可持续利用农业废弃物制备的氮掺杂碳点，用于蔬菜中噻虫嗪残留物的灵敏荧光检测

《Sustainable Food Technology》：Sustainable agro-waste derived nitrogen-doped carbon dots for sensitive fluorescence detection of ethalfluralin residues in vegetables

　　高效检测Ethalfluralin的氮掺杂碳点荧光传感器开发及其性能验证。

　　本研究提出了一种利用农业废弃物合成高光致发光氮掺杂碳点（N-CDs）的简便、可持续方法，用于检测选择性除草剂乙草胺（Ethalfluralin，简称EFA）的残留。这一成果不仅在环境和食品安全领域具有重要意义，也为开发绿色、高效、低成本的检测技术提供了新思路。随着全球对食品安全和环境保护的关注日益增强，传统的农药残留检测方法在实际应用中面临诸多挑战，例如复杂的样品前处理过程、昂贵的仪器设备以及对专业操作人员的依赖。因此，研究者们致力于寻找更加便捷、环保的替代方案，而N-CDs作为一类具有优异光学性能的纳米材料，正逐渐成为环境监测和食品安全分析中的关键工具。

EFA作为一种广泛应用的除草剂，主要用于豆类、向日葵、花生、葫芦科作物（如番茄、马铃薯）等。尽管其在农业中发挥重要作用，但其残留对人类健康和生态系统可能造成潜在威胁。因此，建立一种灵敏、特异且适用性强的检测方法显得尤为必要。本研究通过创新的绿色合成方法，从农业废弃物（如生菜、卷心菜和菠菜）中提取原料，并结合尿素作为氮掺杂剂，成功制备出具有高光致发光性能的N-CDs。这一过程不仅充分利用了农业废弃物，还减少了对有毒溶剂和高能耗设备的依赖，符合绿色化学和可持续发展的理念。

在合成过程中，研究团队采用了一种简单的水热法，将原料置于密闭的不锈钢反应釜中，在300摄氏度下反应4小时。反应后，通过离心、过滤和冷冻干燥等步骤，获得了稳定的N-CDs悬浮液。为了进一步确认其结构和化学特性，研究者们利用多种表征手段，包括紫外-可见光谱（UV-Vis）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、荧光光谱、X射线衍射（XRD）、透射电子显微镜（TEM）和元素分析（CHN）。这些技术的综合应用不仅验证了N-CDs的氮掺杂成功，还揭示了其具有良好的物理化学性能，如均匀的尺寸分布、稳定的光学特性以及丰富的表面官能团。

在荧光传感机制方面，研究团队基于内滤效应（Inner Filter Effect, IFE）设计了EFA检测方法。当EFA与N-CDs接触时，其分子结构能够有效淬灭N-CDs的荧光信号，这种浓度依赖性的光谱变化为定量检测提供了理论基础。为了提高检测灵敏度和准确性，研究团队采用中央组合设计（Central Composite Design, CCD）对关键参数（如pH值、N-CDs浓度和反应时间）进行了系统优化。通过这一方法，他们成功获得了较宽的线性检测范围（23.3–2012.9 μg kg^?1）和极低的检测限（LOD）18.8 μg kg^?1，表明该传感器在实际应用中具有较高的灵敏度和选择性。

为了验证该方法的可行性，研究团队对实际样品进行了测试，包括番茄和葫芦科蔬菜。在实验过程中，首先对样品进行QuEChERS前处理，以确保无残留干扰，并随后进行荧光检测。结果显示，该方法在实际样品中的回收率在92.7%至105.0%之间，相对标准偏差（RSD）为2.1–3.6%，与标准气相色谱-质谱（GC-MS）方法的结果高度一致，进一步证明了其准确性和可靠性。这一结果表明，N-CDs基荧光传感器不仅适用于实验室环境，也具备在田间快速检测的潜力。

与传统检测方法相比，N-CDs基荧光传感器在多个方面展现出显著优势。首先，其操作简便，无需复杂的样品前处理步骤，从而节省了时间和成本。其次，该方法使用水作为反应介质，避免了有机溶剂的使用，降低了环境负担。此外，N-CDs的制备过程能耗较低，符合可持续发展的要求。相比之下，传统的GC-MS方法虽然具有高灵敏度和准确性，但需要昂贵的仪器设备和专业的操作人员，难以广泛应用于基层农业和食品检测场景。

本研究还对N-CDs的氮掺杂形式进行了深入分析。通过FT-IR和Raman光谱，研究者们发现氮主要以吡啶氮（pyridinic nitrogen）的形式掺杂进入碳点结构中。这种氮掺杂方式不仅提升了N-CDs的光致发光效率，还增强了其对EFA的识别能力。吡啶氮具有一个孤对电子，能够在碳点表面形成局部的电子富集区，这些区域既是高效的辐射复合中心，也能作为高亲和力的结合位点，从而促进EFA与N-CDs之间的电子转移，实现特异性的荧光淬灭效应。这种机制的揭示为后续优化和改进N-CDs的传感性能提供了理论支持。

在实验设计方面，研究团队采用响应面法（Response Surface Methodology, RSM）对多个关键变量进行优化。通过系统分析不同变量之间的相互作用，他们发现pH值、N-CDs浓度和反应时间是影响检测性能的主要因素。其中，N-CDs浓度与反应时间的相互作用尤为显著，这一发现为后续的检测优化提供了明确的方向。此外，研究团队还对模型的拟合度和预测能力进行了评估，结果显示该模型具有较高的相关系数（R² = 0.94）和良好的精度，表明其在实际检测中具有较高的可信度。

为了进一步验证该方法的可行性，研究团队对N-CDs的荧光传感机制进行了深入探讨。他们发现，EFA的荧光淬灭主要依赖于内滤效应，而这一效应的实现需要合适的反应条件和样品处理流程。通过对比实验数据与理论模型，研究团队确认了该方法在复杂基质中的适用性。此外，他们还对其他可能的干扰物质进行了测试，结果表明N-CDs对EFA具有高度选择性，未观察到其他除草剂或农药的显著干扰，进一步验证了其在实际应用中的稳定性。

在环境可持续性方面，本研究强调了N-CDs的绿色合成方法及其在农药残留检测中的生态优势。与传统的合成方法相比，该方法不仅减少了化学试剂的使用，还降低了能源消耗，符合联合国可持续发展目标（SDGs）中的“负责任的消费和生产”（SDG 12）和“良好健康与福祉”（SDG 3）等。同时，该方法在食品检测中的应用也支持“零饥饿”（SDG 2）的实现，因为它有助于确保农产品的安全性，减少农药污染对公众健康的影响。

本研究的成果为农业和食品安全领域提供了一种全新的检测手段。N-CDs基荧光传感器不仅具备高灵敏度和良好的选择性，还具有操作简便、成本低廉和环境友好等优点。这些特性使其在实际应用中具有广泛前景，尤其是在资源有限的地区和现场快速检测场景中。未来的研究方向将包括开发更高效的N-CDs材料，以扩展其对多种农药残留的检测能力，以及将其集成到便携式检测设备中，实现更广泛的应用。

此外，本研究还探讨了N-CDs在实际样品中的表现。通过对番茄和葫芦科蔬菜的检测，研究团队发现该方法在不同基质中均能保持良好的检测性能，这为其在农业领域的推广奠定了基础。同时，研究团队还指出，该方法在实际应用中仍需进一步验证，尤其是在复杂环境中的稳定性和长期适用性方面。因此，未来的优化方向可能包括提高检测的抗干扰能力，以及探索更广泛的适用范围，如土壤、水体和空气中的EFA残留检测。

总的来说，本研究通过绿色合成方法制备了具有优异光学性能的N-CDs，并成功将其应用于EFA的检测。该方法在灵敏度、选择性和环境友好性方面均表现出色，为农药残留的快速、低成本检测提供了新思路。随着绿色化学理念的不断推广，N-CDs基荧光传感器有望成为农业和食品安全监测的重要工具，助力实现更安全、可持续的食品生产体系。