基于金涂层聚碳酸酯膜与自动化扫描电镜的土壤中小粒径微塑料（1-10 μm）定量分析方法开发与验证

《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Quantification of small (1–10 μm) microplastic particles in soil matrices using automated scanning electron microscopy: possibilities and limitations

本研究针对复杂土壤基质中1-10 μm微塑料（MPs）定量分析难题，开发了一种结合金涂层聚碳酸酯（PC）膜与低电压扫描电镜-能谱联用（SEM-EDX）的自动化检测策略。通过蒙特卡洛模拟优化实验参数（3 kV加速电压、40 nm Au涂层），显著提升MPs与背景对比度，实现聚乙烯（PE）和聚氯乙烯（PVC）颗粒的精准识别。在MPs:土壤颗粒比例为1:1000的极端条件下，密度分离联合SEM-EDX分析仍可实现PE回收率70%、PVC回收率50%，且与拉曼光谱结果高度一致。该方法为环境中亚10 μm MPs的溯源与风险评估提供了可靠技术支撑。

　　

随着全球塑料年产量突破4亿吨，大量塑料废弃物通过环境风化作用破碎成微塑料（Microplastics, MPs，粒径<5 mm）甚至纳米塑料（<1 μm），已广泛分布于极地、深海等偏远区域。尤其粒径小于10 μm的MPs易被生物摄取并沿食物链传递，但其定量分析面临技术瓶颈：传统显微红外光谱（μ-FTIR）受衍射限制难以检测10 μm以下颗粒；拉曼光谱虽理论检测限达1 μm，但逐点扫描耗时极长，且荧光干扰与颗粒识别误差严重影响准确性。因此，开发高效、自动化的亚10 μm MPs分析方法是环境分析化学的迫切需求。

本研究通过优化样品基底与仪器参数，建立了基于自动化扫描电镜-能谱联用（SEM-EDX）的MPs定量方法。关键技术创新包括：使用金（Au）涂层聚碳酸酯（PC）膜作为过滤基底以增强背散射电子（BSE）信号对比度；通过蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟确定3 kV加速电压与40 nm Au涂层厚度为最优条件；结合密度分离技术（密度1.6 g/mL的聚钨酸钠溶液）富集MPs；采用AZtec-Feature软件实现颗粒自动识别与元素分析（检测元素包括C、O、Cl等）。对比验证实验使用拉曼显微光谱（532 nm激光，0.8 mW功率）对同一批次样品进行平行分析。

操作参数优化与样品基底设计

通过模拟与实验验证，发现未涂层PC膜因碳背景干扰难以区分MPs，而15 nm Au涂层在≥5 kV时出现对比度反转。40 nm Au涂层在3 kV下可完全吸收电子束，消除PC膜碳信号干扰，使MPs在BSE图像中呈现暗色颗粒与亮色背景的清晰对比。此外，5 nm碳涂层有效避免样品充电问题。

微塑料颗粒识别与分类

基于EDX元素比例建立分类算法：C:O>5且无氯（Cl）信号判为PE（代表C-H聚合物）；C:O>5且含Cl-Lα线判为PVC；C:O<5的颗粒按硅（Si）、镁（Mg）含量区分为硅酸盐（SIL）或碳酸盐（CARB）。该算法在PE与PVC纯样品中特异性良好，但<2 μm的PVC颗粒可能因电子束穿透被误判为PE，误差约10%。

复杂基质中MPs动态范围与回收率

将PE、PVC与土壤颗粒按1:1:2及1:1:20比例混合，SEM-EDX显示PE回收率80-120%，PVC为60-100%。密度分离后，MPs在1:1000（MPs:土壤）比例下仍可富集约150倍，PE与PVC回收率分别为70%与50%，损失主要源于小颗粒粘附或团聚。土壤颗粒去除效率达99.6%，证明方法对高有机质基质抗干扰能力强。

SEM-EDX与拉曼光谱一致性验证

对PE/PVC/土壤混合样品（2:1:3）的平行分析表明，SEM-EDX与拉曼检测的PE数量高度一致（回收率84-100%），但PVC因拉曼信号弱及Au涂层荧光干扰，数量低估约50%，凸显样品基底需根据检测技术定制（如拉曼优选铝涂层）。

本研究建立的Au涂层PC膜结合低电压SEM-EDX策略，解决了亚10 μm MPs在复杂环境基质中检测的对比度与定量精度难题。通过密度分离富集与自动化分析，方法在极端稀释条件（MPs:土壤=1:1000）下仍保持稳定回收率，且与拉曼结果交叉验证可靠性高。未来需进一步评估环境老化MPs（如表面氧化）对元素比例分类算法的潜在影响，以拓展方法在实际环境监测中的应用。

（注：全文基于Ralf Kaegi等发表于《Analytical and Bioanalytical Chemistry》的研究论文，所有数据与结论均源自原文实验设计及结果部分。）