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貴金屬有害物質的檢測研究

2017-05-30 05:32:33劉麗
科技風 2017年5期
關鍵詞:檢測

劉麗

摘 要:因貴金屬的應用范圍較廣,國家對貴金屬物質制定了強制性的限量規定。文章簡單介紹了直接與人體接觸的貴金屬飾品中有害物質的標準,闡述了常用的貴金屬有害物質檢測的方法,如國際公認的X射線熒光光譜法、ICP-AES法等,以提高貴金屬中有害物質的檢測精度。

關鍵詞:貴金屬;有害物質;檢測

一、貴金屬中有害物質的相關標準

貴金屬主要包括金、銀以及鉑族金屬等多種金屬元素,它們色澤艷麗,對化學藥品的抵抗能力較強,一般條件下不會發生化學反應。貴金屬首飾中,制造商為了獲得較好的外觀視覺效果,因此會在首飾中加入Ni、Cu、Ag、Cd等元素,Cd可以提升首飾焊接的流動性,Ni能夠在空氣中保持良好的色澤,但Cd、Ni對環境和人體都有危害,此類元素直接接觸到皮膚會引起皮膚發炎、過敏等情況,嚴重時會引起惡性疾病如皮膚癌等。

(一)國外貴金屬有害物質的相關標準

在1994年,歐盟理事會與歐洲議會頒布了鎳指令,并在十年后做出了修訂。在修訂案中明確指出,把貴金屬飾品中的鎳含量要求更改為鎳釋放要求,鎳含量小于0.05%的限制更改為特定期間內鎳釋放量小于0.2μg/cm2。歐盟的RoHS指令中限制了包括PBB(多溴聯苯)、PBDE(多溴苯聯醚)、鎘、汞、六價鉻、鉛等6種有害化學物質在電子電器產品中使用,如表1。隨后,該指令也擴展到了貴金屬首飾行業。

(二)國內貴金屬有害物質的相關標準

我國首飾標準化技術委員會根據國際標準審議了貴金屬飾品的有害物質及其含量的標準,頒布了一系列相關法規,如《飾品有害元素限量的規定》,如表2.這些法規的頒布限制了貴金屬中對人體有害元素的含量,有利于貴金屬首飾行業的健康發展,提高貴金屬首飾產品的質量。

二、貴金屬有害物質的檢測方法

貴金屬有害物質的檢測方法有X射線熒光光譜法、化學滴定法、電感耦合等離子檢測技術、分解法等多種。

(一)X射線熒光光譜法

X射線熒光光譜法的原理為:檢測樣品被X射線光子激發,會發射出檢驗樣品中包含元素的特征X射線,不同元素的特征X射線有特定能量,因此根據這些特征X射線可以識別出樣品中所包含的元素,這稱為定性分析;某種元素的特征X射線強度情況可以反映出樣品中該元素的含量,測定這些普線強度,對對應的數據進行分析與處理,可以得出樣品中所含元素的濃度,也就是定量分析。同時,運用X射線修正系數法可測定多元體系的鉑族金屬飾品,測定誤差小于1%,符合國家規定的標準范圍。X射線熒光光譜法是一種無損檢測方法,其自動化程度較高、分析速度較快、精密度、準確度等都能夠滿足檢測需求,因此成為貴金屬首飾行業中國際通用的檢測手段。

(二)化學滴定法

用氯化銀沉淀的方式分離銀,用碘化鉀當作鎘的掩蔽試劑,pH值≈5.8的六次甲基四胺中使用碘化鉀來釋放鎘絡合物中的EDTA,鋅鹽滴定測量鎘的含量,研究了銀合金中的鎘質量分數。其結果顯示:化學滴定法的選擇性較好、準確度較高,一定量的貴金屬與大量常見的賤金屬的離子在不干擾情況下,測定5-15mg的鎘含量時,誤差小于0.2%。

(三)ICP-AES法

目前為止,電感耦合等離子檢測技術是和原子發射光譜分析方法聯用的,也就是ICP-AES法,也可以和質譜分析方法聯用,即ICP-MS法。兩種方法的線性范圍較廣、檢出限較低、化學和電離干擾較少,精密度和準確度都較高。ICP-AES法可以同時測定多種金屬元素,分析速度特別快。多道掃描儀器能夠同時測定40±10種元素,單道掃描儀器在十分鐘之內也可以測定15種左右的元素。用ICP-AES法分析黃金中的Bi、Sb、Pb等有害元素,其檢測限可以達到10-9級;此方法適用于超微量成分與微量成分的分析中。在沉淀銀分離雜質、抗壞血酸還原下,可以降低基體的干擾,ICP-AES法可以測定銀當中20多種微量元素,其中包括了各種待測有害元素,并且可以分離出Pt、Au、Pd等元素,ICP-AES法以二次得到的溶液測定鎳、鎘、鉻等元素。將銀基體分離之后,各種測定元素都保留在溶液當中,測定結果的誤差小于±10%。

ICP-MS法是在多元素痕量測試方法上發展起來的,綜合了質譜分析的高靈敏度、高分辨率、連續測定能力和等離子體的離子化優勢,是檢測貴金屬有害物質的有效方法之一。運用SF-ICP-MS方法分析人造汗液中常見的過敏金屬鈷、鉻、鎳,以及潛在過敏源Ag、Cu、Mn、Pt、Sn、Al等,并對其進行了對比分析,獲得了較好結果。

三、結語

有關于貴金屬的材料、飾品等層出不窮,其成分也更為復雜。文章以與皮膚直接接觸的貴金屬飾品為例,闡述了國內外貴金屬飾品中有害物質的規定標準,簡述了多種貴金屬有害物質的檢測方法,如ICP-AES法、化學滴定法、X射線熒光光譜法等。與此同時,貴金屬有害元素檢測方法還需要不斷的創新與優化組合,提高檢測精度、速度和范圍。在數據處理方面,可以運用人工智能、模式識別、神經網絡等數學模型,提升數據檢測的系統性和準確性。

參考文獻:

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