电子布洛芬（水生环境污染 新兴污染物 布洛芬 检测 技术应用）

在当今社会，随着全球人口的持续增长以及工业化和人类活动的加剧，污染物的排放量不断增加，对水生环境构成了严重威胁。这一趋势不仅影响着生态系统的健康，也对公众健康带来潜在风险。在这些污染物中，新兴污染物如药物、个人护理产品、农药和微塑料等，因其在环境中的持久性和生物活性而引起了广泛关注。这些物质往往无法被传统的污水处理厂有效去除，从而在自然水体中积累，导致水生生物长期暴露于这些化合物之中。

药物作为其中一类重要的污染物，尤其受到全球关注。活性药物成分（APIs）即使在极低浓度下，也可能对生物体的关键功能产生影响，例如繁殖、生长和行为等。在众多API中，布洛芬（ibuprofen）是最常被检测到的一种，它是一种广泛使用的非甾体抗炎药（NSAID）。布洛芬的全球年产量在2022年达到了约45,233吨，这表明其使用频率极高，同时也意味着其对环境的潜在影响不容忽视。由于其广泛使用以及在污水处理过程中部分去除，布洛芬已成为处理和未处理污水中的常见污染物。

布洛芬在水生环境中的广泛存在，部分原因在于其在传统水处理工艺中的去除率有限。例如，混凝、沉淀和活性污泥等常规处理步骤通常只能去除30%至60%的布洛芬。因此，该药物在河流等水体中被频繁检测到，特别是在流量较低的时期，由于污水处理厂的排放，河流中的布洛芬浓度可能会显著升高。这些数据表明，欧洲等地区的淡水生态系统正面临日益严重的化学压力，迫切需要加强监测和监管措施以应对药物污染问题。

在水体中检测布洛芬面临诸多挑战。首先，布洛芬的浓度通常较低，使得检测变得困难。其次，环境水体本身成分复杂，含有大量溶解有机物、无机离子和共存污染物，这些成分可能会对检测产生干扰，降低检测的灵敏度并导致信号重叠。因此，需要开发能够有效分离布洛芬信号的检测系统，以克服这些复杂背景的影响。

传统的分析方法，如高效液相色谱（HPLC）和质谱（MS），虽然具有高灵敏度和特异性，但它们在实际应用中存在一些局限性。这些方法通常需要繁琐的样品前处理过程，耗时较长，且依赖于实验室设备和专业人员的操作，这使得它们在野外或现场检测中不够便捷。因此，寻找一种更快速、非接触且无需复杂样品处理的检测技术显得尤为重要。

超光谱成像（HSI）作为一种新兴的技术，正在成为检测水体中污染物的有力工具。HSI结合了成像和光谱分析的优点，能够在每个像素点上捕捉完整的光谱信息电子布洛芬，从而生成空间分辨的光谱数据。这种技术不仅能够识别和量化化学物质，而且在无需样品前处理的情况下即可完成检测。因此，HSI在环境监测中的应用潜力巨大，尤其是在检测药物残留方面。

HSI的工作波长范围广泛，从紫外（UV，约200-400纳米）到短波红外（SWIR，约1000-2500纳米）。每个波长范围都有其独特的分析能力。在紫外波段，HSI主要用于药品质量控制，通过多元分析区分固体剂型中的不同API。可见光（VIS，约400-700纳米）和近红外（NIR，约700-1000纳米）波段则广泛应用于农业和医学领域，例如监测叶绿素含量、检测组织损伤和评估水分含量等。

短波红外（SWIR）波段在环境和药物分析中尤为有价值。在这一波段，光与分子键直接相互作用。例如，O-H、C-H和N-H等键会吸收SWIR光能并开始振动，表现为拉伸、弯曲或扭转等运动。这些振动是分子尺度上的真实机械运动，与分子的内部能量相关。当分子吸收SWIR光时，部分能量会增强其振动，但不足以引起离子化、键断裂或电子激发。然而，这种增强的振动仍然能够揭示分子的结构细节。因此，SWIR波段产生的信号，如泛频和组合带，虽然比中红外波段的基频信号弱，但仍然蕴含丰富的结构信息。这些信号依赖于键的类型和化学环境，使得HSI能够在复杂或含水的样品中识别有机分子和功能基团。

为了提高检测性能，HSI数据可以采用全光谱模型或降维技术进行分析。全光谱方法考虑整个光谱范围，使模型能够捕捉到细微的光谱变化，这对于识别低浓度信号尤为重要。然而，这种方法也可能引入冗余或噪声信息，影响模型的准确性。因此，通常需要进行预处理步骤，如噪声过滤、标准化或光谱正则化，以减少这些影响。相比之下，基于特征的方法则提取关键的光谱或空间描述符，如几何光谱特征、光谱导数、主成分分析（PCA）得分或纹理模式等，这种方法在复杂或变化的样品介质中表现出更强的鲁棒性。

近年来，离散小波变换（DWT）在HSI的光谱分析中崭露头角。DWT能够保留局部的光谱和空间信息，同时减少无关背景噪声，使其在复杂基质中具有独特的优势。DWT已成功应用于多个领域，包括食品质量控制、药物分析和植物疾病检测。尽管它在固体和半固体样品中表现出色，但在液体基质如环境水体中的应用仍较为有限，这为未来的研究提供了广阔的空间。

本研究探讨了HSI在检测水体中布洛芬的可行性，特别是针对瓶装水、自来水和河水三种水体，以及乙醇溶液。这些基质代表了不同的环境和分析条件，以评估该技术的适用范围。此外，本研究还评估了潜在干扰物质和商业辅料的影响。通过比较基于完整预处理光谱和DWT处理光谱的PLS-DA模型，我们旨在确定将小波变换整合到HSI流程中对于水体中药物检测的附加价值。

在实验过程中，采用了两种实验装置以覆盖可见光近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）光谱范围。所有实验均在恒温恒湿的暗室中进行，以确保环境条件的稳定性。实验结果表明，在VNIR和SWIR波段中，含有布洛芬的样品与不含布洛芬的样品之间存在一定的光谱差异，但这些差异在考虑标准差后仍然存在重叠，说明需要采用多元判别方法以提高检测的准确性。

通过应用PLS-DA方法，研究团队进一步优化了样品的分类能力。PLS-DA是一种有效的统计方法，能够通过分析光谱数据来区分不同类别的样品。在本研究中，PLS-DA模型展示了在不同水体和乙醇溶液中检测多种商业布洛芬制剂的能力，并且对另一种药物的干扰表现出较强的鲁棒性。特别是在SWIR波段，使用小波变换处理的光谱数据能够实现对布洛芬的高灵敏度检测，最低检测浓度达到了60微克/升，且检测灵敏度和特异性均达到了100%。这一浓度范围与之前报告的布洛芬在水生环境中的无效应浓度（PNECs）相符，进一步验证了该方法在环境监测中的实际应用价值。

HSI结合小波变换为药物检测提供了一种快速、非接触且无需样品前处理的工具。这种方法不仅能够提高检测效率，还能减少对实验室设备的依赖，使得现场检测成为可能。此外，HSI的非侵入性特性使其在环境监测中具有独特的优势，能够在不破坏样品的情况下获取光谱信息，从而减少对生态系统的干扰。

在讨论部分，研究团队进一步探讨了HSI在多种应用场景中的潜力。从大规模的地球观测到微生物检测，HSI已经被广泛应用于不同领域。本研究评估了HSI在液体基质中检测布洛芬的能力，并展示了其在不同水体中的应用前景。HSI的快速、便捷和非接触特性使其非常适合用于实时监测水体中的污染物。此外，基于之前对病毒颗粒检测的研究，本研究展示了HSI在不同液体基质中的应用能力，包括自来水、河水等。

本研究的结果表明，HSI结合小波变换在检测水体中的布洛芬方面具有显著的优势。这种方法不仅能够提高检测的灵敏度和特异性，还能有效应对复杂基质中的干扰因素。此外，该方法的非接触和无需样品前处理的特性，使其在实际应用中更加灵活和高效。未来，HSI结合小波变换有望成为环境监测中一种重要的工具，为药物污染的检测和评估提供新的解决方案。

在撰写过程中，作者使用了Copilot等生成式人工智能工具，以提高文本的清晰度和表达效果。然而，所有内容均经过作者的仔细审阅和编辑，确保了研究的核心思想和数据的准确性。作者声明电子布洛芬，他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本研究的客观性。

本研究的结果不仅对环境科学领域具有重要意义，也为相关行业的检测技术发展提供了新的思路。随着环境问题的日益突出，开发高效、准确且便捷的检测方法将成为未来研究的重要方向。HSI结合小波变换的检测技术，作为一种新兴的解决方案，有望在药物污染监测中发挥重要作用。通过不断优化和推广这一技术，我们能够更有效地保护水生环境，减少药物对生态系统的潜在影响。