《Water Research》：Spectral–temporal autofluorescence analysis for rapid and label-free microplastic differentiation in aquatic environments
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塑料材料因其轻质、低成本与耐久性的独特组合而被广泛用于从塑料袋、衣物到汽车内饰及日常用品的各种形状与颜色中。近几十年来塑料产量呈指数增长，从1950年的150万吨增至2022年的4亿吨（Real, 2023, Statista, 2026）。然而，这伴随着陆地
塑料材料因其轻质、低成本与耐久性的独特组合而被广泛用于从塑料袋、衣物到汽车内饰及日常用品的各种形状与颜色中。近几十年来塑料产量呈指数增长，从1950年的150万吨增至2022年的4亿吨（Real, 2023, Statista, 2026）。然而，这伴随着陆地与水生环境的污染加剧，每年多达1270万吨塑料进入海洋（Jambeck et al., 2015），迄今水生环境中累积塑料总量已达1.4亿吨（Real, 2023, Jambeck et al., 2015），其降解为微塑料后危害生物与生态系统并进入食物链，从而对人类健康构成风险（Behera and Das, 2023, Sharma and Chatterjee, 2017, Real, 2023, Zhang et al., 2025）。为降低这些风险，可生物降解塑料正在研发中，但在成本与材料性能上仍逊于化石基塑料（Real, 2023）。因此，当前的缓解措施依赖于先进的废物管理，包括回收、过滤与源头减量（Khatami et al., 2023, Sembiring et al., 2021, Chen and Hu, 2024）。这些措施的关键要求是对塑料材料进行可靠分析与鉴别，以识别污染源并实现有效缓解。由于塑料污染在水生环境中广泛存在，这包括河流与海洋中的原位监测以及供水、废水处理与工业过程中的监控。塑料分析对于监测过滤系统也至关重要，例如在污水处理厂或洗衣机中，微塑料过滤正成为强制要求（Susnjara, 2020, Periyasamy, 2023, Real, 2023, Zhang et al., 2025）。因此，分析水生环境中的塑料污染需要能够原位操作、可规模化部署并快速分析大量样品的方法。目前，塑料材料通常使用近红外（NIR）、傅里叶变换红外（FTIR）与拉曼（Raman）光谱进行分析。NIR光谱利用近红外光（800–2500 nm）激发分子倍频与合频振动，可实现秒级快速测量（Camacho and Karlsson, 2001）与低成本仪器（Rani et al., 2019），但通常仅提供有限的化学特异性（Ivleva, 2021）。FTIR光谱在中红外范围（MIR，2500–25000 nm）激发分子基频振动，被视为塑料详细化学鉴定的标准技术（Ivleva, 2021），但需要更复杂的仪器与测量时间（Randhawa, 2023）。此外，NIR与FTIR光谱均受水吸收的强烈影响，限制了其在水生环境中的适用性（Zhang et al., 2025）。Raman光谱通过测量光的非弹性散射，可在水环境中进行化学详细分析。然而，Raman信号本身较弱，导致测量时间更长、仪器更复杂，并受到更强但化学特异性较低的自身荧光（autofluorescence）的掩蔽（Araujo et al., 2018）。尽管如此，Raman光谱近期已通过将微流控与光学线镊相结合，扩展到水生环境中的流动式微塑料分析（Lee et al., 2026）。在该方法中，通过光学捕获并随后固定颗粒以增加测量时间，从而补偿本征较弱的Raman信号。虽然这证明了Raman光谱用于水生环境中快速微塑料分析的适用性，但也说明了该分析所需的额外仪器与测量策略，且目前样品通量相对较低（约0.08 mL/天）（Ivleva, 2021, Zhang et al., 2025）。相比之下，理想聚合物结构在可见光激发下通常不预期产生自身荧光。虽然脂肪族聚合物如聚乙烯（PE）与聚丙烯（PP）缺乏适用于可见光激发的合适生色团，但含有芳香族或羰基的聚合物如聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）、聚苯乙烯（PS）与聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）的特征吸收主要位于紫外光谱范围（Huang and Wang, 2024, Penso et al., 2025, Wohlschl?ger et al., 2024）。然而，荧光物种可在制造、加工与环境暴露过程中通过添加剂、杂质、结构缺陷、氧化产物以及老化或风化过程被引入或形成（Zhang et al., 2025）。因此，可见光激发下观察到的自身荧光可能源于化学改性的聚合物结构和/或额外的荧光组分，而非仅源于未改性的聚合物结构。由此产生的材料特异性自身荧光特性因而可作为塑料材料鉴别的光谱与时间指纹加以利用。由于本研究侧重于评估该鉴别潜力而非鉴定潜在的荧光团，观察到的荧光的确切化学来源超出本研究范围。除塑料外，生物样品如细胞与组织也表现出自身荧光，已广泛用于生物成像与组织分析。这凸显了自身荧光作为材料特异性指纹的一般适用性，可迁移至塑料分析。由于该荧光通常出现在可见光谱范围，可透过水传播并用于分析水生环境中的样品。此外，其相对较高的强度允许采用简单因而可规模化的装置以及快速分析，用于原位操作如流式细胞术（Wohlschl?ger et al., 2024）。基于荧光的塑料检测通常使用尼罗红（nile red）等染料（Randhawa, 2023, Zhang et al., 2025）。虽然这些染料提供高信号强度，常超过自身荧光，但它们通常不具特异性，因此仅允许一般性塑料检测，如Kaile et al., 2020与Tse et al., 2022中流式细胞术应用所示。相比之下，自身荧光提供内在的材料特异性信息，无需在样品制备或测量过程中外部引入荧光标记或染料，因此在本语境下被视为无标记。这种材料特异性自身荧光特性近期已在Wang et al., 2024、Monteleone et al., 2021、Zhou et al., 2022、Wohlschl?ger et al., 2024、Gies et al., 2020中得到证明。在这些研究中，材料特异性差异在发射光谱（ES）的光谱维度与荧光寿命（FL）的时间维度中均有发现，但在时间维度中更为显著。这是预期的，因为FL定义为荧光团保持在激发态的平均时间，对局部环境更敏感，因而提供更高的特异性（Sch?ferling, 2012, Lakowicz, 2006, Demtr?der, 2011）。FL测量通常使用时间相关单光子计数（TCSPC）进行（Rottmann et al., 2025a）。虽然这需要更复杂的仪器，但近期如基于互补金属氧化物半导体（CMOS）的单光子雪崩二极管（SPAD）阵列等进展使FL分析更易获得（Rochas et al., 2003, Netaev et al., 2022），从而增加了其在近期研究中的应用（Monteleone et al., 2021, Zhou et al., 2022, Wohlschl?ger et al., 2024, Gies et al., 2020）。在上述研究中，仅Gies et al.（2020）与Wohlschl?ger et al.（2024）在单一研究中同时考虑了光谱与时间维度。在这些工作中，ES与FL分别针对较小的8种与11种塑料材料集独立分析。虽然观察到光谱差异，但不足以可靠鉴别，而基于FL的分析分别达到96.4%（Gies et al., 2020）以及405 nm与488 nm激发波长下87.3%和445 nm激发下96.4%的准确率（Wohlschl?ger et al., 2024）。虽然先前研究使用较小且多样性较低的材料集对塑料自身荧光提供了初步见解，但本研究使用包含演示样品与日常塑料制品的22种材料综合集，研究通过光谱与时间自身荧光对塑料材料进行分析与可区分性。此外，SPAD阵列通过将荧光色散到时间分辨线阵列上，可实现ES与FL的同时快速采集（Adams et al., 2023）。由于ES与FL提供互补信息，其组合预期并经测试可提高本工作中的鉴别准确率。因此，本工作对光谱、时间及联合光谱-时间自身荧光用于水生样品中快速塑料鉴别进行了综合评估。结合自身荧光的高信号强度与光谱水窗口，该方法可实现新的测量场景如高通量微塑料检测。这通过悬浮液中聚酰胺微塑料的流式细胞术检测得到证明，凸显了基于自身荧光的方法用于原位环境监测的潜力。
研究背景：塑料产量在过去数十年间呈指数增长，大量塑料进入水生环境并降解为微塑料，危害生态系统与人类健康。当前缓解措施依赖先进的废物管理，其关键要求是对塑料材料进行可靠分析与鉴别。然而，现有的NIR与FTIR光谱受水吸收强烈影响，Raman光谱信号弱且测量时间长、仪器复杂、通量低，均难以满足水生环境中原位、规模化、快速分析的需求。自身荧光因在可见光谱范围具有较高强度、可透水传播且无需外部标记，被视为具有潜力的替代方案，但此前研究仅使用较小且多样性有限的材料集，且光谱与时间维度多独立分析，鉴别能力尚未得到充分评估。因此，研究人员开展本研究，旨在利用包含22种塑料材料的综合集，系统评估光谱、时间及联合光谱-时间自身荧光对塑料材料的鉴别潜力，并演示其在微塑料流式检测中的应用。研究结论表明，材料特异性指纹在很大程度上独立于聚合物类型，光谱指纹鉴别准确率高达87.9%，时间指纹高达83.1%，联合光谱-时间分析显著提升至95.7%；联合方法可提高自身荧光塑料分析对更大材料集与更复杂测量场景的适用性，确立了自身荧光作为塑料分析与鉴别可行方法的地位，补充了现有方法并可实现可规模化的原位监测应用，包括本工作演示的可应用于河流、海洋与过滤过程的微塑料流式细胞术监测。论文发表在《Water Research》。
关键技术方法：研究人员采用7种演示样品与15种日常塑料制品共22种材料，覆盖七类回收代码。光谱测量使用酶标仪以450 nm激发、485–850 nm采集发射光谱（ES）；时间测量使用2×192像素SPAD线阵列结合时间相关单光子计数（TCSPC），以450 nm激光二极管激发，采集荧光寿命（FL）。采用相量分析将ES与FL分别转换为二维相量坐标，以聚类评估材料可区分性，鉴别准确率定义为231种材料对中可区分对的比例。流式检测采用基于SPAD的流式细胞术装置，以聚酰胺（PA）微粒（50–100 μm）悬浮于异丙醇中进行演示。
研究结果：（1）光谱鉴别：通过测量22种塑料的ES，依据光谱特征将其分为三类——单一发射峰约500–525 nm、附加约615 nm发射峰、以及更长波长附加特征；利用相量分析，单样品五次测量鉴别准确率为87.9%，五样品单次测量因材料不均匀性降至73.6%。结果表明聚合物结构主导发射峰约510 nm，外部因素仅引起微小光谱偏移，可靠鉴别需高光谱测量。（2）时间鉴别：通过TCSPC测量荧光衰减，FL范围为2.9 ns（PVC-DP）至9.1 ns（PVC-P (Q)）；相量分析显示单样品五次测量鉴别准确率为83.1%，五样品单次测量降至64.1%，表明FL对局部环境敏感，材料不均匀性导致显著变化，且时间相量位于通用半圆内指示多指数衰减。（3）光谱-时间联合鉴别：通过联合两个维度（任一维度可区分即可判别），单样品五次测量鉴别准确率从光谱87.9%、时间83.1%提升至95.7%，五样品单次测量从73.6%、64.1%提升至86.6%，表明两维度信息互补，联合分析可视为材料鉴别的“或”门。（4）微塑料流动检测：通过SPAD流式细胞术装置检测PA微粒，颗粒以1258个/分钟的速率被成功检测，平均信号697光子/颗粒，平均FL为9.5 ns（90%区间5.1 ns），与静态测量结果可比，证明了自身荧光用于水生环境高通量微塑料检测的可行性。
讨论与结论：讨论部分指出，光谱域中所有塑料的主导发射峰约510 nm，材料间变异主要独立于聚合物类型而取决于制造过程、添加剂与环境影响，因此光谱指纹不应解释为聚合物化学结构的唯一指纹，而是所研究塑料材料的特征指纹；荧光添加剂可引入额外发射特征。时间域中FL同样主要独立于聚合物类型而具材料特异性，需进一步研究其与添加剂、温度或溶剂效应的依赖关系；两维度的材料特异性指纹可支持建立类似FTIR或NIR光谱库的塑料参考数据库。相量方法可基于材料间相量距离与测量不确定度的比较，量化给定仪器与材料集所需的测量精度与光谱/时间分辨率。自身荧光方法本质上受指纹对多种材料特异性与环境因素依赖的限制，同一聚合物类型的不同产品或批次可能呈现不同指纹，而不同聚合物组成的材料可能呈现相似指纹导致重叠，更大更多样的材料集重叠可能性增加，因此报告的绝对鉴别准确率描述的是所研究塑料材料的可区分性而非普遍适用的聚合物分类准确率，需进一步研究不同制造商、批次与环境老化条件以评估泛化性。与仅分别研究光谱与时间维度的Gies et al.（2020）与Wohlschl?ger et al.（2024）相比，其较高的时间鉴别准确率主要归因于较小的材料集；本工作首次在统一框架内结合光谱与时间信息，对均质样品提升达12.6%、非均质样品达22.5%，总准确率分别为95.7%与86.6%，该提升源于两维度的互补信息，联合分析可缓解指纹重叠的限制，扩展到更大更多样的材料集与更复杂现实场景。此外，材料不均匀性引起的光谱与时间指纹变化可提供关于组成、添加剂、加工条件与老化效应的额外信息，有望用于塑料质量控制或材料降解监测。自身荧光分析因可见光谱范围内高信号强度而可实现水生环境中快速无标记测量，补充了NIR、FTIR与Raman等已确立技术，可应用于原位高通量微塑料分析，本工作通过基于SPAD的微塑料流动检测（颗粒速率1258个/分钟）成功演示。与实际应用相关，还需考虑微藻、矿物颗粒与有机物等自然干扰物：生物干扰物可能表现内在自身荧光而产生干扰信号，但也可能具有可用于与塑料区分的特征指纹；矿物颗粒主要通过散射降低信噪比，但FL由时间衰减而非绝对强度确定，预期对中等散射具有稳健性，复杂环境样品中生物自身荧光与光散射的系统研究仍是未来工作。SPAD探测器因可采用CMOS技术制造，适合微塑料检测，可实现紧凑、可规模化与低成本系统，其像素架构允许同时光谱与时间检测，结合联合光谱-时间自身荧光分析与紧凑低成本SPAD流式细胞仪可形成新型微塑料分析方式，适用于从洗衣机原位测量到河流海洋环境监测以及污水处理厂过滤监测。结论部分翻译如下：随着塑料污染逐年增加，有效缓解需要可靠的塑料材料分析。与已确立的光谱方法相比，自身荧光分析可实现水生环境中快速无标记测量，尽管其提供的特征不够明显。随着仪器的最新进展与塑料污染相关性的日益增长，基于自身荧光的塑料分析近年来得到越来越多的研究。本工作通过综合评估22种塑料材料的光谱与时间自身荧光（包括均质与非均质材料场景），扩展了先前研究。以此方式，识别出在很大程度上独立于聚合物类型的材料特异性指纹。使用相量分析，光谱指纹允许高达87.9%准确率的塑料材料鉴别，时间指纹高达83.1%。此外，本工作提出了联合光谱-时间分析，显著改善了分析，鉴别准确率高达95.7%。因此，联合方法可应用于提高自身荧光塑料分析对更大塑料材料集与更复杂测量场景的适用性。总体而言，这些结果确立了自身荧光作为塑料分析与鉴别可行方法的地位。以此方式，自身荧光分析补充了已确立的方法并实现可规模化的原位监测应用，包括本工作演示的可应用于河流、海洋与过滤过程以应对塑料污染的微塑料流式细胞术监测。
