EC-QCL结合光声光谱技术：微塑料识别的新利器

微塑料已成为环境中无处不在的污染物，对全球生态系统和生物体构成重大威胁。准确评估这些污染物的风险，有赖于全面、可靠的定性与定量数据。然而，传统微塑料检测手段在灵敏度、样品制备便捷性以及光谱匹配准确性等方面仍面临诸多挑战。Journal of Environmental Chemical Engineering（Volume 13, Issue 5, Article 118556）上发表的一项题为“Identification of microplastics with cantilever enhanced photoacoustic spectroscopy in infrared region”的创新性研究成果。研究团队提出了一种将光声光谱（PAS）与外腔量子级联激光器（EC-QCL）相结合的方法，在中红外（mid-IR）范围内实现了对多种塑料聚合物的有效识别。该研究为概念验证（proof of concept）工作，为环境样品中微塑料颗粒的识别提供了新的技术路径。

系统搭建

传统红外光谱技术（如衰减全反射ATR和透射TRX）在微塑料检测中各有局限：ATR需要样品与晶体紧密接触，对颗粒形态要求较高；透射法则受限于厚样品或强吸收基底的干扰。光声光谱（PAS）则提供了一条不同的技术路径——通过检测光吸收引起的声波信号来间接测量吸收光谱，具有灵敏度高、特异性强和零背景等优势。该技术不依赖于光透射或反射，对散射性强、形态不规则的微塑料颗粒尤其适用。

光声检测装置结构示意图

研究团队将PAS与外腔量子级联激光器（EC-QCL） 联用，充分利用了EC-QCL在中红外波段宽谱调谐、高光谱发射功率的优势，实现了对微塑料特征吸收峰的高分辨率扫描。EC-QCL的光谱发射功率比传统热光源高出10⁴倍，这使得PAS系统能够在弱吸收或低浓度样品中依然获取高质量的光声信号。值得一提的是，该研究采用了悬臂增强光声光谱（CEPAS）技术，利用高灵敏度的机械悬臂作为声波传感器，进一步放大了光声信号。悬臂式传感器通过激光干涉仪测量悬臂的微小位移来检测光声信号，其灵敏度远高于传统麦克风，是实现单颗粒或小簇微塑料检测的关键。

采用热电堆式功率计测得的激光功率分布

样品制备

为模拟水环境中微塑料的存在，研究团队在受控条件下通过低温研磨商业聚合物珠粒制备了微塑料颗粒，随后将其分散在超纯水中。最后，这些模拟样品通过镀金聚碳酸酯滤膜进行过滤，将微塑料富集在滤膜表面以供后续光谱分析。镀金聚碳酸酯滤膜在该方法中扮演着双重角色：一方面提供高反射率的基底以增强光声信号，另一方面将微塑料颗粒从水相中分离并富集，解决了水中微塑料浓度低、难以直接检测的难题。

三份微塑料（PS,PVC,PET）的滤膜样品

光谱对比

研究人员将采集到的微塑料（聚对苯二甲酸乙二醇酯-PET）光声（PA）吸收光谱分别与衰减全反射（ATR）库光谱和透射（TRX）光谱进行了对比。结果表明，PA光谱与透射光谱高度吻合，但与ATR光谱相比，吸收峰位置出现了偏移。这一差异主要源于不同测量模式的物理机制不同：ATR测量的是样品表面的反射特性，易受颗粒与晶体接触状态的影响；而PAS和TRX测量的都是样品的体积吸收特性，二者物理本质更为接近。这一发现提示研究人员在利用PA光谱进行微塑料定性分析时，应优先选用透射光谱库作为参考，以避免因峰位偏移导致的误识别。

聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）的光声光谱（PA）、透射光谱（TRX）与衰减全反射光谱（ATR）对比（标注光声光谱峰值的竖线为额外添加，用以展示光谱偏移现象）

单颗粒识别

该研究的另一大亮点在于，通过分析单个颗粒或小簇的光声光谱，成功识别了沉积在滤膜上的微塑料。这得益于光声光谱独特的“零背景”检测原理——无吸收则无信号，不像透射或反射光谱那样受基底背景的干扰。配合CEPAS中悬臂式传感器极高的灵敏度，该系统能够在复杂滤膜背景下有效提取微塑料的微弱光声信号，实现对微量样品的精确识别。这种单颗粒级别的检测能力，对于环境中尺寸微小、数量稀少的微塑料监测具有重要的实际意义。

将经过处理的三份样本（PS,PVC,PET）的光热吸收光谱同衰减全反射傅里叶变换红外光谱进行比对

研究意义与展望

该研究作为概念验证工作，成功展示了光声光谱结合EC-QCL在微塑料识别中的可行性。其核心优势可概括为三个方面：

l 无需复杂样品前处理：低温研磨—水分散—滤膜过滤的流程相对简便，避免了传统方法中繁琐的消解、分离步骤；

l 单颗粒检测能力：悬臂增强光声光谱的高灵敏度使得单个颗粒或小簇的检测成为可能；

l 光谱匹配可靠性高：PA光谱与透射光谱的高度一致性为定性识别提供了可靠的光谱学依据。

该研究为环境样品中更准确、更高效的微塑料检测方法学铺平了道路。随着EC-QCL技术和悬臂增强光声光谱的持续发展，这一技术有望在未来实现对不同环境中微塑料的快速、自动化识别，为微塑料污染的风险评估和源头追溯提供有力的技术支撑。

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文献来源：Das, S., Fernandes, R., Karhu, J., Hrovat, B., Koistinen, A., Martins, R., Marques, C., Toivonen, J., & Ikonen, E. (2025). Identification of microplastics with cantilever enhanced photoacoustic spectroscopy in infrared region. Journal of Environmental Chemical Engineering, 13(5), 118556. DOI: 10.1016/j.jece.2025.118556