Spectroscopy and Spectral Analysis, Volume. 41, Issue 8, 2364(2021)
Research Progress of Pesticide Residue Detection Based on Fluorescence Spectrum Analysis
Figures & Tables(5)
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Fig. 1. Intramolecular excitation and decay process[15]
A1, A2: Absorption; F: Fluorescence; P: Phosphorescence; ic: Internal conversion; isc: Inter-faculty; VR: Vibration relaxation
Fig. 2. Three-dimensional fluorescence spectrum
(a): Three-dimensional fluorescence stereogram; (b): Three-dimensional fluorescence contour map
Fig. 3. Schematic diagram of self-assembled multilayer film in biosensor[49]
Fig. 4. Detection mechanism of RB-Ag/AuNPs for organophosphorus pesticides[53]
Table 1. Pesticide residue detection methods based on fluorescence spectrum analysis
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检测方法 优点 缺点 应用现状 传统的荧光光谱分析 灵敏度高、 选择性好、 可实现无损检测、 简单直接、 效率高 检测对象须具备荧光效应、 难以对多组分的农药残留进行检测分析 对单一的农药残留定性定量分析[ 18 ,19 ]同步-导数荧光光谱分析 简化谱图、 窄化谱带、 可对多组分农药残留重叠的光谱图进行分离、 低浓度成分鉴定效果良好 并非对所有多组分农药残留都适用、 检测对象须具备荧光效应 多组分农药残留的检测分析[ 23 ,24 ]三维荧光光谱分析 直观反映激发波长、 发射波长、 荧光强度三者变化关系、 具备指纹性 受外界温度、 pH值、 金属离子及其他离子等因素影响大, 对于多组分农药残留检测能力有限、 样品用量少, 需考虑试验结果的代表性问题 多组分农药残留中特定物质的检测分析[ 27 ]与神经网络技术结合应用的荧光光谱分析 充分利用荧光数据、 优化参数、 对荧光光谱相差不大的组分进行有效区别, 具有良好的检出限 神经网络全局搜索能力较差、 如何高效地确定神经网络的参数及结构需完善 大量光谱数据处理, 对荧光光谱相差不大的组分进行有效区分、 鉴别[ 31 ,32 ,33 ]荧光生物传感器 高灵敏度、 高专一性、 操作简单、 方便携带、 实时分析 酶荧光生物传感器的酶固定问题、 如何保证酶的活性使其更好与目标分子进行结合需进一步完善 有机磷农药残留检测[ 37 ,38 ,39 ,40 ,41 ,42 ]与金属纳米材料结合的荧光光谱分析 金属纳米材料独特的光学性质与表面识别能力可使其作为荧光探针对不具备荧光特性的物质进行检测分析 现阶段纳米材料的制备技术还不是很完善、 纳米材料的形态、 尺寸控制以及其纯化的技术还得不断提高改善 不具备荧光特性的农药残留检测、 与生物传感器结合应用[ 45 ,46 ,47 ,48 ]
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Ya-li ZHANG, Kang-ting YAN, Lin-lin WANG, Peng-chao CHEN, Yi-fang HAN, Yu-bin LAN. Research Progress of Pesticide Residue Detection Based on Fluorescence Spectrum Analysis[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(8): 2364
Paper Information
Category: Research Articles
Received: Nov. 30, 2020
Accepted: --
Published Online: Sep. 8, 2021
The Author Email: ZHANG Ya-li (ylzhang@scau.edu.cn)
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