and
English literature on invasive alien species from 2004 to 2024
排名 | 中文文献 | 英文文献 | |||
关键词 | 频次 | 关键词 | 频次 | ||
1 | 生物入侵 | 704 | biological invasions (生物入侵) | 862 | |
2 | 外来物种 | 165 | invasive species (外来物种) | 448 | |
3 | 危害 | 116 | diversity (多样性) | 327 | |
4 | 对策 | 113 | biodiversity (生物多样性) | 320 | |
5 | 入侵 | 102 | patterns (模式) | 319 | |
6 | 防治 | 66 | impacts (影响) | 298 | |
7 | 有害生物 | 60 | alien plants (外来植物) | 293 | |
8 | 风险评估 | 53 | (外来入侵物种) | 281 | |
9 | 入侵植物 | 53 | alien species (外来物种) | 266 | |
10 | 外来植物 | 50 | management (管理) | 263 | |
图3 2004—2024年外来物种入侵领域中文(左)和英文(右)文献关键词聚类网络图谱
Fig.3 Keywords clustering network diagram in Chinese (left) and English (right) literature on invasive alien species from 2004 to 2024
表3 2004—2024年外来物种入侵领域英文文献
关键词聚类分类表
Table 3 Keywords clustering classification chart in English literature on invasive alien species from 2004 to 2024
序号 | 聚类编号 | 代表性关键词 |
1 | #0 invasive alien species | invasive species impact |
#1 biological invasions | human disturbance biological invasion | |
#2 exotic species | species traits、biodiversity impacts | |
#4 invasive species | non-native species | |
2 | #3 plant invasions | species distributions models |
#11 ornamental plants | ornamental plants | |
3 | #5 risk assessment | ecological impact |
#8 invasive species management | biological control、invasive distributions | |
#9 introduced species | introduced species | |
#10 introduction pathways | introduction pathways | |
#12 long-distance dispersal | intercontinental dispersal | |
4 | #7 citizen science | citizen science |
#13 online survey | online survey | |
#14 public perception | public perception | |
5 | # 6 climate change | non-indigenous species、climate change |
表2 2004—2024年外来物种入侵领域中文文献
关键词聚类分类表 Table 2 Keywords clustering classification chart in Chinese literature on invasive alien species from 2004 to 2024
序号 | 聚类编号 | 代表性关键词 |
1 | #0生物入侵 | 经济损失、防控、生物入侵 |
#2入侵 | 有害生物、人类活动、分布、立法 | |
#3入侵物种 | 特点、入侵物种、策略、对策 | |
#5外来种 | 外来种、入侵种、入侵性、松材线虫 | |
#8外来物种 | 防控对策、外来生物 | |
#11危害 | 防治措施、原因、互花米草 | |
#12紫茎泽兰 | 入侵现状、药剂防治 | |
2 | #4引种 | 入侵途径、防治对策、引种 |
#6防治 | 气候变化、防治、入侵机制、适生区预测 | |
#10对策 | 保护管理、对策、入侵风险 | |
#13管理 | 控制、治理、管理、影响 | |
3 | #1外来植物 | 人类活动、分布、外来植物 |
#9入侵植物 | 物种组成、化感作用、风险评价体系 | |
4 | #7风险评估 | 风险评估、风险防范、管理对策、生态安全 |
5 | #14生物安全 | 生物安全、国家安全、总体国家安全观、法治化 |
第7卷 第7期
2025年7月
Health Quarantine / 卫生检疫
2023 年济宁市 HIV-1 新发感染者病毒基因特征及耐药分析
范莹莹 1 , 2 杨聪伶 1 李 琰 1 孟 哲 1 , 2 刘芳苑 1 , 2 焦伯延 1 , 2 * 刘 伟 1 , 2 *
摘 要 本研究通过收集山东省济宁市2023年HIV-1新发感染者血样,进行反转录和巢式PCR扩增样本人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)pol区基因并测序,利用中国艾滋病病毒基因序列数据平台分析HIV基因型别并构建分子网络,采用MEGA 7.0.14软件构建进化树,通过美国斯坦福大学HIV耐药数据库在线软件工具分析耐药突变位点,为艾滋病的精准防控提供科学依据。本研究共获得88份HIV pol基因序列,分为8个基因型,优势基因型主要是两个流行重组型(Circulating Recombinant Form,CRF)CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型。结果表明,88条序列蛋白酶区核苷酸相似性为90.04%~100%,逆转录酶区核苷酸相似性为90.93%~100%;HIV总体耐药率为9.09%(8/88),分子网络入网率为23.86%(21/88),形成10个分子簇,其中8个分子簇由男性组成。因此,应加强对艾滋病病毒感染者的监测,及时发现耐药株和艾滋病传播风险因素,有效控制艾滋病的传播风险。
关键词 艾滋病;艾滋病病毒耐药性;分子流行病学;分子网络
Genetic Characteristics and Drug Resistance Analysis of Newly Infected HIV-1 Patients in Jining City in 2023
FAN Ying-Ying1,2 YANG Cong-Ling1 LI Yan1 MENG Zhe1,2
LIU Fang-Yuan1,2 JIAO Bo-Yan1,2* LIU Wei1,2*
Abstract This study aimed to investigate the genetic characteristics and drug resistance profiles of newly diagnosed HIV-1 infections in Jining City in 2023. Blood samples were collected from individuals with new HIV-1 infections, and the pol region gene of human immunodeficiency virus (HIV) was amplified using reverse transcription and nested PCR, followed by sequencing. HIV genotypes was analyzed and the molecular networks were constructed using the Chinese AIDS virus gene sequence data platform, while the phylogenetic tree was constructed using MEGA 7.0.14 software. Drug resistance characteristics were analyzed using the Stanford HIV Drug Resistance Database, so as to provide scientific basis for precise prevention and control of AIDS. A total of 88 HIV pol gene sequences were obtained, representing eight different genotypes. The predominant genotypes are two prevalent circulating recombinant forms (CRFs), namely CRF07_BC and CRF01_AE. The nucleotide similarity of the protease region ranged from 90.04% to 100%, and that of the reverse transcriptase region was 90.93%-100%. The overall prevalence of drug resistance mutations was 9.09% (8/88). Molecular network analysis revealed that 23.86% (21/88) of sequences were involved in molecular clusters, forming 10 distinct clusters, 8 of which were composed entirely of male individuals. These findings highlight the importance of strengthening surveillance among HIV-infected individuals to promptly detect drug-resistant strains and assess transmission risk factors, thereby supporting more effective HIV prevention and control strategies.
Keywords Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS); HIV drug-resistance; molecular epidemiology; molecular network
基金项目:山东省医药卫生科技项目(202412060648)
第一作者:范莹莹(1992—),女,汉族,山东济宁人,本科,主管技师,主要从事微生物检验工作,E-mail: 1269792106@qq.com
通信作者:刘伟(1976—),男,汉族,山东济宁人,硕士,副主任医师,主要从事疾病控制工作,Email: wliujncdc@163.com
共同通信作者:焦伯延(1983—),男,汉族,山东济宁人,博士,副主任技师,主要从事微生物检验工作,E-mail: j198319831983@126.com
1. 济宁市疾病预防控制中心 济宁 272000
2. 济宁市传染病预防控制重点实验室 济宁 272000
1. Jining Disease Prevention and Control Center, Jining 272000
2. Jining Key Laboratory of Infectious Disease Prevention and Control, Jining 272000
艾滋病又称获得性免疫缺陷综合征(Acquired Immunodeficiency Syndrome,AIDS),是由人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)感染引起的一种发病时间长、病死率高的慢性传染性疾病[1-2]。HIV基因组包含约9800个核苷酸,其中pol基因编码病毒复制所需的蛋白酶、逆转录酶和整合酶,蛋白酶和逆转录酶是目前艾滋病特效药物治疗的主要作用靶点[3-6]。随着艾滋病治疗覆盖面的不断扩大,HIV逐渐产生了耐药突变,影响艾滋病治疗效果。此外,HIV的pol基因序列数据可提供传播关系的信息,基于病毒序列进行的系统进化分析可以构建关联个体的HIV传播网络,了解传播模式,准确判断潜在传播并确定活跃传播网络,引导针对高风险传染源的精准干预[7]。本研究通过对山东省济宁市2023年新报告且未治疗的HIV-1感染者样本进行pol基因的蛋白酶编码区和逆转录酶1-300氨基酸编码区开展基因测序,分析济宁市2023年HIV-1新发感染者的基因型别、耐药特点和分子网络(又称分子簇,是指经 HIV 基因序列分析确定的一组可能具有传播关系的 HIV 感染者组成的网络),为制定该市艾滋病精准防控策略、干预措施及效果评价提供依据。
1 方法
1.1 样本来源
研究对象是2023年济宁市新报告且未治疗的HIV-1感染者,涉及的人群血液样本相关研究内容通过济宁市疾病预防控制中心伦理委员会审核批准,研究人员充分尊重并保护研究对象的隐私权,所有样本信息均匿名保密。由济宁市各县区疾病预防控制中心采集HIV-1感染者的EDTA抗凝全血,1500 r/min 下离心 15 min,分离血浆,-80℃冰箱保存备用。
1.2 试剂与仪器
核酸快速提取试剂盒(货号:SDKF001,江苏硕世生物科技有限公司);One Step RNA PCR Kit (AMV)(货号:RR024B,日本Takara公司);Taq HS Perfect Mix(货号:R300B,日本Takara公司);实时荧光定量PCR仪(天隆96E,西安天隆科技有限公司):全自动核酸提取仪(SSNP-9600A,江苏硕世生物科技有限公司)。
1.3 核酸提取、扩增与测序
取HIV-1感染者血浆标本200 μL,采用核酸快速提取试剂盒,参照说明书提取血浆标本核酸。按照《HIV-1基因型耐药检测及质量保证指南》扩增HIV-1 pol区基因,包括蛋白酶基因全长和逆转录酶基因1-300氨基酸编码区,进行逆转录和第一轮PCR,PCR引物为:上游引物MAW26:5'-TTGGAAATGTGGAAAGGAAGGAC-3',下游引物RT21:5'-CTGTATTTCTGCTATTAAGTCTTTTGATGGG-3'。随后,再进行第二轮扩增,扩增引物为:上游引物PRO1:5'-CAGAGCCAACAGCCCCACCA-3',下游引物RT20:5'-CTGCCAGTTCTAGCTCTGCTTC-3'。PCR产物送北京德弘昌远生物科技有限公司进行pol区基因测序。
1.4 实时荧光定量PCR反应条件
第一轮PCR:50℃ 30 min;94℃ 5 min;94℃ 30 s;55℃ 30 s;72℃ 30 s;30个循环;72℃ 10 min;4℃保温。第二轮PCR:94℃ 5 min;94℃ 30 s;63℃ 30 s;72℃ 2.5 min;30个循环;72℃ 10 min;4℃保温。
1.5 序列分析与亚型确定
采用MEGA 7.0.14软件进行序列比对,计算序列间相似性后,利用最大似然法自展值设置1000构建pol区基因进化树。利用中国艾滋病病毒基因序列数据平台HIV序列分型在线软件进行分型。另外,利用美国斯坦福大学HIV耐药数据库中的在线软件(http://hivdb.stanford.edu/cpr/)分析蛋白酶抑制剂(Protease Inhibitor,PI)、核苷类反转录酶抑制剂(Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitor,NRTI)和非核苷类反转录酶抑制剂(Nonnucleoside Reverse Transcriptase Inhibitor,NNRTI)耐药突变位点。利用中国艾滋病病毒基因序列数据平台基于HIV Trace构建分子网络[8-9]。
2 结果
2.1 HIV-1亚型分析
对2023年HIV-1新发感染者101份血浆标本进行pol区PCR扩增,成功并获得有效pol区基因序列88条,利用中国艾滋病病毒基因序列数据平台HIV序列分型在线软件对88条序列进行分型,结果显示济宁市共流行8个基因型别,CRF07_BC基因型47份、CRF01_AE基因型26份、CRF08_BC基因型5份、CRF01_BC基因型3份、CRF55_01B基因型3份、B基因型2份、CRF68_01B基因型1份、CRF67_01B基因型1份,如图1所示。
2.2 相似性分析
2023年济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列的蛋白酶区核苷酸相似性为90.04%~100%,蛋白酶氨基酸相似性为88.49%~100%;逆转录酶区核苷酸相似性为90.93%~100%,逆转录酶氨基酸相似性为91.48%~100%,如图2所示。2023年济宁市HIV-1新发感染者47条CRF07_BC基因型序列蛋白酶区核苷酸相似性为90.51%~100%,蛋白酶氨基酸相似性为91.59%~100%;逆转录酶区核苷酸相似性为94.27%~100%,逆转录酶氨基酸相似性为93.55%~100%,如图3所示。2023年济宁市HIV-1新发感染者26条CRF01_AE基因型序列蛋白酶区核苷酸相似性为91.85%~99.63%,蛋白酶氨基酸相似性为90.20%~100%;逆转录酶区核苷酸相似性为92.46%~99.04%,逆转录酶氨基酸相似性为93.60%~98.75%,如图4所示。2023年济宁市HIV-1新发感染者5条CRF08_BC基因型序列蛋白酶区核苷酸相似性为92.20%~97.63%,蛋白酶氨基酸相似性为90.26%~96.86%;逆转录酶区核苷酸相似性为93.17%~95.97%,逆转录酶氨基酸相似性为92.51%~96.86%,如图5所示。
2.3 进化树分析
利用MEGA 7.0.14软件将2023年济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列进行比对后构建进化树,CRF07_BC基因型、CRF01_AE基因型、CRF08_BC基因型、CRF55_01B基因型、B基因型、CRF68_01B基因型、CRF67_01B基因型序列均位于单独的进化分支,如图6所示。
2.4 济宁市HIV-1感染者接受抗病毒治疗前耐药分析
利用美国斯坦福大学HIV耐药数据库根据HIV Consensus B序列分析HIV-1耐药位点,2023年济宁市88例HIV-1新发感染者中,共有8份发生耐药,耐药率为9.09%(8/88)。其中,PI耐药2份,NRTI耐药1份,NNRTI耐药4份,同时发生了NRTI耐药和NNRTI耐药1份,见表1。
根据分析,PI耐药的蛋白酶区发生M46L和Q58E变异;NRTI耐药RT区发生T215S变异;NNRTI耐药RT区发生K103N、P225H、V179E、V179D、K103N、Y188L变异;同时NRTI耐药和NNRTI耐药RT区发生L74I、M184V、K103N、P225H变异,见表2。
2.5 分子网络分析
利用中国艾滋病病毒基因序列数据平台HIV分子网络工具分析2023年济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列的HIV传播分子网络,共21条序列入网,入网率为23.86%,形成10个分子簇(由2个或2个以上节点构成的连接群体。其中,节点代表一个 HIV 感染者或一条病毒序列,边代表连接的两个个体的 HIV 序列的基因距离小于或等于某个阈值,即连接的2个 HIV 感染者存在潜在的传播关系),包含21个节点,12个边。济宁市11个县(市、区)有9个县(市、区)序列入网,6个分子簇的序列来源于单独的县(市、区),4个分子簇的序列来源于不同的县(市、区)。8个分子簇均是男性感染者,2个分子簇是异性感染者。如图7所示。
3 讨论
目前我国HIV-1感染者主要流行的是CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型[7]。然而,不同地区CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型数量存在差异,黑龙江、山西太原、广西龙州、四川彭州等地区CRF01_AE基因型多于CRF07_BC基因型[9-12];浙江丽水和绍兴等地区CRF07_BC基因型多于CRF01_AE基因型[13-14]。本研究在济宁市共发现8种HIV亚型,其中,CRF07_BC基因型占53.41%(47/88),CRF01_AE基因型占29.55%(26/88),结果与浙江丽水和绍兴相近。除CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型外,我国还存在其他基因型艾滋病,本研究获得的CRF08_BC基因型、CRF01_BC基因型、CRF55_01B基因型、B基因型、CRF68_01B基因型、CRF67_01B和基因型在中国已有分布[9-14]。研究结果说明济宁地区的艾滋病以CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型为主,多种基因型共同流行。因此,应加强对CRF07_BC基因型和CRF01_AE基因型艾滋病病毒感染者的耐药筛查和分子网络分析,尽早发现耐药感染者和分子网络,并针对男性同性传播簇开展精准干预,减少艾滋病的传播。
抗病毒治疗是目前降低艾滋病患者死亡和预防艾滋病传播的有效方法,抗病毒药物主要包括蛋白酶抑制剂和逆转录酶抑制剂。然而,随着蛋白酶抑制剂和逆转录酶抑制剂的长期使用,艾滋病病毒感染者的蛋白酶和逆转录酶发生特定基因突变能够降低药物效果,引起治疗失败[15-16]。2023年济宁市新发现艾滋病病毒感染者耐药率为9.09%,低于北京新发现艾滋病病毒感染者耐药率13.5%[17],高于山西太原新发现艾滋病病毒感染者耐药率5.3%[9],与黑龙江地区新发现艾滋病病毒感染者耐药率9.52%相近[10]。对于发生耐药突变的新发现艾滋病病毒感染者要制定有效的治疗方案,并定期检查确定治疗效果,降低免疫缺陷的发生。
济宁发生耐药的种类主要是NNRTI耐药,其次是PI耐药和NRTI耐药,结果与北京、黑龙江、山西太原等地区相似[9-10, 17]。K103N 突变对依非韦伦等一线 NNRTIs 具有高度耐药性,这可能影响这些药物在治疗中的有效性。因此,对于携带K103N 突变的患者,应避免使用依非韦伦等 NNRTIs,而选择其他类别的抗逆转录病毒药物,如整合酶抑制剂。在开始抗病毒治疗(Anti-retroviral Thera-py,ART)前,应对所有 HIV 感染者进行耐药检测,以指导治疗方案的选择。对于接受 ART 的患者,应定期监测病毒载量和耐药情况,及时调整治疗方案。北京、广东、新疆等地出现了对NRTI和NNRTI均耐药感染者[17-19],本研究发现2023年济宁NRTI和NNRTI均耐药感染者1例,为防止耐药株传播,应当加大宣传和行为干预,预防耐药株的传播。
济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列,有21条序列入网,形成10个分子簇。其中,4个分子簇来源于不同的县区,说明随着经济社会的发展进步、交通的便利和人员流通,济宁市不同县区之间存在艾滋病跨地区传播。根据本研究结果,2023年济宁地区市有8个簇是同性传播,因此应当加强对艾滋病同性性传播的防控。
总之,本研究对2023年济宁市HIV-1新发感染者开展pol区基因测序,分析济宁市HIV-1新发感染者的基因型别、耐药特点和分子网络特征,为济宁市艾滋病的精准防控和抗病毒治疗提供有效的数据支撑。
参考文献
[1] Tsai Y T, K M S P, Ku H C, et al. Global overview of suicidal behavior and associated risk factors among people living with human immunodeficiency virus: A scoping review[J]. PLoS One, 2023, 18(3): e0269489. DOI: 10. 1371/journal. pone. 0269489. eCollection 2023.
[2] Butnariu M, Quispe C, Koirala N, et al. Bioactive Effects of Curcumin in Human Immunodeficiency Virus Infection Along with the Most Effective Isolation Techniques and Type of Nanoformulations[J]. International Journal of Nanomedicine, 2022, 17: 3619-3632.
[3] Gonçalves P, Mascarenhas P, Marcelino R, et al. HIV-1 Antiretroviral Drug Resistance in Mozambique: A Systematic Review and Meta Analysis[J]. Viruses, 2024, 16(12): 1808. DOI: 10. 3390/v16121808.
[4] Das D. HIV-1 protease inhibitors and mechanisms of HIV-1’s resistance[J]. Global Health & Medicine, 2024, 6(6): 357-362.
[5] Capeau J, Lagathu C, Ngono Ayissi K, et al. HIV and adipose tissue: A long history linked to therapeutic classes of antiretrovirals[J]. Annales D Endocrinologie, 2024, 85(3): 255-258.
[6] Apostolova N, Blas-García A, Esplugues JV. Mitochondrial interference by anti-HIV drugs: mechanisms beyond Pol-γ inhibition[J]. Trends in Pharmacological Sciences, 2011, 32(12): 715-725.
[7] 曹丕, 郭翀晔, 冯毅, 等. 中国HIV基因序列数据管理及分析系统[J]. 中国艾滋病性病, 2023, 29(8): 848-853.
[8] Rhee S Y, Gonzales M J, Kantor R, et al. Human immunodeficiency virus reverse transcriptase and protease sequence database[J]. Nucleic Acids Research, 2003, 31(1): 298-303.
[9] 梅林, 甘梦泽, 胡婧, 等. 2016—2017年山西省太原市艾滋病病毒感染者毒株基因特征及耐药分析[J]. 疾病监测, 2020, 35(2): 140-145.
[10] 宋潇, 李婷, 江云飞, 等. 黑龙江省588例新报告HIV-1感染者病毒基因特征及耐药分析[J]. 中国艾滋病性病, 2022, 28(7): 781-785.
[11] 覃彩, 黄智冰, 黄争魁, 等. 龙州县HIV-1分子传播网络特征及影响因素分析[J]. 中国艾滋病性病, 2023, 29(2): 136-141.
[12] 何佳, 袁丹, 段振华, 等. 四川省彭州市HIV-1 CRF01_AE毒株分子网络特征分析[J].中国艾滋病性病, 2024, 30(11): 1111-1116.
[13] 陈晓蕾, 梅建华, 陶桃, 等. 丽水市2020—2022年新报告HIV/AIDS患者HIV-1分子网络特征[J].中国艾滋病性病, 2024, 30(6): 600-606.
[14] 何婷婷, 曹栋卿, 林家锋, 等. 绍兴市MSM人群HIV-1分子传播网络特征分析[J]. 预防医学, 2024, 36(7): 571-574+579.
[15] 赵银, 肖寒. 艾滋病抗病毒治疗耐药研究进展[J]. 海南医学, 2021, 32(7): 895-899.
[16] 吴守丽, 刘峰, 颜苹苹, 等. HIV-1耐药突变的研究进展[J]. 中国人兽共患病学报, 2018, 34(1): 44-53.
[17] 李建维, 刘安, 王茜, 等. 2017—2021年北京市50岁以上艾滋病感染者抗病毒治疗前耐药情况及影响因素分析[J]. 中国病毒病杂志, 2022, 12(4): 296-303.
[18] 兰芸, 邓西子, 李凌华, 等. 粤西某市406例病毒抑制失败艾滋病患者基因型耐药分析[J]. 海峡预防医学杂志, 2020, 26(1): 1-3+16.
[19] 王凤英, 金涛, 胡晓远, 等. 新疆1816名艾滋病病毒抑制失败患者耐药分析[J]. 现代预防医学, 2018, 45(13): 2447-2450.

图1 2023年济宁市HIV-1新发感染者基因亚型分析
Fig.1 Genotype analysis of newly infected patients with HIV-1 in Jining City, 2023

图2 2023年济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列相似性分析
Fig.2 Nucleotide similarity analysis of 88 pol gene sequences from newly infected patients with HIV-1 in Jining City, 2023

图3 2023年济宁市HIV-1新发感染者47条CRF07_BC基因型序列相似性分析
Fig.3 Genotype sequence similarity analysis of 47 CRF07_BC genotype HIV-1 strains from newly diagnosed cases in Jining City, 2023

图4 2023年济宁市HIV-1新发感染者26条CRF01_AE基因型序列相似性分析
Fig.4 Similarity analysis of 26 HIV-1 CRF01_AE sequences from newly diagnosed cases in Jining City, 2023

图5 2023年济宁市HIV-1新发感染者5条CRF08_BC基因型序列相似性分析
Fig.5 Sequences similarity analysis of 5 CRF08_BC genotype HIV-1 strains from newly diagnosed cases in Jining City, 2023
表1 2023年济宁市88例HIV-1新发感染者接受抗病毒治疗前耐药情况
Table 1 Pre-treatment drug resistance of 88 newly diagnosed HIV-1 patients in Jining City, 2023
基因型 | 份数 | PI耐药份数 | NRTI耐药 | NNRTI耐药 | NRTI和NNRTI同时耐药 | 合计 | 耐药率 |
CRF07_BC | 47 | 1 | 0 | 2 | 0 | 3 | 6.38%(3/47) |
CRF01_AE | 26 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 | 11.54%(3/26) |
CRF08_BC | 5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 20.00%(1/5) |
CRF01_BC | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0(0/3) |
CRF55_01B | 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 33.33%(1/3) |
B | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0(0/2) |
CRF68_01B | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0(0/1) |
CRF67_01B | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0(0/1) |
合计 | 88 | 2 | 1 | 4 | 1 | 8 | 9.09%(8/88) |
表2 2023年济宁市88例HIV-1新发感染者接受抗病毒治疗前耐药变异位点
Table 2 Drug resistance-associated mutations identified in 88 newly infected HIV-1 patients in Jining City before receiving antiviral therapy, 2023
序号 | 耐药类型 | 耐药变异位点 | 耐药变异位点分区 |
1 | PI耐药 | M46L | 蛋白酶区 |
2 | PI耐药 | Q58E | 蛋白酶区 |
3 | NRTI耐药 | T215S | 逆转录酶区 |
4 | NNRTI耐药 | V179E | 逆转录酶区 |
5 | NNRTI耐药 | V179D | 逆转录酶区 |
6 | NNRTI耐药 | K103N | 逆转录酶区 |
7 | NNRTI耐药 | Y188L | 逆转录酶区 |
8 | NRTI和NNRTI同时耐药 | M184V、P225H | 逆转录酶区 |

图6 2023年济宁市HIV-1新发感染者88条pol区基因序列
系统进化树
Fig.6 Phylogenetic tree of 88 pol gene sequences from newly diagnosed HIV-1 cases in Jining City, 2023

■代表女性 ●代表男性
图7 2023年济宁市 HIV-1 感染者分子传播网络
Fig.7 Molecular transmission network of HIV-1 infected
patients in Jining City, 2023
第7卷 第7期
2025年7月
Analytical Chemistry / 分析化学
液相色谱—串联质谱法测定纺织品
和皮革制品中双酚类化合物的残留量
陈山丹 1 刘 萍 1 洪锦清 1 张 莉 1 温 雯 1
摘 要 本研究基于液相色谱—串联质谱(Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry,LC-MS/MS)技术,建立了一种高灵敏度、高选择性的分析方法,用于测定纺织品和皮革制品中双酚A(Bisphenol A,BPA)、双酚B(Bisphenol B,BPB)、双酚F(Bisphenol F,BPF)等11种双酚类化合物(Bisphenol Compounds,BPs)的残留量。结果显示,通过优化样品前处理流程和仪器参数,方法线性良好,各化合物的检出限(Limit of Detection,LOD)和定量限(Limit of Quantitation,LOQ)分别为0.007~3.28 μg/kg和0.023~10.9 μg/kg,加标回收率为84.5%~119.2%,相对标准偏差(RSD)<10%。本方法可为纺织品和皮革制品的质量安全监管及风险评估提供可靠的技术支撑。
关键词 双酚类化合物;液相色谱—串联质谱仪(LC-MS/MS);纺织品;皮革制品
Determination of Residual Bisphenol Compounds in Textiles and Leather Products by Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry
CHEN Shan-Dan 1 LIU Ping 1 HONG Jin-Qing 1 ZHANG Li 1 WEN Wen 1
Abstract This study established a highly sensitive and selective analytical method based on liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) technology for determining residues of 11 bisphenol compounds (BPs), including bisphenol A (BPA), bisphenol B (BPB), and bisphenol F (BPF), in textiles and leather products. By optimizing the sample pretreatment process and instrument parameters, the method showed good linearity. The limits of detection (LOD) and limits of quantitation (LOQ) of the target compounds were 0.007-3.28 μg/kg and 0.023-10.9 μg/kg, respectively. The recoveries of spiked samples ranged from 84.5%-119.2%, with a relative standard deviation (RSD) of less than 10%. This method can provide reliable technical support for quality and safety supervision as well as risk assessment of textiles and leather products.
Keywords bisphenol compounds; liquid chromatography-tandem mass spectrometer (LC-MS/MS); textiles; leather products
双酚类化合物(Bisphenols,BPs)是一类由碳或硫原子桥连2个对羟基苯形成的化合物,结构如图1所示,其中,R、R′、R′′分别代表不同的有机基团,赋予了双酚类化合物不同性质和用途。BPs作为重要的有机化工原料,广泛应用于制造聚碳酸酯、环氧树脂的中间体,常用在纺织品、热敏纸、皮革制品、婴幼儿奶瓶等产品中。

图1 双酚类化合物的结构
Fig.1 Structure of bisphenol compounds
目前,国内外关于双酚类化合物的分析检测主要集中于食品和食品包装材料、化妆品、环境水样、污泥、纺织品等,检测方法主要有紫外—可见分光光度法(UV and Visible Spectrophotometry,UV-Vis)[1-3]、液相色谱法(Liquid Chromatography,LC)[4-7]、气相色谱—质谱联用法(Gas Chromatography Mass Spectrometry,GC-MS)[8-10]、高效液相色谱—质谱联用法(High Performance Liquid Chromatography Mass Spectrometry,HPLC-MS)[11-13]。文献报道的BPs检测方法虽然各有优势,但紫外法容易受到材料中其他组分干扰,只能测定某种特定的BPs,推广应用还需要一定的时间;GC-MS衍生化步骤复杂,HPLC灵敏度不足,易受基质干扰。而LC-MS/MS因兼具高灵敏度和抗干扰能力,成为痕量BPs分析的首选技术。
1 实验部分
1.1 主要仪器与试剂
仪器:液相色谱—串联质谱仪(TSQ Quantum Access MAX型,美国赛默飞世尔有限公司);超声波发生器(Elma120H型,德国Elma公司);有机微孔滤膜(13 mm×0.22 µm,天津津腾实验设备有限公司);旋转蒸发仪(IKA RV8型,艾卡(广州)仪器设备有限公司)。
试剂:双酚类标准物质双酚A(Bisphenol A,BPA)、双酚AF(Bisphenol AF,BPAF)、双酚AP(Bisphenol AP,BPAP)、双酚B(Bisphenol B,BPB)、双酚BP(Bisphenol BP,BPBP)、双酚E(Bisphenol E,BPE)、双酚F(Bisphenol F,BPF)、双酚M(Bisphenol M,BPM)、双酚PH(Bisphenol PH,BPPH)、双酚S(Bisphenol S,BPS)、双酚Z(Bisphenol Z,BPZ),均购于上海安谱璀世标准技术服务有限公司,纯度(质量分数)>99.0%;内标标准物质双酚A-D16(Bisphenol A-D16,BPA-D16),购于上海安谱璀世标准技术服务有限公司,纯度为95.9%;甲醇、乙腈(色谱纯,上海安谱璀世标准技术服务有限公司);乙酸铵(色谱级,德国Merck公司)。
纺织样品:聚酯(涤纶)贴衬织物、聚丙烯腈(腈纶)贴衬织物、棉贴衬织物、粘胶纤维贴衬织物、聚酰胺(锦纶)贴衬织物、毛贴衬织物(上海纺织工业技术监督所);皮革样品:头层牛皮、二层牛皮、猪皮、羊皮、兔皮、鳄鱼皮,均购置于市场。
1.2 标准溶液配制
标准储备液:分别准确称取适量双酚类标准品,用甲醇溶解,配制成质量浓度约为500 μg/mL的单标储备液,于-20℃密闭保存。
内标储备液:准确称取适量BPA-D16标准品,用甲醇溶解,配制成质量浓度约为500 μg/mL的内标储备液,于-20℃密闭保存。
双酚类混合标准中间溶液:准确移取适量上述混合标准储备液于同一个10 mL棕色容量瓶中,用甲醇稀释,配制成BPS、BPAP、BPBP、BPPH质量浓度为1.0 μg/mL,BPE、BPA、BPB、BPZ、BPF质量浓度为10 μg/mL,BPM、BPAF质量浓度为0.1 μg/mL的混合标准储备液,使用前用甲醇溶液稀释成系列标准工作溶液。
内标标准中间溶液:准确移取内标储备液于10 mL棕色容量瓶中,用甲醇稀释,配制成质量浓度为10 μg/mL、20 μg/mL的内标标准工作溶液。
1.3 仪器工作条件
1.3.1 液相色谱条件
色谱柱:Camesil-C18柱(2.7 μm,3.0 mm×50 mm)。
流动相:A相为水—5 mmol/L乙酸铵溶液,B相为甲醇;流速:200 μL/min。
梯度洗脱程序:0~1 min(50% B),1~5 min(50%→98% B),5~10 min(98% B),10~10.1 min(98%→50% B),10.1~15 min(50% B);柱温:40℃。
1.3.2 质谱条件
离子源:HESI,负离子模式,多反应监测(Multi Reaction Monitoring,MRM)扫描方式;电喷雾电压:3000 V;毛细管温度:350℃;离子源温度:300℃;鞘气:35 Arb;辅助气:10 Arb。其他质谱条件见表1。
1.4 样品制备、萃取与净化
将样品剪碎至2 mm×2 mm以下尺寸,准确称取1.0 g(精确至0.1 mg),置于具塞玻璃瓶中,加入10 mL甲醇,室温超声萃取40 min,萃取液转移至100 mL圆底烧瓶中,再向样品中加入10 mL甲醇,重复2次,合并提取液,用旋转蒸发仪浓缩至约2 mL,氮吹至近干,用2 mL萃取液复溶,加入10 µL 20 μg/mL内标标准工作溶液,摇匀,溶液经0.22 µm滤膜过滤后待用。
2 结果与讨论
2.1 提取溶剂选择
双酚类化合物因带有2个酚羟基,具有一定的极性,其在有机溶剂中溶解度较大,易溶于甲醇、乙腈等极性溶剂中。本实验采用超声提取法考察了甲醇、乙腈、乙酸乙酯常用有机溶剂对双酚类物质的提取效率。取6种纺织样品、6种皮革样品,制成2 mm×2 mm以下的碎片,平行称取3份样品,置于具塞玻璃瓶中,各加入适量的混合标准工作溶液,各物质的加标浓度见表2,样品按1.4处理后,样液经0.22 µm滤膜过滤,供LC-MS/MS测定,回收率如图2所示。从图中分析发现甲醇作为提取溶剂时提取效率远高于乙腈和乙酸乙酯,因此实验选择甲醇作为双酚类物质的提取溶剂。
2.2 提取时间和温度的选择
实验以6种纺织品、6种皮革样品为研究基质,以添加回收(步骤见2.1)的方式系统考察不同超声时间(10 min、20 min、30 min、40 min、50 min、60 min)对目标分析物回收率的影响。以甲醇为提取溶剂,通过比较不同时间下的提取效率(图3),发现随着提取时间的延长,BPA、BPB、BPE等物质提取量呈现先上升后平衡的变化趋势。综合考虑不同含量水平目标物质的提取需求,最终确定40 min为最优提取时间点。
为考察提取温度对提取效果的影响,分别将样品置于常温、30℃、40℃、50℃和60℃下超声提取40 min,结果发现在足够长的萃取时间内样品的BPA、BPB、BPE、BPPH提取量均无显著性差异。综合考虑相关因素,为避免温度升高而引起甲醇溶剂的挥发,提取温度设为常温。
2.3 流动相的优化
本实验考察了甲醇—水和乙腈—水流动相体系对11种BPs和1种内标物分离效果的影响,采用甲醇—水流动相时各待测物响应强度稳定、峰形较好,而乙腈为流动相时部分待测物响应值明显降低;在流动相中加入一定量乙酸铵,有助于提高目标化合物的离子化效率,故选择甲醇—5 mmol/L乙酸铵水溶液为色谱流动相。设定初始流动相比例为甲醇—乙酸铵水溶液(50∶50,v/v),在5 min内甲醇的体积分数达到98%,并保持此比例5 min,所有双酚类物质在8 min内可完全洗脱,出峰明显。
2.4 色谱分离图
在上述仪器工作条件下,11种双酚类化合物和内标物能得到有效分离,其标准溶液的多反应监测色谱图如图4所示。
2.5 线性方程和检出限
配制11种BPs的系列混合标准溶液,其中,BPM、BPAF质量浓度为0.1~2 μg/L,BPS、BPAP、BPBP、BPPH浓度为1~20 μg/L,BPE、BPA、BPB、BPZ、BPF质量浓度为10~200 μg/L,内标质量浓度为100 μg/L。在上述实验条件下,以峰面积对相应的质量浓度绘制标准曲线,11种BPs的线性范围、线性方程、相关系数见表2。11种BPs在各自浓度范围内具有良好的线性关系,相关系数>0.99。以阴性样品为基质,加入曲线最低点,考察仪器信噪比,以3倍信噪比所对应的分析物浓度记为方法的检出限(Limit of Detection,LOD),10倍信噪比所对应的分析物浓度记为方法的定量限(Limit of Quantitation,LOQ)(以取样质量为1.0 g,定容体积为10 mL计),方法检出限和定量限见表3,方法检出限在0.007~3.28 μg/kg之间,定量限在0.023~10.9 μg/kg。
2.6 精密度和加标回收试验
通过向阴性纺织样品和皮革样品中添加低、中、高3种浓度水平标准混合溶液,测试回收率,平均回收率和相对标准偏差见表4。由表4可知,样品加标回收率为 84.5%~119.2%,测定结果的相对标准偏差为1.19%~4.92%,表明该方法具有良好的准确度和精密度。
3 结论
本研究建立了一种用液相色谱—串联质谱法同时测定纺织品和皮革制品中11种双酚类化合物的方法,利用内标法可有效消除基质效应,结合多反应监测(Multi reaction Monitoring,MRM)模式,有效降低了复杂基质(如纺织品和皮革)对检测结果的干扰,确保了检测结果的准确性和可靠性。该方法打破了传统方法只能检测单一或少数几种目标物的局限,提高了检测效率。通过优化提取溶剂、提取时间、流动相等条件,并结合内标(BPA-D16)校正基质效应,方法检出限、定量限能够满足痕量双酚类化合物的检测需求,为纺织品和皮革制品中双酚类化合物的检测提供了高效、可靠的分析手段,具有实际应用价值和推广前景。
参考文献
[1] 王丽, 乐传俊, 王雯彬. 紫外分光光度法快速检测塑料制品中的双酚S[J]. 食品研究与开发, 2015, 36(22): 120-122.
[2] 贾聪聪, 刘丽艳, 王亚文, 等. 紫外分光光度法测定热敏纸中的双酚S [J]. 河北大学学报(自然科学版), 2020, 40(2): 144-150.
[3] 曹桂萍, 王蓓蓓, 丁其晨, 等. 紫外分光光度法测定双酚S [J]. 化学与生物工程, 2010, 27(10): 86-88+94.
[4] 冯徐根, 韩军, 白子竹, 等. 高效液相色谱法测定鞋类产品中合成材料的苯酚和双酚A[J]. 皮革科学与工程, 2023, 33(2): 62-68.
[5] 肖湾, 马红青, 赵霞. 高效液相色谱法测定皮革中的双酚A、双酚F和双酚S[J]. 皮革与化工, 2024, 41(1): 15-17+22.
[6] 朱培杰, 涂雪元, 周家欢, 等. 枪头式羧基化多壁碳纳米管固相萃取/高效液相色谱测定饮用水中双酚类化合物[J]. 分析测试学报, 2021, 40(9): 1328-1333.
[7] 吴国坚, 徐韵扬, 蒋伟, 等. 磁固相萃取—高效液相色谱法测定纺织品中8种双酚类仿雌激素[J]. 毛纺科技, 2022, 50(9): 29-34.
[8] 周圣翔, 张彩红, 冯广智. GC-MS法测定皮革中的双酚A[J]. 中国纤检, 2022(4): 81-84.
[9] 高永刚, 张艳艳, 高建国, 等. 衍生化气相色谱—质谱法测定玩具和食品接触材料中双酚A[J]. 色谱, 2012, 30(10): 1017-1020.
[10] 周同娜, 尹海亮. 固相萃取—衍生化—气相色谱—质谱法同时测定环境水中双酚A和9种烷基酚类化合物的含量[J]. 理化检验(化学分册), 2022, 58(10): 1182-1188.
[11] 李星, 王浩, 张文超, 等. 固相萃取—液相色谱—串联质谱法同时测定牛奶中双酚A、双酚F和双酚S[J]. 中国食品学报, 2022, 22(4): 382-386.
[12] 韩沐珂, 尹杰, 张晶, 等. 复合免疫亲和柱—高效液相色谱—串联质谱法测定植物源食品中的双酚A、双酚F和双酚S[J]. 中国食品卫生杂志, 2021, 33(6): 673-679.
[13] 薛钰凡, 商婷, 崔君涛, 等. 固相支撑液液萃取—液相色谱—串联质谱测定尿液中10种双酚类化合物和5种对羟基苯甲酸酯[J]. 色谱, 2024, 42(9): 827-836.
基金项目:南京海关科研项目(2023KJ35)
第一作者:陈山丹(1985—),女,汉族,江苏高邮人,硕士,高级工程师,主要从事轻工产品、儿童用品、化妆品中有毒有害物质检测方法研究工作,E-mail: yc616_635@163.com
1. 南京海关轻工产品与儿童用品检测中心 扬州 225009
1. Nanjing Customs District Light Industry Products and Children’s Products Inspection Center, Yangzhou 225009
表1 11种双酚类化合物及内标物的离子对质谱参数
Table 1 Ion -pair mass spectrometry parameters of 11 bisphenol compounds and internal standards
序号 | 化合物 | CAS号 | 分子量 | 离子对 | 透镜电压 | 碰撞能量 (eV) | 保留时间 (min) |
1 | BPS | 80-09-1 | 250.27 | 249.1 →92.2 | 109 | 37 | 1.99 |
2 | BPF | 620-92-8 | 200.23 | 199.1→105.2 | 106 | 24 | 4.10 |
3 | BPE | 2081-08-5 | 214.26 | 213.2→197.0 | 100 | 31 | 4.65 |
4 | BPA-D16** | 96210-87-6 | 244.38 | 241.3→ 223.2 | 110 | 21 | 4.98 |
5 | BPA | 80-05-7 | 228.286 | 227.1→133.2 | 97 | 26 | 5.06 |
6 | BPB | 77-40-7 | 242.31 | 241.2→147.2 | 108 | 29 | 5.61 |
7 | BPAF | 1478-61-1 | 336.23 | 335.1→197.0 | 111 | 40 | 5.73 |
8 | BPAP | 1571-75-1 | 290.36 | 289.1→273.0 | 116 | 32 | 5.84 |
9 | BPZ | 843-55-0 | 268.35 | 267.2→223.1 | 128 | 33 | 6.16 |
10 | BPBP | 1844-01-5 | 352.425 | 351.2→273.0 | 142 | 27 | 6.46 |
11 | BPM | 13595-25-0 | 346.46 | 345.2→251.1 | 127 | 29 | 6.91 |
12 | BPPH | 24038-68-4 | 380.48 | 379.2→364.1 | 130 | 25 | 7.10 |
注: “*”为定量离子对; “**”为内标物.
表2 各物质加标水平
Table 2 Standard addition level of each substance
化合物 | 加标浓度 (μg/L) |
BPM | 0.5 |
BPAF | 0.5 |
BPS | 5 |
BPAP | 5 |
BPBP | 5 |
BPPH | 5 |
BPA | 50 |
BPB | 50 |
BPE | 50 |
BPF | 50 |
BPZ | 50 |

图2 提取溶剂对回收率的影响
Fig.2 Effect of extraction solvent on recovery rate

图3 提取时间对提取效率的影响
Fig.3 Effect of extraction time on extraction efficiency

A: BPS; B: BPF; C:BPE; D: BPA-D16; E: BPA; F: BPB; G: BPAF; H: BPAP; I: BPA; J: BPBP; K: BPM; L: BPPH
图4 11种双酚类化合物及内标物的色谱分离图
Fig.4 Chromatographic separation of 11 bisphenol compounds and internal standards
表3 11种BPs的线性方程、相关系数、检出限、定量限
Table 3 Linear equations, correlation coefficients, limits of detection and limits of quantification of 11 bisphenol compounds
化合物 | 线性范围 (μg/L) | 线性方程 | R² | 检出限 (μg/kg) | 定量限 (μg/kg) |
BPM | 0.1~2 | Y = 5.7857 X-0.3476 | 0.9995 | 0.012 | 0.040 |
BPAF | 0.1~2 | Y = 13.7641X + 0.5325 | 0.9995 | 0.007 | 0.023 |
BPS | 1~20 | Y = 0.6661X + 0.5412 | 0.9984 | 0.115 | 0.385 |
BPAP | 1~20 | Y = 0.9114X-0.1443 | 0.9995 | 0.099 | 0.329 |
BPBP | 1~20 | Y = 0.5565 X-0.1867 | 0.9990 | 0.112 | 0.374 |
BPPH | 1~20 | Y = 0.6591 X-0.0113 | 0.9993 | 0.101 | 0.338 |
BPA | 10~200 | Y = 0.02873 X-0.3477 | 0.9975 | 2.61 | 8.69 |
BPB | 10~200 | Y = 0.02076 X-0.1349 | 0.9986 | 3.12 | 10.4 |
BPE | 10~200 | Y = 0.02311 X-0.2627 | 0.9993 | 2.85 | 9.52 |
BPF | 10~200 | Y = 0.01027 X-0.0939 | 0.9988 | 3.28 | 10.9 |
BPZ | 10~200 | Y = 0.1388 X + 0.3057 | 0.9981 | 0.819 | 2.73 |
表4 回收率和相对标准偏差
Table 4 Recovery rate and relative standard deviation
化合物 | 加标浓度(μg/L) | 涤纶贴衬 | 腈纶贴衬 | 棉贴衬 | 粘胶纤维贴衬 | 锦纶贴衬 | 毛贴衬 | |||||||||||
(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | |||||||
BPM | 0.06 | 76.43 | 5.57 | 79.18 | 6.34 | 81.70 | 7.86 | 82.73 | 5.37 | 81.98 | 5.04 | 77.49 | 4.38 | |||||
1 | 81.21 | 2.09 | 85.90 | 5.10 | 80.42 | 6.64 | 81.92 | 3.35 | 87.57 | 2.96 | 81.43 | 6.55 | ||||||
2 | 87.95 | 2.35 | 83.70 | 5.80 | 84.58 | 2.78 | 83.31 | 5.46 | 88.35 | 8.81 | 84.05 | 3.89 | ||||||
BPAF | 0.06 | 80.52 | 3.26 | 84.62 | 4.77 | 83.13 | 8.25 | 77.46 | 6.67 | 82.41 | 7.60 | 92.61 | 6.81 | |||||
1 | 86.37 | 3.57 | 81.12 | 3.70 | 88.59 | 9.35 | 79.34 | 7.08 | 95.52 | 5.36 | 82.15 | 9.43 | ||||||
2 | 84.04 | 2.81 | 96.58 | 4.89 | 89.67 | 5.97 | 89.63 | 4.43 | 91.36 | 6.87 | 92.33 | 4.23 | ||||||
BPS | 0.6 | 83.71 | 4.27 | 81.57 | 4.08 | 84.32 | 8.04 | 84.32 | 5.82 | 77.46 | 9.37 | 81.76 | 5.10 | |||||
10 | 82.05 | 7.47 | 72.44 | 4.91 | 87.91 | 5.24 | 83.68 | 4.34 | 86.06 | 9.13 | 85.06 | 4.53 | ||||||
15 | 85.95 | 2.24 | 88.52 | 5.53 | 81.99 | 8.80 | 82.66 | 9.00 | 89.29 | 4.15 | 83.06 | 6.88 | ||||||
BPAP | 0.6 | 72.67 | 7.65 | 74.71 | 5.44 | 80.74 | 7.36 | 81.16 | 8.39 | 81.25 | 6.66 | 80.32 | 3.09 | |||||
10 | 85.85 | 3.92 | 84.17 | 6.36 | 82.02 | 4.10 | 82.04 | 8.08 | 85.41 | 4.18 | 86.71 | 5.68 | ||||||
15 | 93.41 | 9.08 | 89.69 | 5.43 | 90.28 | 2.26 | 91.55 | 2.50 | 85.52 | 7.45 | 91.59 | 6.90 | ||||||
BPBP | 0.6 | 82.06 | 6.61 | 73.14 | 4.44 | 77.78 | 7.74 | 72.83 | 1.76 | 73.50 | 6.24 | 76.62 | 6.06 | |||||
10 | 92.47 | 6.75 | 81.14 | 5.00 | 79.44 | 2.85 | 81.06 | 6.39 | 80.74 | 3.89 | 89.88 | 5.37 | ||||||
15 | 90.6 | 1.57 | 72.06 | 4.07 | 80.69 | 6.23 | 96.07 | 2.64 | 81.14 | 8.54 | 83.04 | 4.65 | ||||||
BPPH | 0.6 | 78.6 | 5.33 | 82.05 | 3.20 | 81.93 | 8.24 | 84.74 | 2.24 | 82.02 | 4.75 | 83.77 | 3.28 | |||||
10 | 89.49 | 4.27 | 74.31 | 4.31 | 92.61 | 3.58 | 86.16 | 1.66 | 85.04 | 4.40 | 85.83 | 6.35 | ||||||
15 | 90.28 | 2.93 | 84.17 | 3.50 | 89.29 | 3.32 | 88.91 | 1.23 | 90.36 | 2.53 | 83.43 | 1.57 | ||||||
BPA | 20 | 81.52 | 5.58 | 82.91 | 4.15 | 83.94 | 5.52 | 83.94 | 7.69 | 81.48 | 2.90 | 81.73 | 2.51 | |||||
100 | 86.56 | 5.17 | 83.68 | 4.81 | 92.12 | 3.54 | 84.82 | 3.27 | 87.23 | 8.70 | 87.51 | 7.91 | ||||||
150 | 86.19 | 3.98 | 86.06 | 4.68 | 93.79 | 4.34 | 92.77 | 5.25 | 103.27 | 6.63 | 99.27 | 9.89 | ||||||
BPB | 20 | 81.23 | 6.62 | 84.25 | 5.78 | 81.12 | 4.64 | 79.25 | 7.47 | 83.87 | 5.15 | 84.99 | 2.11 | |||||
100 | 89.32 | 4.73 | 88.41 | 4.51 | 85.07 | 3.64 | 80.93 | 4.27 | 82.17 | 5.44 | 93.65 | 6.74 | ||||||
150 | 91.45 | 2.51 | 86.66 | 2.98 | 84.52 | 2.88 | 88.78 | 4.05 | 87.98 | 9.41 | 90.61 | 9.63 | ||||||
BPE | 20 | 82.03 | 3.74 | 82.69 | 7.46 | 79.39 | 3.73 | 80.97 | 2.49 | 79.80 | 6.61 | 83.81 | 6.16 | |||||
100 | 85.61 | 5.67 | 91.92 | 7.52 | 83.13 | 4.59 | 86.67 | 1.10 | 87.46 | 3.18 | 89.63 | 4.82 | ||||||
150 | 92.49 | 2.83 | 87.76 | 8.71 | 92.41 | 8.59 | 86.36 | 3.81 | 94.15 | 4.60 | 84.76 | 8.98 | ||||||
BPF | 20 | 80.17 | 4.94 | 84.18 | 1.40 | 83.20 | 7.84 | 82.56 | 5.98 | 81.05 | 2.74 | 83.41 | 1.04 | |||||
100 | 88.56 | 4.21 | 87.53 | 5.68 | 83.49 | 4.48 | 88.44 | 6.55 | 89.28 | 4.33 | 88.11 | 3.18 | ||||||
150 | 91.57 | 2.54 | 89.63 | 8.18 | 85.65 | 4.46 | 85.81 | 5.74 | 90.95 | 5.53 | 86.40 | 3.52 | ||||||
BPZ | 20 | 82.82 | 4.57 | 82.03 | 7.97 | 83.03 | 4.41 | 84.59 | 3.79 | 84.81 | 4.82 | 83.42 | 6.89 | |||||
100 | 84.46 | 3.42 | 86.76 | 6.67 | 86.24 | 5.79 | 86.88 | 1.48 | 87.36 | 2.94 | 87.14 | 5.37 | ||||||
150 | 89.97 | 3.03 | 91.80 | 5.66 | 95.37 | 2.27 | 85.89 | 9.33 | 91.14 | 7.70 | 98.75 | 7.34 | ||||||
表4(续)
化合物 | 加标浓度(μg/L) | 头层牛皮 | 二层牛皮 | 猪皮 | 羊皮 | 兔皮 | 鳄鱼皮 | |||||||||||
(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | 平均回收率(%) | (%) | |||||||
BPM | 0.06 | 84.63 | 3.58 | 78.04 | 3.41 | 83.05 | 4.36 | 80.08 | 6.30 | 78.29 | 3.34 | 80.08 | 3.86 | |||||
1 | 82.39 | 3.14 | 82.59 | 4.78 | 84.10 | 4.15 | 83.27 | 7.53 | 78.98 | 2.65 | 81.97 | 4.15 | ||||||
2 | 92.48 | 4.32 | 79.02 | 3.70 | 86.03 | 7.10 | 87.99 | 4.20 | 82.07 | 3.20 | 95.99 | 4.56 | ||||||
BPAF | 0.06 | 81.76 | 3.72 | 82.55 | 4.76 | 86.25 | 5.63 | 84.16 | 6.38 | 81.77 | 2.66 | 79.16 | 3.98 | |||||
1 | 84.35 | 2.62 | 80.61 | 4.18 | 82.63 | 5.03 | 89.78 | 2.10 | 80.18 | 2.95 | 82.77 | 4.71 | ||||||
2 | 88.44 | 4.44 | 82.39 | 7.72 | 93.53 | 6.37 | 86.59 | 4.20 | 91.81 | 3.25 | 86.02 | 3.15 | ||||||
BPS | 0.6 | 78.05 | 5.66 | 79.69 | 3.91 | 86.69 | 5.23 | 82.28 | 4.33 | 83.86 | 3.02 | 79.88 | 4.66 | |||||
10 | 84.75 | 2.75 | 77.15 | 3.15 | 88.02 | 3.82 | 87.79 | 4.20 | 95.50 | 3.47 | 83.98 | 3.85 | ||||||
15 | 96.05 | 3.45 | 84.49 | 2.35 | 94.04 | 5.83 | 92.31 | 3.33 | 97.79 | 2.88 | 86.29 | 4.39 | ||||||
BPAP | 0.6 | 81.89 | 6.24 | 78.03 | 3.41 | 78.72 | 4.18 | 85.20 | 4.20 | 87.89 | 4.38 | 85.19 | 3.99 | |||||
10 | 85.52 | 2.31 | 88.88 | 5.66 | 87.73 | 3.66 | 85.36 | 4.20 | 81.65 | 5.27 | 84.90 | 3.48 | ||||||
15 | 92.19 | 2.1 | 87.42 | 3.82 | 86.29 | 2.80 | 89.55 | 1.23 | 87.79 | 1.20 | 87.00 | 4.22 | ||||||
BPBP | 0.6 | 81.32 | 2.64 | 81.38 | 4.52 | 84.59 | 3.25 | 82.98 | 4.20 | 79.18 | 3.32 | 80.97 | 3.48 | |||||
10 | 87.16 | 3.41 | 87.29 | 3.79 | 96.69 | 6.77 | 95.40 | 6.30 | 81.07 | 2.56 | 89.32 | 3.37 | ||||||
15 | 91.65 | 3.39 | 92.52 | 6.86 | 88.56 | 4.79 | 99.78 | 1.67 | 103.88 | 3.16 | 89.28 | 5.10 | ||||||
BPPH | 0.6 | 81.38 | 3.49 | 77.16 | 7.15 | 83.55 | 5.18 | 82.07 | 4.20 | 86.20 | 6.51 | 84.98 | 5.31 | |||||
10 | 87.2 | 2.08 | 86.01 | 8.90 | 87.06 | 5.52 | 84.64 | 3.79 | 85.34 | 5.64 | 87.73 | 5.34 | ||||||
15 | 91.12 | 2.23 | 89.51 | 3.85 | 81.71 | 7.57 | 85.99 | 2.03 | 85.50 | 3.13 | 85.00 | 3.10 | ||||||
BPA | 20 | 82.67 | 5.39 | 78.08 | 3.42 | 85.36 | 6.05 | 81.11 | 3.11 | 82.00 | 3.36 | 79.88 | 4.61 | |||||
100 | 88.41 | 4.59 | 84.61 | 6.69 | 79.88 | 5.13 | 87.28 | 2.10 | 90.18 | 2.76 | 90.86 | 5.60 | ||||||
150 | 90.47 | 2.99 | 90.97 | 4.80 | 83.86 | 5.83 | 84.96 | 4.43 | 95.02 | 1.68 | 95.60 | 5.10 | ||||||
BPB | 20 | 83.64 | 5.44 | 83.96 | 1.64 | 85.30 | 7.56 | 81.77 | 7.32 | 83.68 | 5.56 | 88.04 | 1.73 | |||||
100 | 96.7 | 4.38 | 88.86 | 5.91 | 84.86 | 2.55 | 92.77 | 5.17 | 90.28 | 4.59 | 82.59 | 3.01 | ||||||
150 | 94.07 | 4.61 | 92.07 | 4.11 | 95.60 | 3.82 | 91.27 | 4.00 | 90.08 | 2.65 | 99.02 | 1.10 | ||||||
BPE | 20 | 82.14 | 4.85 | 82.19 | 5.23 | 79.45 | 3.75 | 81.17 | 7.82 | 79.25 | 3.57 | 82.55 | 4.99 | |||||
100 | 89.09 | 8.68 | 86.39 | 2.51 | 81.47 | 3.15 | 90.28 | 9.06 | 87.01 | 3.67 | 100.61 | 2.12 | ||||||
150 | 89.74 | 6.58 | 86.09 | 1.47 | 88.29 | 2.28 | 94.40 | 6.52 | 86.98 | 1.43 | 102.39 | 2.95 | ||||||
BPF | 20 | 80.35 | 5.97 | 83.11 | 2.17 | 85.60 | 3.42 | 80.32 | 6.85 | 83.09 | 2.67 | 79.69 | 7.10 | |||||
100 | 89.88 | 4.68 | 86.49 | 2.64 | 88.39 | 2.81 | 81.31 | 5.04 | 99.96 | 4.55 | 87.15 | 5.91 | ||||||
150 | 93.63 | 8.00 | 85.21 | 2.39 | 87.29 | 2.61 | 84.00 | 4.53 | 88.88 | 3.63 | 84.49 | 3.99 | ||||||
BPZ | 20 | 78.43 | 6.24 | 85.07 | 5.04 | 88.36 | 3.53 | 81.84 | 4.26 | 84.86 | 3.58 | 88.03 | 6.91 | |||||
100 | 85.36 | 2.34 | 91.67 | 3.77 | 85.08 | 2.16 | 83.21 | 4.33 | 92.03 | 3.49 | 88.88 | 5.76 | ||||||
150 | 96.23 | 5.9 | 97.65 | 4.05 | 92.63 | 2.72 | 84.26 | 5.56 | 96.66 | 4.61 | 99.42 | 2.89 | ||||||
表4(续)