-
毒品属于精神活性物质，是一类使人体在吸收后产生生理和心理依赖的物质[1]，主要包括阿片类的海洛因及吗啡（MOR）制品，可卡因、苯丙胺类的甲基苯丙胺（METH）、苯丙胺和摇头丸等[2-3]，截至2020年底，联合国毒品和犯罪办公室及欧洲药物与成瘾监测中心（EMCDDA）共鉴定出1000余种精神活性物质[4-6]。根据《2021年世界毒品问题报告》的数据显示，去年全球约有2.75亿人接触过毒品，相比2010年增加了22%，在2019年，吸毒直接导致近50万人死亡，超过 5400 万人患精神障碍疾病或丧失生命[6]，引发了极其严峻的全球公共卫生问题[7-9]。《2020年中国毒品形势报告》指出，由于疫情扩散蔓延，毒品泛滥态势仍然复杂但整体向好 ，截至2020年底，中国现有吸毒人员180.1万名，海洛因、冰毒等滥用品种仍维持较大规模[10]，严重影响了社会治安并造成了极大的社会危害[11-15]。
毒品滥用是对公共卫生和社会安全的巨大威胁[16]，并严重威胁着人体健康[17]，毒品滥用趋势的实时预测和社会危害的准确评价是当前亟待解决的问题[18]，基于污水流行病学发展而来的污水验毒技术恰好能够解决这一难题。冰毒和海洛因等传统毒品，经过人体吸食和代谢后，随着尿液排入各级污水处理系统并最终汇入环境。通过对环境样品的采集、处理和分析，可以直观获取环境中毒品母体及其代谢物的种类、浓度及变化趋势，结合数学模型计算，可反推目标区域的毒品滥用种类和滥用量[19]。该方法所得数据客观、时效性高，可用于不同区域横向比较，在估算传统毒品滥用量等方面发挥了巨大作用[20-24]。但在污水及河流等的传输过程中，由于本底因素复杂，目标物可能存在生物化学降解、吸附或其他转化过程[25]。不同水环境性质的差异对传统毒品及其代谢产物的稳定存在具有不同程度的影响[26]。Baker等[26]认为，中性水样中，METH具有较好的稳定性倾向[27]。但海洛因代谢产物6-单乙酰吗啡（6-MAM）非常不稳定，可进一步转化为MOR[28]，在污水流行病学范畴内，海洛因的估算通常是以其代谢产物6-MAM作为标准进行的[29]，但污水中，6-MAM的损失比例高达42%[26]，从而该方法失效。张小寒[30]则认为pH值可通过影响水底质中悬浮物的表面电荷，使得水样中传统毒品含量测量值偏低。张春水等[31]认为，海洛因在碱性条件下会加速降解。此外，吕昱帆等[32]在其研究中发现盐析剂NaCl的使用对6-MAM及MOR的回收率具有不同程度的影响。
为明确水环境对METH、6-MAM和MOR的基质效应，本研究选取了山东省潍坊市11条不同河流的实际水样，测定相关水质参数，采用内标法和主成分分析法探讨基本水质参数对3种精神活性物质METH、6-MAM和MOR定量分析准确度的影响；设计不同梯度pH及氯离子浓度的模拟水样，加入定量METH、6-MAM和MOR并储存不同时间，测试分析其中目标物含量，验证pH、氯离子浓度及存储时间对3种精神活性物质检出浓度的影响。
-
精神活性物质METH、6-MAM及MOR由山东省公安厅提供；氘代内标储备液MOR-D3、6-MAM-D3、METH-D8（100 μg·mL−1, 美国Cerilliant公司）；实际水样来源于山东省潍坊市白浪河及利民河等处。主要化学试剂浓氨水、氢氧化钠、氯化钠、硝酸银、重铬酸钾、硫酸汞、高锰酸钾（分析纯，国药集团化学试剂有限公司），甲醇、二氯甲烷、甲酸（色谱纯，J&K百灵威公司）。
固相萃取仪（美国SUPELCO公司），Oasis MCX固相萃取小柱（美国Waters公司），0.45 μm微孔滤膜（天津津腾实验设备有限公司），氮吹仪（美国Organomation公司），XW-80A漩涡混合器（中国金昌实验仪器厂），三重四极杆液质联用仪（Thermo Scientific TSQ Quantiva LC-MS），水质多参仪（美国HACH公司），Milli-Q纯水机。
-
用分析天平分别称取0.0500 g METH、6-MAM及MOR，逐级稀释溶解于色谱纯的甲醇中，得到浓度均为50 ng·mL−1的毒品标准储备液，超声45 min使其溶解完全。
-
取浓盐酸和NaOH，加入Milli-Q水中，配制pH值分别为2、4、7、10的溶液备用。称取NaCl固体，配制质量浓度为0、1、2、3、4、5 g·L−1的溶液。在50 mL模拟水样中分别加入毒品标准储备液100 μL，使METH、6-MAM及MOR的质量浓度均为100 ng·L−1，常温（25℃）下存储12 、24、36、48、72、120 h。
-
实验样品于2019年12月在山东省潍坊市内白浪河及利民河等11条河流中采集。每个采样点取水样1000 mL, 分为两份，均置于提前用甲醇和Milli-Q水洗净并烘干的棕色玻璃瓶中。采样结束后立即运回实验室，于 4 ℃冷藏。1份样品在48 h内处理完毕，另1份加入定量毒品标准储备液，使METH、6-MAM及MOR的质量浓度均为100 ng·L−1，常温保存72 h。同步参照国家标准测试温度、pH、氯离子浓度，化学需氧量等6项相关水质参数。
-
①过滤：将水样经过玻璃纤维滤膜（Whatman GF/F）过滤，去除悬浮颗粒物，收集滤液至少100 mL。②MCX小柱活化：依次将甲醇、Milli-Q水和 pH=2的水溶液通过MCX小柱，控制流速为1—2 mL·min−1，充分活化并平衡柱子。③配制MOR-D3、6-MAM-D3、METH-D8的内标溶液，浓度均为200 μg·L−1。④于pH=2的条件下加载已过滤并添加内标的样品，控制流速为1—2 mL·min−1。⑤对淋洗后的SPE小柱持续抽气20 min，直至MCX小柱完全干燥。依次用甲醇和氨水/甲醇溶液（5/100，质量比）洗脱干燥的Oasis MCX柱，并控制流速为1—2 mL·min−1。⑥收集洗脱液，33 ℃水浴下置于柔和的氮气流下吹至近干，用注射器取0.5 mL 20%的甲醇水溶液复溶氮吹残留物，涡旋振荡1 min，用注射器吸取溶液，用0.45 μm针头过滤器（Whatman）过滤并转移至HPLC-MS/MS专用样品瓶中，重复此操作一次。⑦样品测试前用0.2 μm滤膜过滤，滤液上机测试。
-
流动相：0.12%甲酸和30 mmol·L−1甲酸铵超纯水溶液（A相）；甲醇（B相），流速为0.3 mL·min−1，柱温为30 ℃，进样量为5 μL。以该液相色谱条件为初始方法[24]，进一步手动优化，以获得对目标化合物的最高灵敏度（表1）。
质谱：离子源为电喷雾离子源（ESI），喷雾电压3500 V，离子传输管温度350 ℃，离子化模式为ESI（+）；碰撞池气压（CAD）1.5 mTorr，鞘气压力（Sheath gas）为80 Arb，辅气压力（Aux gas）15 Arb。每种目标化合物及其相应内标的母离子和定量、定性离子的质荷比（m/z）见表2，其中，选取每种目标物丰度最大的离子对作为定量离子。
-
取3种毒品储备液适量，配制成低、中、高浓度（100 ng·L−1、300 ng·L−1、400 ng·L−1）的质控样品，分别按相同的前处理方法平行操作；每一浓度进行双样本分析，根据当日标准曲线，计算样品测定浓度，得出METH、6-MAM和MOR的方法回收率，结果见表3。数据结果表明METH、6-MAM和MOR的回收率良好。
-
将低浓度目标物混合标准溶液上机测定，仪器检出限（ILOD）和仪器定量限（ILOQ）分别以3倍信噪比（S/N=3）和10倍信噪比（S/N=10）确定。方法检出限（MLOD）和方法定量限（MLOQ）分别通过以下公式计算得到：
式中，200 μL为上机浓缩液的体积，50 mL为前处理所取水样的体积。
取混合毒品标准溶液适量，用流动相稀释，得质量浓度分别为1.5、3、6、12、25、50、100、150、200、250 ng·mL−1系列标准溶液。依次取上述各浓度标准溶液50 mL，按照相同的前处理方法操作，记录色谱图；以标准溶液中目标物的峰面积与同位素内标的峰面积之比为纵坐标（Y），进样浓度（X）为横坐标，进行线性回归运算，得METH、6-MAM和MOR回归方程：
结果表明METH、6-MAM及MOR质量浓度在1.5—250 ng·mL−1范围内线性关系良好，仪器的检出限和定量限见表3。
-
水样温度、pH值、氯离子浓度、化学需氧量、氨氮、高锰酸盐指数和溶解氧等水质参数见表4。
检测水样中METH、MOR及6-MAM浓度（记为c1），在样品中均加入定量毒品标准储备液，使METH、6-MAM及MOR的质量浓度均为100 ng·L−1，常温保存72 h后按照2.3所述方法进行样品前处理，并检测3种毒品目标物加标后的浓度（记为c2），见表5。
对河流水质参数及METH、6-MAM和MOR加标后的浓度分别进行主成分分析，探讨7个河流水质参数与污水样品中目标物检出浓度的相关性。主成分分析过程在 SPSS 20.0软件包中进行。对所有数据进行Bartlett球形度检验，相伴概率小于0.05，进行 PCA 以获得分数图和因子载荷,经变量最大旋转后,提取出特征值大于1的因子,主成分分析如图1所示。
METH与pH及溶解氧存在较强的负相关性，说明pH或溶解氧的升高可能会导致其检出浓度的下降。MOR与6-MAM均呈现出与化学需氧量及氯离子浓度的强负相关，说明较高浓度的氯离子浓度可能造成MOR及6-MAM检出浓度不准确。此外，METH与氨氮存在明显的正相关，而水体中氨氮的主要来源是生物体代谢所产生的尿素，与人口高度密切相关。METH是中国滥用人数最多且最为广泛的毒品，氨氮浓度较大的流域为人口聚集区域，METH浓度也呈现聚集趋势。MOR及6-MAM是海洛因的代谢产物，稳定性较低，在因子分析中表现为与温度及高锰酸盐指数相关。高锰酸盐指数是反映水体中有机和无机可氧化物质污染的常用指标，结果表明在较高温度及氧化性较强的水环境中，MOR及6-MAM易于分解。
-
根据实验结果，pH、氯离子浓度等均会不同程度影响3种毒品目标物的准确检出，故选取pH、氯离子浓度作为变量，设计单因素模拟实验验证其对毒品目标物稳定性的影响，此外，在应用污水验毒技术评估地区毒情及进行环境风险评估时，需要对污水及地表水中各毒品目标物进行精确定量，毒品母体及其生物标志物在不同水环境中驻留时间各不相同，也应考虑常温下不同存储时间对毒品目标物的检出影响。
-
取pH=2、pH=4、pH=7、pH=10的模拟水样各50 mL，分别向其加入METH、6-MAM及MOR标准溶液及内标，按照1.2.4进行前处理，3种目标物的检出浓度见表6。
当pH=2时，模拟样品中METH的回收率在71.97%—91.87%之间，pH值升高至4和7时，METH回收率为67.05%—99.51%，基本不变， pH升高至10时，METH的回收率明显降低，为57.63%—75.55%，即pH对METH的准确检出有影响，当水体呈现酸性及中性时，METH可以稳定存在并准确检出，在碱性水体中，METH稳定性发生改变，检出浓度下降，与实际水体因子分析的结论相符。原因可能为，在不同的pH体系中，METH的电离度及形态发生了变化。METH的结构中含有碱性的氨基官能团，溶液的pH会影响其质子化/去质子化的过程，此外，含胺类物质在水溶液中易发生光降解，且光解行为与氨基上N电子与三重激发物的转移有关，在低pH条件下，氢离子与N电子结合，阻碍了N电子向活性物的转化从而抑制其光降解，反之，N电子的可用性增强，加速了METH的降解[30]。模拟样品中，MOR在中性条件下检出浓度最高，酸性或碱性的条件下降低。6-MAM的变化趋势与其相反，中性条件下，其检出浓度最低，在酸性及碱性环境中，检出浓度较高，即pH也会干扰MOR和6-MAM在水体中的准确定量，张春水等[33]在研究中发现，海洛因的化学形式在不同pH环境下存在变化，当pH升高时，水解反应加剧，发生6-MAM向MOR的转化。实验结果对实际水体的主成分分析结果进行了补充，可知MOR在中性水体环境中较稳定，6-MAM在酸性条件下更稳定。
由图2可见，不同pH条件下， 6-MAM与MOR的浓度变化规律各不相同，两者呈现相反的趋势，在碱性水体环境中易发生6-MAM向MOR的转化，与张春水等[31]提出的海洛因在碱性条件下加速降解成MOR的结论一致。
在实际污水验毒工作中，6-MAM与MOR均被用来估算海洛因滥用量，在pH值为2、4、7、10时，6-MAM与MOR的回收率之和分别为95%、92%、89%和100%，可知pH对于二者的定量分析及海洛因滥用量的准确估算影响较小。
-
取不同氯离子浓度梯度的模拟水样各50 mL，分别加入METH、6-MAM及MOR标准溶液和内标，按照1.2.4节进行前处理，结果见表6。氯化钠浓度为0 g·L−1时，3种目标物都能在模拟水环境中稳定存在。METH的检出浓度随氯离子浓度升高基本不变；MOR的检出浓度在氯化钠浓度为1 g·L−1时最高，为47.74 ng·L−1，其它浓度时在31.94—39.79 ng·L−1范围内小幅波动，因此氯离子浓度的增大对MOR的稳定性存在负影响，与2.2主成分分析所得结论吻合；6-MAM的浓度随氯离子浓度的升高变化较大，在超过2 g·L−1的氯离子浓度的水环境中不能检出。吕昱帆等[32]在对腐败血中6-MAM和MOR的检出研究中发现，在2.5 mL样品中，加入盐析剂NaCl的质量大于30 mg时，6-MAM及MOR的回收率显著降低，与2.3.2节实验结果吻合，故氯离子浓度的影响在实际应用污水验毒技术的过程中不可忽略。
-
对常温（20℃）下存储不同时间的模拟水样进行前处理和定量分析，结果见表6。常温存储会使METH、6-MAM及MOR的浓度均下降，METH在120 h内降解35%左右，6-MAM在120 h内降解50%左右，MOR在120 h内降解达到了60%，即常温存储会造成METH、6-MAM及MOR在水中降解。
-
（1）本文研究了山东省潍坊市的11条河流中，不同水质参数与传统精神活性物质METH、MOR、6-MAM检出浓度的相关性，运用主成分分析法进行相关性评价。结果表明，METH与pH及溶解氧存在较强的负相关，与氨氮存在明显的正相关；MOR与6-MAM均与化学需氧量及氯离子浓度负相关，与其它水质参数相关性较小。
（2）根据实际水样主成分分析结果，选取相关性较大的水质参数进行单因素模拟实验，结果表明，METH在中性及酸性环境下较稳定，MOR在中性条件下较稳定，6-MAM在酸性和碱性条件下均能稳定存在和准确检出；METH的检出几乎不受氯离子浓度的影响，但6-MAM及MOR受氯离子浓度的影响较大；常温（20℃）保存120 h后，METH、6-MAM和MOR的含量均有不同程度的下降。
河流水质参数对甲基苯丙胺、吗啡及6-单乙酰吗啡定量分析的影响
Effects of river water quality parameters on quantitative analysis of methamphetamine, morphine and 6-monoacetylmorphine
-
摘要: 近年来，起源于污水流行病学的污水验毒技术逐渐成为涉毒评估的主流技术，但是该方法也存在一定的局限性。由于水样本底因素的复杂性使得目标物存在吸附、降解等过程，从而导致其定量分析不准确。本文通过固相萃取-液相色谱-多级质谱（SPE-LC-MS/MS）联用技术，检测了山东省潍坊市11条河流中甲基苯丙胺、吗啡和6-单乙酰吗啡等3种精神活性物质加标前后的质量浓度及水质参数，主成分分析法（PCA）评估了基本水质参数对这3种目标物的定量分析的影响，并设计单因素实验验证了pH、氯离子浓度和存储时间的影响。结果表明：甲基苯丙胺在低氯离子浓度、中性及酸性条件下具有较好的稳定性；吗啡在中性条件下较稳定，6-单乙酰吗啡在高氯离子浓度和中性环境中稳定性较差。因此水质参数的影响在传统精神活性物质的分析过程中不能忽略，这可为相关精神活性物质的定量分析提供参考。Abstract: In recent years, the sewage drug detection technology originating from sewage epidemiology has gradually become the mainstream technology of drug assessment, but it has some limitations. Due to the complexity of water sample background factors, the target substance maybe undergoes adsorption, degradation, etc., resulting in inaccurate quantitative analysis. In this paper, the mass concentrations of methamphetamine, morphine and 6-monoacetylmorphine in 11 rivers and water quality parameters in Weifang City, Shandong Province were detected by SPE-LC-MS/MS before and after methamphetamine, morphine and 6-monoacetylmorphine standards were added; and the effects of basic water quality parameters on the quantitative analysis of these three target substances were evaluated by principal component analysis (PCA), and single factor experiments were designed to verify the effects of pH, Cl- concentration and storage time. The results show that methamphetamine has good stability at low Cl- concentration and under neutral and acidic conditions; morphine has stability under neutral condition, and 6-monoacetylmorphine has poor stability at high Cl- concentration and under neutral condition. Therefore, the influences of water quality parameters can not be ignored during analysis of traditional psychoactive substances, which can provide a reference for quantitative analysis of relevant psychoactive substances.
-
传统污水处理工艺如A/O、CASS、氧化沟等采用单一污泥悬浮生长体系因其具有工艺简单、氮磷去除效果较好得到广泛应用，但采用单污泥体系的污水处理工艺在培养硝化菌、反硝化菌进行脱氮除磷过程中存在有机负荷、泥龄以及碳源需求上的竞争与矛盾，很难获得良好的污染物去除效果[1-2]。因此，在20世纪80年代JONES等[3-4]提出了构建双污泥体系工艺即A2N(厌氧/缺氧-硝化)工艺的思路，通过将硝化菌和反硝化菌分别独立培养，从而提高生物脱氮工艺对污水中碳源的利用效率，解决了硝化菌和反硝化菌泥龄矛盾等问题。
与单污泥体系的传统生物脱氮工艺相比，双污泥体系生物脱氮工艺具有污泥产量低、不同功能菌分开培养、有效利用碳源等优点[5]，但是也存在固有缺陷。目前双污泥体系生物脱氮工艺包含间歇式和连续式两种模式，间歇式A2N工艺采用2座SBR(sequencing batch reactor)分别培养硝化菌和反硝化菌，工序较长，且有效污水处理时长受到污泥沉降性等因素影响，如果采用膜生物反应器，膜污染问题也会增加运行成本。而连续式A2N工艺由于处理设施较多，工艺流程与一般单污泥体系生物脱氮工艺更长，实际应用中建设成本和运行成本有所增加，同时间歇式和连续式A2N工艺均存在出水氨氮浓度较高的问题[6]。
本研究利用自主设计的实验室规模泥水分离反应器替代SBR，在反应器内截留污泥，富集培养功能微生物，将双污泥体系与A/O工艺相结合，构建缺氧和好氧污泥完全独立的双污泥生物脱氮工艺，根据运行模式特点称为A/O双污泥工艺。通过连续稳定运行实验，验证A/O双污泥工艺的脱氮性能，根据批次实验研究了工艺运行过程的氮素转化规律，并通过16S rRNA测序手段揭示了工艺运行过程中微生物群落结构对脱氮性能的影响方式。最后基于以上实验结果评估A/O双污泥工艺进一步开发研究的潜力，总结工艺需要优化的问题点，为工艺实际应用研究提供数据支撑。
1. 材料与方法
1.1 实验用水与接种污泥
缺氧池和好氧池接种污泥分别取自运行一段时间的好氧SBR和缺氧SBR。在第1阶段(1~7 d)开始前分别倒入缺氧池和好氧池启动A/O双污泥工艺，工艺启动后污泥浓度(MLSS)大约为2 000 mg·L−1。
工艺启动及运行阶段均采用模拟废水，其主要组分NH4+-N浓度为400 mg·L−1，其他组分有0.8 g·L−1 K2CO3、1.5 g·L−1 Na2HPO4、1 m L·L−1 营养液(2.5 g·L−1 FeSO4·7H2O、0.44 g·L−1 CaCl2、0.19 g·L−1 MgCl2、0.06 g·L−1 ZnCl2、0.045 g·L−1 MnSO4·H2O、0.06 g·L−1 H3BO3、0.11 g·L−1 CoSO4·7H2O、0.06 g·L−1 CuSO4·5H2O、0.04 g·L−1 NiCl2·6H2O、0.034 g·L−1 钼酸铵)[7]，模拟废水碳源采用乙酸钠和蔗糖按1:1配制。
1.2 实验装置
反应器总有效体积为13.2 L，缺氧池和好氧池有效体积均为6.6 L，采用课题组设计的泥水分离反应器，反应器结构如图1(a)所示。该反应器通过搅拌桨旋转提供的升力将沉降性能良好的活性污泥截留在图1(a)黄色区域和反应器底部，废水在反应器下部完成泥水分离过程，最后从外圈出水堰进入下一构筑物。
图 1 泥水分离反应器及A/O双污泥工艺流程图Figure 1. Schematic of sludge-water separation reactor and A/O process with two-sludge systemA/O双污泥工艺流程如图1(b)所示。实验装置由有机玻璃制成，每个运行周期通过蠕动泵(Longer， BT101L，UK)从配水桶抽水进入循环桶，然后泵入缺氧池，再利用高度差重力流作用从缺氧池出水堰流入好氧池，最后在高度差重力流作用下返回循环桶，完成一次废水在工艺的内循环过程。循环桶内每个周期均预留4 L水，工艺启动及运行过程中进水体积与排水体积均为2 L。工艺运行采用时间继电器控制，每个周期总时长为8~12 h，模拟废水进水时长固定为50 min，排水时长固定为10 min，在整个运行周期内一直保持废水在工艺不同构筑物之间连续循环流动的过程。
1.3 实验条件及运行工况
第Ⅰ阶段(1~7 d)，从SBR转移活性污泥至对应的泥水分离反应器，然后启动工艺。第Ⅱ阶段增大废水内循环速度，提高工艺整体的脱氮效率。第Ⅲ阶段缩短水力停留时间，增加日进水负荷，避免低负荷运行影响工艺功能菌活性，加快污泥老化。在第Ⅲ阶段结束后，设置进水NH4+-N浓度为200 mg·L−1，其他条件不变，选择乙酸钠作为碳源，在4种C/N比(5、7、9、11)条件进行批次实验，研究工艺运行过程的氮素转化规律。本研究A/O双污泥工艺启动及运行阶段运行参数详见表1。
表 1 不同阶段工艺运行条件Table 1. Conditions of process operation at different stages阶段 时间/d 运行周期/h DO/(mg·L−1) 内循环速度/(mL·min−1) C/N 氨氮负荷/(kg·(m3·d)−1) Ⅰ 1~7 12 2~4 31 4 0.073 Ⅱ 8~44 12 2~4 78 4 0.073 Ⅲ 45~80 8 2~4 78 5 0.11 | Show Table
DownLoad:
CSV
1.4 分析方法
水质指标 NH4+-N、NO2−-N、NO3−-N、COD指标均采用国家规定的标准方法监测。包括纳氏试剂分光光度法(NH4+-N)、(1-萘基)-乙二胺分光光度法、(NO2−-N)和氨基磺酸紫外分光光度法(NO3−-N)、重铬酸钾法(COD)。
1.5 16S rRNA基因测序与微生物菌群分析
利用16SrRNA技术分析活性污泥微生物群落结构组成，包括微生物丰度占比及微生物多样性变化(上海美吉生物医药科技有限公司)。使用上游引物338F(5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3')和下游引物806R (5'- GGACTACH VGGGTWTCTAAT-3')扩增细菌16S rRNA基因的V3~V4区域。扩增程序如下：95 ℃预变性3 min，25个循环(95 ℃变性30 s，55 ℃退火30 s, 72 ℃ 延伸45 s)，然后72 ℃稳定延伸10 min，最后在10 ℃进行保存(PCR仪：ABI GeneAmp® 9700 型)。
聚合酶链式反应(PCR)扩增产物利用Illumina MiSeq测序仪(中国上海美吉生物医药科技有限公司所有)进行测序，将高通量测序结果得到的有效序列进行聚类分析，利用Uparse平台(版本7.1)按照97%相似性对非重复序列进行OUT(operational taxonomic units)聚类，然后利用Silva数据库对不同的OTU代表性序列进行标注和评价。
2. 结果与讨论
2.1 反应器运行效果分析
图2反映了工艺运行过程中泥水分离反应器的运行效果。在理想状态下，污水从进水管流入内筒与污泥混合，在泥水混合液向外筒扩散过程中，搅拌桨旋转提供向上升力将大部分污泥截留在内筒，最后在到达外筒底部时，剩余污泥在自身重量作用下被截留在底部半球形区域运动，仅有极少量衰亡或活性变差的污泥与水一起流入出水堰到达下一反应器。由图2(b)中所示的反应器实际运行效果来看，大部分污泥能够被截留在内筒进行培养，经过取样检测，缺氧池出水SS保持在44 mg·L−1，好氧池出水SS保持在40 mg·L−1，大幅减少了混合回流液中污泥的含量。以上结果证明实际运行效果基本符合理想状态下设计该反应器的运行目标，但出水SS与一级出水A标准仍有一定差距，后续反应器需要进一步优化，降低出水SS。
2.2 A/O双污泥工艺的脱氮性能
图3反映了A/O双污泥工艺在不同运行阶段各项水质指标变化过程，不同阶段运行参数如表1所示。阶段Ⅰ(0~7 d)是在进水NH4+-N浓度为400 mg·L−1、C/N为4条件下启动工艺，在工艺启动前分别对好氧池和缺氧池污泥进行一段时间的驯化恢复操作，因此，阶段Ⅰ(0~7 d)工艺的NH4+-N、TN出水浓度和出水COD快速下降，NH4+-N和COD去除率达到80%以上，TN去除率达到60%，这说明工艺已具有一定污染物去除能力。阶段Ⅱ(8~44 d)将内循环速度提高至78 mL·min−1，TN出水浓度由超过60 mg·L−1降至40 mg·L−1，出水COD值从68 mg·L−1降至29 mg·L−1，由于进水采用模拟废水，NH4+-N出水浓度整体较低，因此，TN出水浓度主要与缺氧池的反硝化脱氮效率有关，与传统A/O工艺相比，本研究采用泥水分离反应器可以减少好氧池出水混合液回流时含有的污泥量，从而降低回流液携带的溶解氧，因此，单座反应器的水力停留时间可以从3.55 h缩短至1.41 h，回流比提高至4以上，让缺氧池单位时间内流入的TN浓度、COD值更高，从而提升缺氧池反硝化细菌的有机物利用效率。阶段Ⅲ(45~80 d)将C/N从4提高至5，运行周期从12 h缩短至8 h，出水NH4+-N浓度和COD值与阶段Ⅱ基本一致，有机负荷和氨氮负荷提高并未对反应器内功能菌活性造成冲击。这表明泥水分离反应器可以通过截留污泥保持污泥浓度，为功能菌生长提供稳定的环境，保证工艺对负荷提高产生的冲击具有良好的耐受性。同时工艺的运行模式对高氨氮进水能够产生一定稀释作用，能够降低高氨氮废水中游离氨的浓度，减轻游离氨对好氧池硝化细菌脱氮效率的抑制作用，让A/O双污泥工艺在80 d运行过程中始终保持较高的氨氮去除效率。这表明A/O双污泥工艺运行模式在高氨氮废水处理方面具有一定应用潜力。
图 3 A/O双污泥工艺不同阶段脱氮效能Figure 3. Nitrogen removal performance of A/O process with two-sludge system at different stages经过80 d的稳定运行，A/O双污泥工艺在进水氨氮负荷为0.11 kg·(m3·d)−1、C/N比为5、内循环速度为78 mL·min−1条件下，COD和NH4+-N去除率均达到90%以上，TN去除率超过80%，因此，上述运行参数可以认为是保持工艺高去除效率的适宜条件。
A/O双污泥工艺脱氮性能对比如表2所示。与表中文献报道的A2/O(anaerobic/anoxic/oxic)、A/O等工艺相比，A/O双污泥工艺的氨氮负荷和氮去除负荷更高，无需二沉池，没有污泥回流路径，同时采用泥水分离反应器构建独立培养功能菌的双污泥体系，极大减少了污水循环流动过程中混合的污泥量，降低了污水快速流动过程中污泥携带溶解氧对缺氧区环境的影响。与采用SBR的双污泥体系工艺(A2NSBR工艺)相比，A/O双污泥工艺采用泥水分离反应器精简了SBR的控制流程，提高了工艺处理污水的有效时间，在C/N更低的条件下达到更高的处理负荷。在高浓度氨氮废水处理应用方面，总计80 d的水质指标表明工艺具有一定应用价值，但与已有研究相比，还应进一步研究反应器结构优化及调控运行参数，在工艺最优运行参数下，通过提升进水负荷来判断工艺能够达到的处理负荷上限从而准确评估在高浓度氨氮废水处理实际应用的潜力。综上所述，表2脱氮性能数据对比说明采用泥水分离反应器搭建的A/O双污泥工艺在生活污水处理方面具有进一步开发的价值和潜力。
表 2 泥水分离反应器脱氮性能对比Table 2. Comparing the nitrogen removal performance of sludge-water separating reactors工艺 进水水质 NH4+-N进水/(mg·L−1) TN进水/(mg·L−1) C/N 氮容积负荷/(kg·(m3·d)−1) 氮去除负荷/(kg·(m3·d)−1) 来源 A/O双污泥 合成废水 400 400 5 0.11 0.089 本研究 A/O 合成废水 60 83 9 0.083 0.071 [8] A2NSBR 生活污水 35.31 37.28 6~7 0.074 0.061 [9] MBBR 合成废水 50 100 10 0.2 0.16 [10] MBR 生活污水 85~115 — 6~10 0.11~0.15 0.0847~0.12 (仅氨氮) [11] A2/O 合成废水 31 31 ＞10 0.124 0.074 [12] A/O 合成废水 45 45 6~7 0.12 0.1056 [13] UMSR 猪场废水 393 394 0.93 0.179 0.164 [14] A2/O 猪场废水 (575±116) (688±143) (2.83±0.67) (0.057±0.012) (0.037±0.003) [15] | Show TableDownLoad:
CSV
2.3 A/O双污泥工艺氮素转化规律分析
图4为以乙酸钠为碳源时，A/O双污泥工艺在不同C/N条件下脱氮过程的指标变化。图4(a)~(f)反映了不同反应器NH4+-N、NO2−-N浓度变化，在4种C/N条件下，循环桶出水区、缺氧池NH4+-N浓度变化无显著差异，好氧池在C/N为9、11时出现NH4+-N、NO2−-N短暂积累。这说明C/N较高时对好氧池脱氮功能菌产生抑制作用，因为乙酸钠结构简单，通过三羧酸循环即可参与细胞代谢[16]，碳源过量时无法在缺氧池被完全分解利用流入了好氧池，造成异养菌能够利用碳源迅速增殖与脱氮功能菌竞争溶解氧[17]，导致水中溶解氧浓度不足，在好氧池出现NH4+-N、NO2−-N浓度短暂积累的现象。
图 4 乙酸钠为碳源条件下不同构筑物污染物浓度变化Figure 4. Variations of contaminant concentration in different reactors with sodium acetate as carbon source图4(g)~(i)反映了NO3−-N浓度随时间在不同反应器的变化过程。从最终产物浓度在不同反应器的分布情况来看，反硝化过程是限制工艺体系脱氮效率提高的关键因素。随着C/N升高，出水NO3−-N浓度下降幅度逐渐减小，说明过多有机物加入超出了反硝化菌的代谢能力，过量碳源被其他代谢途径消耗，无法参与反硝化过程；而在C/N较低的条件下，有机物在C/N比为5、7、9时，仅需4 h即在缺氧池降至较低水平，无法平均分配到整个工艺运行过程，导致运行周期后半段有机物不足，NO3−-N浓度升高。因此，优化碳源投加方式是提高缺氧池反硝化菌对有机物利用效率的有效途径之一。A/O双污泥工艺在运行过程中采用乙酸钠加蔗糖的复合碳源组合，利用高分子有机物分解代谢时间较长的特点，让每个周期运行后半段仍有一定比例的碳源能被反硝化细菌利用。但在实际应用时面对水质有机物组成复杂，C/N低的条件，还应考虑其他优化方式，例如，延长碳源投加时间，避免一次性投加过量，保证碳源投加过程中主要在缺氧池被反硝化功能菌快速利用去除NO3−-N，避免单位时间投加碳源量超出功能菌承受能力，导致碳源被其他代谢途径消耗。
2.4 微生物群落结构变化分析
图5为工艺缺氧池和好氧池取样得到不同阶段的微生物群落指标。由图5(a)表示的门水平微生物群落结构可知，变形菌门(Proteobacteria)在所有样品中均保持优势，是传统污水处理厂最常见、丰度最高的细菌之一[18]，对有机物和氮元素具有良好的去除效果。绿弯菌门(Chloroflexi) 、拟杆菌门(Bacteroidota)和放线菌门(Actinobacterota)的细菌可以将难降解有机物进行降解[19-22]，分解成易于微生物利用的简单有机物，放线菌门(Actinobacterota)除了可以分解有机物，门下某些细菌也会参与到反硝化脱氮过程中[23]。在好氧池的硝化螺旋杆菌门(Nitrospirota)则是硝化反应常见的硝化菌种，在运行阶段丰度减少可能与变形菌门包含的好氧脱氮菌竞争有关。与其他研究[24-25]相比，变形菌门(Proteobacteria)在工艺体系下没有大幅度高于其它菌门的原因可能是，投加碳源为乙酸钠加蔗糖的复合碳源，蔗糖分解需要其他微生物参与，而工艺采用的泥水分离反应器为截留富集不同种类微生物提供了有利条件，因此，产生了多种菌门相对丰度与主要脱氮菌种变形菌门(Proteobacteria)丰度比较接近的现象。
图 5 不同阶段微生物群落分析Figure 5. Analysis of microbial community structure at different stages从属水平分析，经过88 d的运行，缺氧池具有反硝化功能或反硝化潜力的菌属包括副球菌 (Paracoccus)、陶厄氏菌(Thauera)以及Caldilineaceae菌[26-28]在缺氧池的相对丰度升高，其中Caldilineaceae菌属相对丰度达到了38.47%，这可能是因为其属于具有分解有机物能力的绿弯菌门(Chloroflexi)，对蔗糖类高分子碳源适应性更强，在竞争中逐渐占据优势。在好氧池中与硝化相关的菌属有硝化螺菌(Nitrospira)和副球菌(Paracoccus) ，目前，副球菌(Paracoccus)已有关于异养硝化-好氧反硝化菌种被报道，ZHENG等、MEDHI等[29-30]研究中利用副球菌(Paracoccus)细菌实现了同步硝化反硝化过程，减少了脱氮所需碳源。本研究利用泥水分离反应器有效富集了全程硝化功能菌硝化螺菌(Nitrospira)[31-32]和实现异养硝化-好氧反硝化过程的副球菌(Paracoccus)，这可能是工艺能够实现氨氮去除率达到90%以上的重要原因。因此，通过设计新型反应器，调整运行工况培养富集脱氮所需功能菌群是A/O双污泥工艺实现较低C/N比条件下高效处理高氨氮废水，NH4+-N、COD去除率超过90%、TN去除率超过80%的原因之一。
2.5 工艺的不足及展望
经过80 d的运行实验，A/O双污泥工艺在较低C/N条件下表现出良好的脱氮性能，与传统脱氮工艺相比，具有一定实际应用的潜力，但在实际中试前也存在以下需要改进的问题。首先是现有反应器结构存在有效体积在总体积占比不足的问题，反应器总体积为11 L，有效体积只有6.6 L；其次，反应器出水SS浓度与一级出水A标准还有一定差距，上述2个问题需要研究其它方法来解决，比如筛选合适的填料、利用CFD软件进行模拟实验来优化结构等；同时在“双碳”背景下，急需开发节能降耗的污水处理工艺，面对污水C/N比低的处理难题，还应该将泥水分离反应器与新型脱氮技术相结合，如短程硝化、短程反硝化及厌氧氨氧化等，进一步降低脱氮所需碳源，同时保持高效的脱氮效率以及氮去除负荷。
3. 结论
1)结合双污泥体系的A/O双污泥工艺与传统A/O、A2/O等工艺相比，可以在更低的C/N比下保持良好的TN去除率，与采用SBR的A2N工艺相比，采用泥水分离反应器的A/O双污泥工艺精简了处理工序，简化了操作流程，取消了污泥回流过程，具有进一步开发优化的潜力。
2)根据工艺运行过程的氮素转化规律表明，A/O双污泥工艺脱氮效能主要受反硝化过程脱氮效率限制，应考虑改变碳源投加方式或进水方式提高有机物在缺氧池的停留时间，优化工艺体系利用有机物的效率。
3)微生物群落结构分析结果表明，A/O双污泥工艺的主要功能菌包括变形菌门、绿弯弧菌门、拟杆菌门在门水平上相对丰度占比较高，在属水平上缺氧池反硝化相关菌属相对丰度较高，好氧池既存在硝化相关菌属，还存在主导异养硝化-好氧反硝化过程的副球菌(Paracoccus)，这种异养硝化-好氧反硝化过程可能是工艺维持较高TN去除率的原因之一。
4)泥水分离反应器和A/O双污泥工艺还存在较大优化空间，在后续研究中应结合流场模拟技术、新型脱氮技术等手段向节能降耗、智能化调控的方向继续发展。
-
图 1 样品中各水质参数与三种毒品目标物的成分图
Figure 1. The composition diagram of water quality parameters and three drug targets in the samples
图 2 不同pH条件下模拟样品中6-MAM和MOR的检出浓度
Figure 2. Detection of 6-MAM and MOR in simulated samples at different pH conditions
表 1 HPLC-MS流动相洗脱梯度
Table 1. HPLC-MS mobile phase elution gradient
时间/min Time A/% B/% 0.0 95 5 3.0 70 30 6.0 20 80 6.5 10 90 8.0 10 90 8.5 95 5 11.0 95 5
下载: 导出CSV
表 2 目标物测试质谱参数
Table 2. Mass spectral parameters of the target compound
化合物Compound 母离子Parent ion 定量离子Quantitative ion 定性离子Qualitative ion 保留时间/minRetention time m/z m/z DP/V CE/V m/z DP/V CE/V MOR 286 152.1 82 55 165 82 32 2.73 MOR-D3 289.2 152.1 80 55 165 80 41 2.72 METH 150.1 91.1 30 16 119.1 30 16 4.62 METH-D8 158.2 93.2 40 19 124.2 40 10.3 4.59 6-MAM 328.1 165.3 90 36 211.3 90 36 4.35 6-MAM-D3 331.1 165.1 90 38.3 211.2 90 25 4.36
下载: 导出CSV
表 3 实验方法回收率、检出限及定量限
Table 3. Experimental methods Recovery rate, detection limit and quantitation limit
化合物Compound 加标浓度/(ng·L−1)Added 检出浓度/ (ng·L−1)Found 方法回收率/%Method recovery 检出限/(ng·mL−1) 定量限/(ng·mL−1) ILOD MLOD ILOQ MLOQ METH 400 377.0 94.25 0.2 0.0008 0.8 0.0032 300 304.9 101.63 100 102.6 102.60 6-MAM 400 384.2 96.05 0.2 0.0008 0.8 0.0032 300 283.7 94.57 100 101.4 101.4 MOR 400 418.0 104.50 0.2 0.0008 0.8 0.0032 300 294.8 98.27 100 102.3 102.3
下载: 导出CSV
表 4 样品水质参数
Table 4. Water quality parameters of the samples
样品名称Sample name 温度/℃Temperature pH 氯离子浓度/(mg·L−1)Chloride ion 化学需氧量/(mg·L−1)COD 氨氮/(mg·L−1)NH4+-N 高锰酸盐指数/(mg·L−1)Permanganate Index 溶解氧/(mg·L−1)DO YX 3.6 8.02 1.10×104 94.0 6.67 9.30 10.1 WS 7.0 8.27 9.09×102 9.50 3.81 11.6 9.50 BQ 2.6 8.34 2.25×102 24.0 1.22 6.70 13.1 GS 4.1 8.49 5.60×102 34.0 0.87 9.40 10.8 DH 2.6 8.50 1.30×103 41.0 0.89 10.0 11.6 BX 4.4 8.56 1.26×103 40.0 1.20 7.90 15.5 CZ 3.6 8.60 1.77×103 53.0 1.30 11.4 11.8 LZ -0.3 8.62 1.29×104 141 1.09 5.10 10.1 LX 0.6 8.64 1.24×104 126 0.88 10.5 14.0 XC 3.7 8.66 1.02×103 47.0 2.22 12.7 13.7 DX 4.3 8.68 1.13×103 39.0 1.08 10.5 14.2
下载: 导出CSV
表 5 样品加标前后三种毒品目标物的检出浓度
Table 5. Detected concentrations of three drug targets before and after labeling
样品名称Sample name METH/（ng·L−1) MOR/（ng·L−1) 6-MAM/（ng·L−1) c1 c2 c1 c2 c1 c2 YX 3.19 90.61 n.d. 6.99 n.d. 1.67 WS 2.15 98.73 1.97 25.15 1.25 23.85 BQ 1.13 103.19 3.05 44.63 n.d. 47.25 GS 3.35 99.54 n.d. 42.98 3.29 42.25 DH n.d. 91.70 n.d. 21.36 n.d. 7.37 BX 2.73 94.57 n.d. 19.41 3.12 11.03 CZ n.d. 90.50 3.26 20.41 n.d. 3.34 LZ n.d. 90.27 2.91 7.13 n.d n.d LX 1.59 92.11 2.29 4.59 n.d. 1.91 XC 3.41 95.85 n.d. 24.33 n.d. 26.29 DX 1.28 94.95 3.01 23.97 n.d. 4.01
下载: 导出CSV
表 6 不同条件下模拟样品中目标物的检出浓度（ng·L−1）
Table 6. Detected concentration of target in simulated samples under different conditions (ng ·L−1)
条件梯度Condition Gradient METH/（ng·L−1） 回收率/%Recovery MOR/（ng·L−1） 6-MAM/（ng·L−1） MOR与6-MAM回收率/%Recovery pH 2 84.05±10.21 81.92±9.95 42.44±2.52 150.35±3.86 94.88±3.13 4 85.45±16.65 83.28±16.23 50.71±16.99 136.71±6.03 92.19±11.27 7 85.88±3.03 83.7±2.95 63.87±1.22 117.78±5.75 89.3±3.44 10 68.32±9.19 66.59±8.96 54.42±3.62 150.78±11.71 100.95±7.54 氯化钠浓度/（g·L−1） 0 57.33±1.71 55.88±1.67 34.57±0.04 81.45±0.26 57.06±0.15 1 66.99±5.53 65.29±5.39 46.97±0.77 17.49±1.13 31.58±0.94 2 54.11±1.22 52.74±1.19 33.16±1.22 0 16.21±0.6 3 53.39±1.86 52.04±1.81 38.10±0.74 0 18.62±0.36 4 50.96±3.76 49.67±3.66 35.46±1.04 0 17.33±0.51 5 55.85±0.94 54.43±0.92 37.54±2.25 0 18.35±1.1 存储时间/h 12 102.60±4.29 100±4.18 73.26±6.35 202.54±2.87 135.68±4.52 24 79.59±6.29 77.57±6.13 61.15±4.24 137.83±5.43 97.85±4.75 36 67.29±4.10 65.58±4 47.47±3.05 128.44±9.03 86.53±5.94 48 62.64±2.80 61.05±2.73 49.65±2.60 115.97±7.38 81.45±4.91 72 61.85±2.92 60.28±2.85 27.12±1.24 97.78±6.17 61.47±3.65 120 57.89±3.23 56.42±3.15 29.93±3.72 92.24±4.47 60.11±4.02
下载: 导出CSV
-
[1] 魏英, 周波. 我国精神活性物质依赖治疗的现状及相关对策 [J]. 保健医学研究与实践, 2018, 15(6): 91-96. doi: 10.11986/j.issn.1673-873X.2018.06.025 WEI Y, ZHOU B. Current status and related countermeasures of psychoactive substance dependence treatment in my country [J]. Health Medicine Research and Practice, 2018, 15(6): 91-96(in Chinese). doi: 10.11986/j.issn.1673-873X.2018.06.025
[2] 李龙辉, 张建兵, 沈雯雯, 等. 苯丙胺类兴奋剂成瘾和成瘾严重认定标准的制订 [J]. 中国药物滥用防治杂志, 2015, 21(3): 125-128,132. doi: 10.15900/j.cnki.zylf1995.2015.03.001 LI L H, ZHANG J B, SHEN W W, et al. Establishment of Standards for Amphetamine-type Stimulant Addiction and Serious Addiction [J]. Chinese Journal of Drug Abuse Prevention and Treatment, 2015, 21(3): 125-128,132(in Chinese). doi: 10.15900/j.cnki.zylf1995.2015.03.001
[3] MEAD J, PARROTT A. Mephedrone and MDMA: A comparative review [J]. Brain Research, 2020, 1735: 146740. doi: 10.1016/j.brainres.2020.146740 [4] SALOUROS H. Illicit drug chemical profiling: Current and future state [J]. Australian Journal of Forensic Sciences, 2018, 50(6): 689-696. [5] 陈祥勇. 我国毒品违法犯罪综合治理对策研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2016. CHEN X Y. Study on the comprehensive treatment of drug crimes in China[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2016 (in Chinese).
[6] BRIAN H. UNODC World Drug Report 2021[EB/OL]. [2021-06-24/2021-08-13].https://www.unodc.org/unodc/data-and-analysis/wdr2021. [7] RÖNKÄ S, KARJALAINEN K, VUORI E, et al. Personally prescribed psychoactive drugs in overdose deaths among drug abusers: A retrospective register study [J]. Drug and Alcohol Review, 2015, 34(1): 82-89. doi: 10.1111/dar.12182 [8] WODAK A. From failed global drug prohibition to regulating the drug market [J]. Addiction (Abingdon, England), 2018, 113(7): 1225-1226. doi: 10.1111/add.14111 [9] DAMIEN D A, THOMAS N, HÉLÈNE P, et al. First evaluation of illicit and licit drug consumption based on wastewater analysis in Fort de France urban area (Martinique, Caribbean), a transit area for drug smuggling [J]. Science of the Total Environment, 2014, 490: 970-978. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.05.090 [10] 马家佳. 2020年中国毒情形势报告[EB/OL]. [2021-07-16/2021-08-13]. http://www.nncc626.com/2021-07/16/c_1211244064.htm. MA J W. 2020 report on China’s drug situation [EB/OL]. [2021-07-16/2021-08-13]. http://www.nncc626.com/2021-07/16/c_1211244064.htm.
[11] 中国毒品问题治理的创新性举措[N]. 人民公安报, 2019-04-02(1). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CCND&filename=RMGA201904020012 [12] 刘志民, 贾振军, 贾忠伟, 等. 全国七地区14城市毒品问题评估报告 [J]. 中国药物依赖性杂志, 2017, 26(4): 309-318,324. doi: 10.13936/j.cnki.cjdd1992.2017.04.013 LIU Z M, JIA Z J, JIA Z W, et al. Investigation of the situation of drug abuse and evaluation of the scale of drug users in 14 cities in China [J]. Chinese Journal of Drug Dependence, 2017, 26(4): 309-318,324(in Chinese). doi: 10.13936/j.cnki.cjdd1992.2017.04.013
[13] 解启文, 黄墩, 李婧, 等. 毒品形势分析及检测方法研究 [J]. 自然杂志, 2017, 39(6): 437-444. doi: 10.3969/j.issn.0253-9608.2017.06.006 XIE Q W, HUANG D, LI J, et al. Study on drug situation analysis and detection methods [J]. Chinese Journal of Nature, 2017, 39(6): 437-444(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.0253-9608.2017.06.006
[14] 周帅. 我国毒品犯罪的研究热点及趋势分析 [J]. 云南警官学院学报, 2021(2): 32-37. doi: 10.3969/j.issn.1672-6057.2021.02.004 ZHOU S. Hotspots and trend of research on drug crimes in China [J]. The Journal of Yunnan Police College, 2021(2): 32-37(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1672-6057.2021.02.004
[15] 张永礼. 我国防治合成毒品工作中面临的主要问题及对策 [J]. 湖北警官学院学报, 2015, 28(7): 127-131. doi: 10.3969/j.issn.1673-2391.2015.07.033 ZHANG Y L. he main problems and countermeasures in the prevention and control of synthetic drugs in my country [J]. Journal of Hubei University of Police, 2015, 28(7): 127-131(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1673-2391.2015.07.033
[16] CHOU L W, CHANG K M, PUSPITASARI I. Drug abuse research trend investigation with text mining [J]. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2020, 2020: 1030815. [17] HERNÁNDEZ F, CASTIGLIONI S, COVACI A, et al. Mass spectrometric strategies for the investigation of biomarkers of illicit drug use in wastewater [J]. Mass Spectrometry Reviews, 2018, 37(3): 258-280. doi: 10.1002/mas.21525 [18] RINALDI R, BERSANI G, MARINELLI E, et al. The rise of new psychoactive substances and psychiatric implications: A wide-ranging, multifaceted challenge that needs far-reaching common legislative strategies [J]. Human Psychopharmacology, 2020, 35(3): e2727. [19] 郑晓雨, 袁明俊, 王德高, 等. 基于污水流行病学的毒情研判技术研究进展 [J]. 生态毒理学报, 2020, 15(4): 79-87. ZHENG X Y, YUAN M J, WANG D G, et al. Sewage epidemiology for drug situation assessment [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2020, 15(4): 79-87(in Chinese).
[20] 陈培培, 杜鹏, 周子雷, 等. 污水中新精神活性物质的分析方法优化及验证 [J]. 环境科学, 2018, 39(8): 3736-3743. doi: 10.13227/j.hjkx.201712251 CHEN P P, DU P, ZHOU Z L, et al. Optimization and validation of the analytical method to detect new psychoactive substances in wastewater [J]. Environmental Science, 2018, 39(8): 3736-3743(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.201712251
[21] LAI F Y, ORT C, GARTNER C, et al. Refining the estimation of illicit drug consumptions from wastewater analysis: Co-analysis of prescription pharmaceuticals and uncertainty assessment [J]. Water Research, 2011, 45(15): 4437-4448. doi: 10.1016/j.watres.2011.05.042 [22] LI J, HOU L L, DU P, et al. Estimation of amphetamine and methamphetamine uses in Beijing through sewage-based analysis [J]. Science of the Total Environment, 2014, 490: 724-732. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.05.042 [23] KHAN U, van NUIJS A L N, LI J, et al. Application of a sewage-based approach to assess the use of ten illicit drugs in four Chinese megacities [J]. Science of the Total Environment, 2014, 487: 710-721. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.01.043 [24] ORT C, van NUIJS A L N, BERSET J D, et al. Spatial differences and temporal changes in illicit drug use in Europe quantified by wastewater analysis [J]. Addiction (Abingdon, England), 2014, 109(8): 1338-1352. doi: 10.1111/add.12570 [25] ROSI-MARSHALL E J, SNOW D, BARTELT-HUNT S L, et al. A review of ecological effects and environmental fate of illicit drugs in aquatic ecosystems [J]. Journal of Hazardous Materials, 2015, 282: 18-25. doi: 10.1016/j.jhazmat.2014.06.062 [26] BAKER D R, KASPRZYK-HORDERN B. Multi-residue analysis of drugs of abuse in wastewater and surface water by solid-phase extraction and liquid chromatography-positive electrospray ionisation tandem mass spectrometry [J]. Journal of Chromatography A, 2011, 1218(12): 1620-1631. doi: 10.1016/j.chroma.2011.01.060 [27] LEE S, MIYAGUCHI H, HAN E, et al. Homogeneity and stability of a candidate certified reference material for the determination of methamphetamine and amphetamine in hair [J]. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2010, 53(4): 1037-1041. doi: 10.1016/j.jpba.2010.06.023 [28] HATTON M W, REGOECZI E. Studies of the metabolism of asialotransferrins: Nonspecific changes in the metabolic behaviour of human asialotransferrin in avians [J]. Canadian Journal of Biochemistry, 1976, 54(4): 336-340. doi: 10.1139/o76-049 [29] DU P, ZHOU Z L, BAI Y, et al. Estimating heroin abuse in major Chinese cities through wastewater-based epidemiology [J]. Science of the Total Environment, 2017, 605/606: 158-165. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.05.262 [30] 张小寒. 基于污水流行病学的精神活性物质消耗量计算及其在污水处理系统中的转化[D]. 广州: 华南理工大学, 2019. ZHANG X H. Consumption of psychoactive substances based on wastewater-based epidemiology and their transformation in wastewater treatment system[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2019(in Chinese).
[31] 张春水, 王蔚欣, 黄星, 等. 不同pH条件下海洛因毒品的溶解性研究 [J]. 化学分析计量, 2010, 19(1): 63-64. doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2010.01.019 ZHANG C S, WANG W X, HUANG X, et al. Research OF heroin dissolution IN different pH condition [J]. Chemical Analysis and Meterage, 2010, 19(1): 63-64(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2010.01.019
[32] 吕昱帆, 王继芬, 常靖, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法检验腐败血中吗啡和6-单乙酰吗啡 [J]. 色谱, 2019, 37(1): 80-86. doi: 10.3724/SP.J.1123.2018.08004 LYU Y F, WANG J F, CHANG J, et al. Determination of morphine and 6-monoacetylmorphine in putrefied blood using ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry [J]. Chinese Journal of Chromatography, 2019, 37(1): 80-86(in Chinese). doi: 10.3724/SP.J.1123.2018.08004
[33] 张春水, 王蔚昕, 黄星, 等. 海洛因毒品水解机理的探讨 [J]. 化学分析计量, 2010, 19(2): 45-47. doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2010.02.012 ZHANG C S, WANG W X, HUANG X, et al. Study on heroin hydrolysis mechanism [J]. Chemical Analysis and Meterage, 2010, 19(2): 45-47(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2010.02.012
-
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 3018
- HTML全文浏览数: 3018
- PDF下载数: 103
- 施引文献: 0
