开发一种多光源蓝光照射平台，通过连续吸收淬灭铁-硫氰酸盐复合物来实现抗坏血酸的光度定量

《RSC Advances》：Development of a multi-source blue light irradiation platform for photometric quantification of ascorbic acid via continuous absorbance quenching of the ferric–thiocyanate complex

抗坏血酸（AA）的连续流动注射分析（CFIA）方法研究，采用自制双角度光电检测系统，基于FeSCN2?复合物的红移吸收原理，优化了Fe3?（2 mmol/L）、SCN?（4 mmol/L）、HCl（1 mmol/L）及150 μL样本体积等参数，实现0.05 mmol/L检测限，0.5-40 mmol/L线性范围，RSD<2%。方法在药品（如Furat Pharma）和食品（如橙汁）中验证，与HPLC、UV法结果一致，展示高灵敏度、低试剂消耗及环境友好特性。

　　### 解读：基于连续流动注射的维生素C分析方法

维生素C，也称为抗坏血酸（AA），是一种广泛存在于自然界中的有机化合物，具有重要的生物功能和广泛的应用价值。作为一种水溶性物质，维生素C在生物体内扮演着多重角色，包括促进胶原蛋白合成、增强铁元素吸收、调节免疫系统以及参与神经递质的生成。此外，维生素C还具有显著的抗氧化和还原特性，使其在体内能够保护细胞免受氧化应激的伤害。然而，维生素C的摄入量需严格控制，过多的摄入可能导致胃肠道不适、草酸钙肾结石以及在特定代谢条件下表现出的促氧化作用。

在分析领域，维生素C的准确测定对于临床诊断、营养评估和工业生产至关重要。因此，科学家们不断探索新的分析方法，以提高测定的灵敏度、选择性和效率。目前，已有多项研究开发了基于不同原理的分析技术，包括分光光度法、高效液相色谱法（HPLC）、电化学传感技术、化学发光法以及酶法。这些方法通常利用维生素C的还原能力或其与金属离子、显色试剂形成复合物的特性来实现检测。其中，分光光度法因其简便性和成本效益，被广泛应用于实际分析中。然而，传统的分光光度法在灵敏度和检测范围方面仍存在一定局限。

为了克服这些限制，本研究提出了一种基于结构化光学照射的新型分光光度连续流动注射分析（CFIA）系统。该系统采用八组相邻的蓝光光源，每组光源功率为1.5瓦，形成一个可见光矩阵，用于照射一个连续流动的试管。该试管的外径为4毫米，内径则更为狭窄，仅为2毫米。为了提高光信号的接收效率，系统中还配备了两个太阳能电池，分别位于0°和180°的检测位置，以捕捉光线并补偿光衰减和角度偏差。在流动管内部，通过光学纤维效应增强光的传输，从而提升信号强度和检测灵敏度。

### 系统的创新性与优势

本研究提出的方法在设计上具有创新性，其核心在于利用低成本、多光源蓝光照射的CFIA平台，结合双太阳能电池的光检测器，实现了对FeSCN2?复合物连续吸光度的实时监测。相比之前报道的基于热透镜显微技术的微加工玻璃芯片CFIA系统，该方法无需复杂的激光对准和昂贵的仪器。其使用多方向的蓝光发光二极管（LED）照射，增强了光与样品的相互作用，同时在简单铜制外壳的流动池中实现检测，从而达到与传统方法相当的灵敏度，同时减少样品用量，仅需150微升。

此外，该设计符合绿色分析化学的原则，注重环境友好性和可持续性。通过优化光源布局和检测方式，系统在确保高精度的同时，也减少了试剂消耗和环境影响。其结构设计使得样品可以在流动过程中与试剂充分反应，从而实现高效、快速的检测。

### 实验部分：试剂与仪器

在实验过程中，所有试剂均为分析级，使用去离子水配制。本研究中使用的抗坏血酸（C?H?O?）溶液浓度为0.050 mol/L，通过精确称量2.202克并溶解于去离子水中，最终体积为250毫升。该试剂由BDH Chemicals Ltd.提供，并储存在棕色瓶中以防止光降解。此外，本研究还使用了FeCl?·6H?O溶液，浓度为0.100 mol/L，通过溶解13.515克并稀释至500毫升获得。KSCN溶液同样为0.100 mol/L，通过溶解4.859克并稀释至500毫升得到。所有试剂均来自BDH Chemicals Ltd.，并根据实验需求储存在密封容器中。

在仪器方面，本研究设计了一种自制的分光光度检测系统。该系统包括一个铜制的孵育器，尺寸为100毫米（长度）×40毫米（宽度），并在一侧设有八个通孔，用于接触流动池。这些通孔位于0°至180°的范围内，与双太阳能电池单元对齐，用于信号检测。另一个通孔组则位于0°至90°，以容纳蓝光发光二极管（LED）光源。系统支持灵活操作，既可以单独使用0°至90°或0°至180°的照射区域，也可以结合使用以利用光谱对称干涉或自吸收干涉原理。

### 方法学：实验流程与信号处理

在方法学方面，实验采用连续流动注射分析（CFIA）系统进行分光光度测定。该系统包含三个通道：两个用于试剂引入，一个用于载流。第一通道输送Fe3?溶液，浓度为2.0 mmol/L，第二通道输送SCN?溶液，浓度为4.0 mmol/L。这些试剂以同步流速（1.6 mL/min）输送，并在反应线圈（长度为60厘米，内部体积为471微升）中发生反应，形成红色的FeSCN2?复合物。第三通道则输送150微升的抗坏血酸样品，使用蒸馏水作为载流，流速为1.5 mL/min。当抗坏血酸样品在Y形混合点与预形成的FeSCN2?复合物相遇时，会触发还原反应，导致复合物的电子结构发生变化，从而降低其吸光度。抗坏血酸的浓度与信号淬灭的程度直接相关。

信号采集和处理流程如下：首先，抗坏血酸样品在2毫米的光学路径中接受蓝光LED的照射，光源位于0°至90°和/或0°至180°。随后，样品与FeSCN2?复合物发生反应，生成新的吸光度信号。该信号通过双太阳能电池进行检测，并通过信号转换和处理模块进行放大和数字化，最终通过微控制器进行处理。这一模块化的信号处理方式为传统商业分光光度计所不具备，其灵活性在分析复杂样品时尤为重要。

### 结果与讨论：实验配置与优化

在实验配置方面，本研究使用FeSCN2?复合物的淬灭效应进行维生素C的测定。该复合物的形成依赖于Fe3?与SCN?的反应，并在酸性条件下进行。实验中发现，Fe3?的浓度对复合物的吸光度有显著影响，最佳浓度为2.0 mmol/L，超过该浓度会导致吸光度下降。这可能是由于Fe3?的过量会与SCN?形成次级复合物，如Fe(SCN)??和Fe(SCN)?，这些复合物的吸光度较低或几乎无色。此外，过量的Fe3?会消耗SCN?，导致复合物的形成受阻。

为了优化实验条件，研究还测试了SCN?的浓度对复合物吸光度的影响。结果表明，SCN?的浓度在4.0 mmol/L时达到最佳效果，超过该浓度后吸光度不再显著增加。这可能意味着系统达到了饱和点，进一步增加SCN?的浓度不再促进复合物的形成。因此，推荐SCN?的最佳浓度为4.0 mmol/L。

此外，研究还考察了酸性条件对FeSCN2?复合物形成的影响。实验发现，随着HCl浓度的增加，复合物的吸光度也相应增加，但在1.0 mmol/L时达到最大值。超过该浓度后，吸光度开始下降，这可能是由于SCN?的质子化或与Fe3?的竞争性结合。因此，HCl的最佳浓度为1.0 mmol/L。

在样品体积和流速方面，研究发现样品体积越大，淬灭效率越高，最佳体积为150微升。流速的增加则会导致淬灭效率的下降，这可能是由于强流速带来的稀释和扩散效应。因此，推荐的流速为1.6 mL/min用于试剂流，1.5 mL/min用于载流。

### 干扰效应与方法比较

为了评估方法的特异性，研究对常见的干扰物质进行了测试，包括葡萄糖、柠檬酸、蔗糖、淀粉、硬脂酸镁、滑石粉、水杨酸钠、山梨醇和乳糖。这些物质在药剂配方中常见，因此在实验中以2 mmol/L的浓度加入。通过比较吸光度变化与空白信号，研究发现这些干扰物质对方法的干扰非常有限，干扰百分比接近于零。这表明该方法在选择性方面表现出色。

此外，研究将CFIA方法与传统的紫外分光光度法和HPLC方法进行了比较。结果表明，CFIA方法在灵敏度、速度和分析通量方面均优于传统方法。例如，紫外分光光度法的检测范围为3–15 μg/mL，而CFIA方法的检测范围为0.5–40 mmol/L，检测限低至0.05 mmol/L。这一显著的提升使得CFIA方法在实际应用中具有更高的可靠性。

### 结论与展望

本研究成功开发并验证了一种基于连续流动注射的分光光度分析方法，用于维生素C的定量测定。该方法在灵敏度、线性范围和精确度方面均表现出色，能够实现高达55个样品每小时的分析速度。同时，该方法在试剂使用效率和环境友好性方面也具有优势，符合绿色分析化学的理念。此外，该方法在药剂和食品样品中的应用验证了其可靠性，表明其不仅适用于药剂分析，还适用于食品质量控制。

尽管本方法在许多方面表现出色，但其仍然存在一些局限性。例如，该方法属于破坏性分析技术，因为维生素C与Fe3?和SCN?形成复合物的过程是不可逆的，这可能导致样品无法回收。此外，该方法对温度较为敏感，因此实验应在常温下进行，以确保反应的稳定性和样品的完整性。未来的研究可以进一步探索多波长参考和算法基线校正技术，以增强方法对复杂样品的适应性，并扩展其应用范围。

### 方法的适用性与未来方向

本研究提出的CFIA方法不仅适用于药剂分析，还适用于食品和环境样品的检测。通过实验，研究发现该方法在检测橙汁样品中的维生素C时，能够获得与紫外分光光度法和HPLC方法一致的结果，表明其在不同样品基质中的适应性。此外，该方法在处理有色样品时表现出良好的稳定性，能够在一定程度上减少样品颜色对检测的影响。

尽管该方法在许多方面表现出色，但其仍需进一步优化以适应极端颜色或浊度的样品。未来的研究可以考虑引入多波长参考技术，以提高方法对复杂基质的鲁棒性。此外，研究还可以探索更高效的光检测器和更精确的信号处理模块，以提升方法的灵敏度和准确性。

综上所述，本研究提出的CFIA方法为维生素C的定量分析提供了一种高效、快速、环保且成本低廉的解决方案。该方法在灵敏度、选择性和分析通量方面均优于传统方法，具有广阔的应用前景。未来的研究将进一步优化该方法，以适应更广泛的样品类型，并提升其在复杂基质中的适用性。