含PFAS灭火泡沫浓缩物的氟质量平衡、前体可转化性及筛选级吸入优先级评估

《Journal of Hazardous Materials》:Fluorine Mass Balance, Precursor Transformability, and Screening-Level Inhalation Prioritization of PFAS-Containing Firefighting Foam Concentrates

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月06日 来源:Journal of Hazardous Materials 10.6

编辑推荐:

   •整合了目标/疑似 PFAS、TOP、TOF 和吸入指标。•未检测到 PFOS/PFOA,但源自 C6 FT 的 PFAS 占 AFFF 负担的主导地位。•TOP 揭示了多种泡沫中存在大量未知的可氧化 PFCA 前体库。•目标 PFAS 和疑似 PFAS 平均解释了 AFFF

  
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    整合了目标/疑似 PFAS、TOP、TOF 和吸入指标。
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    未检测到 PFOS/PFOA,但源自 C6 FT 的 PFAS 占 AFFF 负担的主导地位。
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    TOP 揭示了多种泡沫中存在大量未知的可氧化 PFCA 前体库。
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    目标 PFAS 和疑似 PFAS 平均解释了 AFFF TOF 的一半左右。
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    在 50% 的产品流量场景中,基于 TRV 归一化的危害指数超过 1。

Introduction

灭火泡沫在灭火中起着至关重要的作用,通过快速冷却燃料和抑制火焰,同时形成保护屏障以帮助防止复燃 [1], [2], [3], [4]。在含 PFAS 的灭火泡沫中,水成膜泡沫(AFFFs)含有基于 PFAS 的表面活性剂,通过改善泡沫扩散、蒸气抑制、水膜形成、泡沫稳定性以及抵抗碳氢燃料表面上的泡沫降解,促进快速熄灭火焰,从而降低复燃的可能性 [2], [3], [5], [6]。然而,AFFF 中含有的 PFAS 表现出高度环境持久性和潜在健康影响,包括癌症、免疫抑制以及甲状腺和性激素紊乱 [1], [2], [6], [7], [8], [9], [10]。由于碳 - 氟键的强度,PFAS 对环境降解具有高度抗性 [11], [12]。其中,全氟辛烷磺酸(PFOS)和全氟辛酸(PFOA)已在各种环境介质中被广泛检测到,并因其毒性和生物累积潜力而著称 [13], [14], [15], [16]。
最近的研究报道,含 PFAS 的 AFFF 浓缩液中 PFAS 总浓度约为 11,000–120,000 mg/L,表明产品级的 PFAS 负担可能导致泡沫应用期间的吸入暴露,特别是在室内或半封闭环境中 [7], [17], [18], [19]。多项生物监测研究报告,消防员的血清 PFAS 水平高于普通人群 [20], [21], [22], [23],并且吸入已被确定为灭火活动期间重要的潜在暴露途径 [1], [17], [20]。尽管对职业性 PFAS 暴露的认识日益增加,但在室内或通风不良环境中应用灭火泡沫期间的吸入途径在同行评审文献中仍然相对缺乏表征 [19], [24]。
AFFF 最初主要使用电化学氟化(ECF)生产,这导致泡沫配方中 PFOS 和 PFOA 浓度较高 [7], [25]。然而,随着《斯德哥尔摩公约》对 PFOS、PFOA 及相关物质实施严格限制和禁用,制造商开发了替代配方,并从基于 ECF 的 AFFF 转向基于氟代全碳烷基(FT)的 AFFF,后者主要含有 n:2 FTs 而非全氟烷基磺酸(PFSAs)[2], [3], [7], [8], [11], [26]。引入 FT 基 AFFF 是为了减少传统长链 PFAS 的排放,但研究表明其配方通常含有各种可氧化前体,这些前体可降解为全氟羧酸(PFCAs)[2], [6], [11], [26]。此外,FT 前体向 PFAS 的转化已被证明有助于它们在废水处理系统中的长期持久性 [2], [25]。这些发现表明需要对 FT 基 AFFF 的组成和行为进行详细调查 [2], [13]。对 AFFF 日益增长的环境担忧促使人们对无氟泡沫(FFFs 或 F3)作为含 PFAS AFFF 的替代品产生了越来越多的兴趣,最近的泡沫表征研究中也报道了无 PFAS 的 AFFF 配方 [1], [3], [7], [27]。
疑似和非目标筛选的最近进展使得能够识别 AFFF 配方中已知和以前未被识别的 PFAS [3], [5], [8], [28], [29], [30]。同时,总可氧化前体(TOP)测定提供了一种操作手段,通过许多 PFAS 前体转化为可测量的 PFCAs 来评估可氧化 PFCA 前体库 [2], [6], [8], [11], [25]。基于燃烧离子色谱(CIC)的总氟(TF)分析,结合减去无机氟化物,可用于估算总有机氟(TOF),从而支持与已识别 PFAS 的氟质量平衡比较 [8]。然而,TOP 和 TOF 都是操作性、非特异性测量,而非详尽的表征。TOP 结果受前体特异性 PFCA 产率、基质依赖性氧化效率以及监测 PFCA 终点范围的影响,而 TOF 不识别个别化合物,也不区分 PFAS 和其他有机氟物种。因此,不完全氧化、未监测的转化产物、有限的分析覆盖范围和定量不确定性可能影响前体负担和表观氟质量平衡的估算。
先前的 AFFF 相关研究涉及目标 PFAS 和疑似 PFAS 表征、使用 TOP 测定法进行的前体评估、氟质量平衡分析以及与暴露相关的考量 [7], [8], [11], [31], [32], [33]。在此工作基础上,本研究解决两个相关的产品评估问题:符合特定物质 PFOS/PFOA 要求和产品标签是否充分反映了更广泛的 PFAS 组成、可氧化前体负担和未解决的有机氟;以及测量的目标 PFAS 浓度如何转化为商业产品中的筛选级吸入优先级。
为了解决这些产品评估问题,本研究应用了整合的产品级筛选框架,结合目标 PFAS 定量、碰撞截面(CCS)支持的离子淌度分离 - 高分辨质谱(IMS-HRMS)疑似筛选、TOP 衍生的前体评估、基于 TOF 的有机氟质量平衡分析以及保守的吸入优先级指标。目标是(i)表征国内制造泡沫浓缩液中的目标 PFAS 和疑似 PFAS 谱,(ii)评估可氧化前体负担和未解决的有机氟分数,(iii)推导毒性参考值(TRV)归一化的吸入优先级指标用于产品级比较。该框架旨在将产品评估扩展到 PFOS/PFOA 合规性和产品标签之外,同时将吸入组分作为筛选级优先级工具,而非特定火灾事件的重建或确定的吸入风险评估。

Section snippets

Standards and reagents

总共从 Wellington Laboratories(加拿大安大略省圭尔夫)获得了 50 种天然 PFAS 标准品和 18 种同位素标记内标(IS)。有关化学物质和试剂的更多细节见文本 S1,完整的化学名称和对应的缩略语列在支持信息中。

Sample description and preparation

本研究考察了 2020 年至 2024 年间由韩国四家制造商(下文简称 D、G、H 和 J)生产的 10 种泡沫浓缩液(表 S1)。制造商的

Target analysis

在分析的十个样本中,仅检测到七种 PFAS,并且在每个产品中均鉴定出至少两种可定量的 PFAS(图 1)。PFAS 总浓度范围为 0.352 至 6,376 mg/L(中位数:843 mg/L)(表 S11),其中 G-AFFF 浓度最高,为 6,376 mg/L。AFFF 相关组(n = 8;2,436 ± 2,390 mg/L)显示的平均 PFAS 总浓度比非 AFFF 组(n = 2;4.98 ± 5.98 mg/L)高 2–3 个数量级,表明

Conclusions

本研究评估了在韩国制造和销售的十种含 PFAS 灭火泡沫产品的组成特征和筛选级吸入优先级,包括八种 AFFFs 和两种非 AFFF 合成表面活性剂泡沫。应用了结合目标 PFAS 定量、疑似筛选、TOP 测定法和 TOF 测量的整合工作流程,以评估特定物质合规性之外的产品级 PFAS 负担。未检测到 PFOS 和 PFOA

Environmental Implications

含 PFAS 的灭火泡沫在使用、储存和处置过程中可能会释放持久性和可移动性有机氟物质。本研究表明,符合 PFOS/PFOA 标准和带有 ECO 标签的产品仍可能含有大量的 C6 氟代全碳烷基 PFAS、可氧化前体库和未解决的有机氟。整合的目标/疑似筛选、TOP 和 TOF 分析,以及基于 TRV 归一化的吸入优先级,确定了需要进一步现场评估的产品,而非

CRediT authorship contribution statement

Kyung-Duk Zoh:撰写 – 审阅与编辑,验证,监督,资金获取,概念化。Seungwoon Sohn:方法论,调查。Myoungho Lee:方法论,调查。Jeonghoon Park:撰写 – 原始草稿,方法论,调查,概念化。Taeyeon Kim:验证,方法论,调查。Soobin Choi:方法论,调查。

Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the writing process

在准备本工作期间,作者使用 ChatGPT 仅为了提高手稿的可读性和语言。使用该工具后,作者根据需要审查和编辑了内容,并对已发表文章的内容承担全部责任。

Declaration of Competing Interest

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,这些利益或关系可能看似影响本论文中报告的工作。

Acknowledgements

本工作得到韩国国家研究基金会(NRF)在韩国政府(MSIT)资助下的项目(RS-2026-25474865)的支持。
Jeonghoon Park|Myoungho Lee|Soobin Choi|Taeyeon Kim|Seungwoon Sohn|Kyung-Duk Zoh
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