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工业园区废水污染复杂，传统处理方法难有效去除有机微污染物。研究人员建立非靶向筛查流程及 PMT 评估方法，对某化工园区废水分析，鉴定 255 种化合物，发现 PMT/vPMT 等污染物，揭示处理厂效率局限，为精准治污提供依据。
工业发展与环境污染的博弈：工业园区废水有机污染物的探秘之旅
随着工业化进程的加速，工业园区成为经济发展的重要引擎，但其带来的水污染问题却日益严峻。工业园区生产中使用的增塑剂、抗氧化剂等多种化学原料，导致废水成分复杂、毒性强且难降解。传统的废水处理工艺如活性污泥法，对有机微污染物的去除能力有限，且现行排放标准往往未对其浓度进行限制。这些低浓度却具有持久性和毒性的有机化合物，如芳香酮、邻苯二甲酸酯等，可能通过环境介质扩散，对人类健康和生态系统构成潜在威胁。例如，已有研究表明焦化废水中的未知有毒化合物可导致斑马鱼胚胎近 90% 的死亡率，并引发心脏毒性和骨骼发育毒性。因此，全面识别和表征工业园区废水中的有机污染物，成为提升废水处理效率、遏制环境污染的关键科学问题。
为解决这一难题，中国研究人员针对位于黄河流域的濮阳某化工园区展开研究，相关成果发表在《Emerging Contaminants》。该园区内分布着塑料、石油加工、涂料等各类化工企业，其废水处理厂采用氧化沟工艺，但处理效果及污染物特征尚不明确。研究团队旨在通过建立非靶向筛查工作流程和化合物持久性、迁移性及毒性（PMT）评估方法，系统解析废水中的有机污染物组成，评估其环境风险，并追溯污染物来源，为工业园区水污染的精准管理提供科学依据。
关键技术方法
研究采用了一系列先进的分析技术：
- 样品采集与预处理：从园区内 8 家企业及废水处理厂（W）的不同工艺节点采集 22 份水样，经固相萃取（SPE）富集污染物，去除颗粒杂质并进行衍生化处理。
- 高分辨率质谱分析：利用气相色谱 - 四极杆飞行时间高分辨率质谱仪（GC/Q-TOF MS）对样品进行全扫描，获取精确质量数、保留时间等数据，结合 NIST 17 标准质谱库进行化合物匹配。
- PMT 评估：基于 PubChem 数据库、EPI Suite 软件等，对化合物的持久性（生物降解时间）、迁移性（logKOC、logKOW）和毒性（ECHA 分类、QSAR 模型）进行评估，划分 PMT/vPMT（v=very）等风险等级。
- 暴露 - 排放建模：运用 SimpleTreat v4.1 模型模拟污染物在废水处理厂中的行为，预测其去除效率及环境归趋。
- 溯源分析：通过特征污染物在企业及处理厂中的分布，识别各企业的污染贡献。
研究结果
3.1 非靶向筛查结果
研究从样品中鉴定出 255 种有机化合物，主要为相对分子质量 150-350 Da 的 CH 和 CHO 类物质，包括环烷烃、羰基化合物、单萜类等。其中，废水处理厂检测到 81 种化合物，数量最多；塑料制造企业（C1）废水的平均相对分子质量较高，可能与聚合物使用相关。芳香族化合物占比 52.94%，以酮类和邻苯二甲酸酯为主，后者作为增塑剂易从塑料中释放进入环境。
3.2 PMT 评估
PMT 评估显示，2 种化合物（异佛尔酮、莠去津）属于 PMT/vPMT 类。异佛尔酮作为涂料工业溶剂，具有致癌性，长期暴露可影响儿童认知能力；莠去津为有机氯除草剂，通过生产用水引入。此外，36 种潜在 PMT/vPMT 化合物、50 种潜在 PT/vPT 或 PM/vPM 化合物被识别，主要来自基础化工（C3）、香料制造（C5）等企业。废水处理厂的潜在 PT/vPT 化合物（如酚类）检出率较高，提示其可能受石化和合成树脂企业废水影响。
3.3 废水处理厂性能评估
氧化沟工艺虽使废水在生化处理阶段产生更多降解产物，但处理厂对 114 种污染物的去除效率低于 25%，其中芳香族化合物占 70.18%。模拟结果表明，污染物主要通过出水排放或挥发进入环境，传统工艺对亲水性、结构稳定的芳香族污染物去除能力有限，处理后的废水仍可能造成环境风险。
3.4 特征污染物分析
研究识别出 23 种特征污染物，如邻苯二甲酸二丁酯、十六烷等。聚类分析显示，塑料企业（C1）、石油加工企业（C7）与处理厂的特征污染物相似度高，提示需优化其废水预处理工艺。部分污染物（如 2,2'- 亚甲基双 (4 - 甲基 - 6 - 叔丁基苯酚)）在多家企业广泛检出，反映其作为抗氧化剂在工业中的普遍使用及迁移风险。
结论与意义
本研究通过非靶向筛查与 PMT 评估，首次系统揭示了中国中部某化工园区废水的有机污染物特征及环境风险。结果表明，园区废水中 PMT 类物质及芳香族污染物是主要关注对象，现行废水处理工艺对其去除效果不足，需针对性升级。特征污染物溯源分析为企业污染管控提供了精准依据，有助于实现 “一企一策” 的精细化管理。研究建立的方法体系为复杂工业废水中未知污染物的识别和风险评估提供了技术范式，对完善工业园区废水排放标准、保障水生态安全具有重要意义。未来研究需进一步结合机器学习优化化合物结构预测，并通过实验验证模型参数，提升评估准确性。
