飲用水中天然有機物的分析與表征方法

王 鈺，易瀅佳，史 俊，鄧慧萍

(同濟大學環境科學與工程學院，長江水環境教育部重點實驗室，上海污染控制與生態安全研究院，上海 200092)

天然有機物(natural organic matter，NOM)是廣泛存在于地表水和地下水環境中的有機混合物。其來源較為廣泛，既可以通過生物活動在水體內產生，也可以通過各圈的相互作用和水文循環從外界引入，因此,易受氣候條件、地質條件和地形特征的影響[1]。

NOM成分較為復雜，包含自然過程中產生的各類有機物質，如腐殖質、多糖、氨基酸、蛋白質、肽、脂質、小分子親水性酸等。其中，占比最大的為疏水性酸，可占水環境中TOC含量的50%，并可根據不同介質的溶解性進一步分解為:可溶于堿,但不溶于pH值<2的酸性水中的腐植酸(HA)；可溶于堿和酸的富里酸(FA)；以及既不溶于酸性介質，也不溶于堿性介質的黑腐酸[2]。

NOM本身雖然無毒，但因其較高的占比(占水中有機物含量的50%～90%)和賦存特性，仍可以在很大程度上影響水處理工藝的設計與運行。一方面，它本身可以產生顏色和臭味，充當重金屬離子和疏水性有機污染物的載體。另一方面，它可以影響化學試劑的投加量，與其他有毒有害污染物競爭并降低它們的去除效率。它極易造成膜的堵塞，也有可能為管網系統中微生物的生長提供營養。同時，它也是消毒副產物的主要前體物質[3]。因此，有效去除NOM，降低其不利影響是飲用水處理工藝的主要目的之一。另外，值得注意的是，NOM的組成成分和含量不同，對水處理工藝的影響也不同[4]。因此，為了優化飲用水處理工藝并控制NOM的不利影響，分析NOM以了解其性質和反應性至關重要。

傳統意義上，反映水中NOM性質和數量的指標主要包括溶解性有機碳、總有機碳、UV254、SUVA等一般性參數。近年來，隨著儀器分析的進步，三維熒光光譜儀、元素分析儀、傅里葉紅外光譜儀、核磁共振儀、質譜儀和色譜儀等也被廣泛應用于NOM的定性定量測定。同時，NOM濃度低，成分復雜，可通過物理分級或化學分級的方法對其進行富集與分離。值得注意的是，盡管NOM的分析與表征手段已發展了很長一段時間，但目前常用的富集、濃縮及表征方法均有一定的局限性。本文對這些方法進行闡述與總結，以期助力于對NOM和飲用水處理的深入研究。

1 NOM的富集及分離方法

1.1 NOM的富集方法

水環境中的NOM濃度不高，因此，一些情況下需將水中的NOM富集濃縮至一定量，才能進行后續反應性和結構特性的研究。富集方法包括反滲透膜、減壓蒸餾及冷凍干燥等，各類富集方法的說明及優缺點如表1所示[5-6]。其中，反滲透膜是最為常用的富集手段，其NOM回收率高達80%～99%。Song等[7]的研究表明，當芳香性化合物含量較高、pH值趨近于7時，回收率較高。在實際應用過程中，通常設潛水泵、0.45 μm預過濾柱和RO膜組件。若水中無機物含量較高，則可在RO膜組件前加設CEX樹脂過濾多價陽離子，以防止膜污染，提高使用壽命，減少投資[8]。

表1 NOM的濃縮方法Tab.1 Concentration Methods of NOM

1.2 NOM的分離方法

盡管NOM成分非常復雜，但可根據相似的特征，如分子量大小、親疏水性、酸堿性等將其分類，相同的類別往往在后續工藝中展現出相似的反應特性。因此，根據其所屬的類別，將具有不同特征的NOM分離十分必要。通常采用的分離方法主要包括樹脂分離法、分子排阻色譜法(SEC)、膜分離法、場流分析法等。各類分離方法的說明及優缺點如表2所示，同時選取較為典型的4種方法進行詳述。

表2 NOM的分離方法Tab.2 Separation Methods of NOM

1.2.1 樹脂分離法

樹脂分離法是分離水環境中不同親疏水性NOM最常用的方法，依據的原理是不同樹脂對不同特性化合物的吸附效果不同。然而，由于NOM的復雜性，通常需串聯使用非離子型大孔樹脂和離子交換樹脂，結合不同的預處理手段和沖洗方式才能完成分離。較為傳統的分離方式包括XAD-8-XAD-4- IRA958聯用[9]及XAD-8-陽離子交換樹脂 (AG-MP-50)-陰離子交換樹脂 (A-7) 聯用等[10]。但值得注意的是，這類方式往往需要在pH值=2或13的情況下進行，因此，可能會破壞NOM的部分結構。目前，已有研究者用比表面積更大、更多孔的XAD-7HP替代XAD-8，或在分離要求允許的情況下，采用不調節pH的方式進行分離[11]。被廣泛接受的NOM樹脂分離組分如表3所示[12-13]。

表3 NOM經樹脂分離后可以得到的組分Tab.3 Available Composition of NOM after Resin Separation

研究結果表明[14-15]，不同水源中NOM各樹脂分離組分DOC含量存在偏差，各組分的鹵代特性及膜污染特性也不同。大部分研究認為，疏水性有機物主要造成消毒副產物的生成，而親水性有機物則更易造成嚴重的膜污染，但目前也有一些相反的意見。

1.2.2 分子排阻色譜法

分子排阻色譜法(SEC)是利用凝膠色譜柱的分子篩機制將水中不同大小的分子進行分離的一種液相色譜技術。傳統的SEC方法分離時間長，效率較低，目前已開發出高效分子排阻色譜工藝(HPSEC)，包含凝膠色譜柱和高效液相系統。操作時樣品流過1～3 μm多孔凝膠柱，低分子量的有機物進入柱內，而高分子量的有機物則被排出;檢測器則將識別先洗脫的高分子量有機物組分，然后鑒定剩余的低分子量有機物組分，以獲取水中NOM的尺寸分布[16]，其所采用的流動相和色譜柱不同，和NOM的相互作用也不同。

別楚君等[17]利用HPSEC檢測我國一家以太湖為水源的水廠中不同工藝的出水后發現，預臭氧和混凝沉淀工藝幾乎能完全去除大分子有機物，但即使是深度處理，對小分子的去除效果也十分有限。檢測器方面，目前最為常用的檢測器為紫外檢測器，但無法檢出不吸收紫外光的有機物。因此，已有將HPSEC與其他檢測器，如熒光檢測器、在線有機碳分析儀等相結合的案例[18-19]。

綜合來看，SEC可以追蹤特定范圍分子量的有機物在不同飲用水處理工藝中的去除效果，也可以反過來分析水處理工藝對不同分子量有機物的去除特性，以達到預測DBP的生成等目的[19]。

1.2.3 超濾膜分離法

超濾是一種分離技術，因其易于操作且可以處理大量水樣，自1970年起就被廣泛應用于估算NOM的表觀分子量分布。不同超濾膜的孔徑特征通常用截留分子量(MWCO)表示，其定義為截留率在90%以上的球狀分子的相對分子量。另外，由于超濾膜孔徑分布范圍各不相同，超濾膜對于大于或小于截留分子量的物質可能也有截留作用，實際操作時可參照孔徑分布曲線，選取孔徑分布較為均一的膜，以獲取相對準確的結論。張健等[20]利用超濾膜分離研究了飲用水各處理工藝對有機物的去除效應；結果表明，常規工藝對10 kD以上有機物的去除率達32%，但會使小分子有機物增加12.6%，而深度處理工藝對分子量小于10 kD有機物的去除率達76.4%。

超濾膜分離不僅僅是簡單的機械篩分原理，過濾模式、有機物的初始濃度和溶液特性均被證明會對超濾膜分離產生影響。Schafer等[21]證明，離子強度會顯著影響低分子量酸的截留率，且僅當pH值=4.5～10、DOC=15～60 mg/L時影響較低。Assemi等[22]利用超濾膜分析得到的分子量分布與利用其他技術手段分析得到的有較大不同。同時，Revchuk等[23]認為，分子是否帶電對超濾膜的截留特性能夠產生影響，一些條件下，大于MWCO的不帶電分子能夠通過孔徑，而小于MWCO的帶電分子反而無法通過。因此，超濾膜分離可提供直接適用于實際水處理的信息，但定量分析分子大小時應慎重考慮。

1.2.4 場流分離法

場流分離法(FFF)是一類類似色譜，能夠連續、高精度分離分子尺寸為1 nm～100 μm的聚合物、生物大分子、納米粒子和凝膠顆粒的新技術[24]。在實際應用中，待分離物質在扁平帶狀流道中流動，由于壁面與液體的摩擦力作用，流速沿管道剖面呈拋物線分布。同時，該方法在與流動方向垂直或成某種角度的方向上施加一定外場作用，外場力和分子擴散作用達到平衡，使待分離物質采取一定的分布，綜合場和流的作用，從而完成分離。根據施加場的不同，可將FFF劃分為熱場流分離技術、沉降場流分離技術、電場流分離技術和流場流分離技術。

其中，流場流分離技術(FIFFF)被廣泛應用于NOM的尺寸分布及相關研究[25]，其原理如圖1[22]所示。值得注意的是，為防止縱向流場將待分離物質帶出，需在下方管壁裝半透膜。綜合來看，該技術的優點在于能夠利用流體動力學，高精度、連續不斷地進行尺寸分離，而缺點則在于待分離物質與半透膜的相互作用可能會導致有機物流失。

圖1 流場流分離示意圖Fig.1 Schematic Diagram of Flow Field Flow Separation

2 NOM的表征方法

由于NOM的異質性，可采用多種方法對NOM進行表征，以反映NOM不同方面的物理化學性質。這些方法有些側重于整體反應性，有些則偏向于個體結構特性，相關信息如表4所示。

2.1 一般參數

實際應用中，NOM通常用一系列一般參數進行表征，如總有機碳(TOC)、溶解性有機碳(DOC)、化學需氧量(COD)、五日生化需氧量(BOD5)、紫外吸光度、SUVA、Zeta電位等。這些一般參數往往可以快速測定，且無需繁復的預處理步驟，設備簡單，是目前在線監測領域最常涉及到的表征手段，但是這些參數往往無法反映NOM的異質性，能表達的信息較為有限。

2.1.1 有機碳/氮

TOC是DOC和顆粒性有機碳的總和，實際測量時可通過酸化去除無機碳的部分后分析總碳含量得到。DOC被定義為水中的有機碳通過0.45 μm濾膜后剩余的部分，是研究NOM最常使用的參數。參照TOC與DOC，可定義總有機氮和溶解性有機氮。已證明，這兩者與含氮消毒副產物和膜污染密切相關[26-27]，因此，近些年來受到了廣泛的關注。值得注意的是，有機碳/氮指標反映水體的總體含量，僅當人類活動對水體影響輕微時可用于NOM的量化指標。

2.1.2 紫外-可見分光光度法

紫外-可見分光光度法屬于光譜分析法，該方法利用物質對某一波長范圍的光的吸收作用，對物質進行定性分析、定量分析及結構分析。已有研究證明，220～280 nm下的吸光度最適合用于NOM的分析，且不同波長的光源可以識別NOM中不同的發色團[26]。其中，UV254是應用較為廣泛的參數，該參數被普遍認為可反映NOM中芳香族化合物的含量[27]，具有較大的實際價值。例如，Golea等[28]認為，UV254可作為疏水性有機物替代指標，來反映THMs和HAAs的生成勢能；Beauchamp等[29]研究發現，根據UV254的大小確定混凝劑投加量可以最大化地減少消毒副產物的生成。

除單一光源下NOM的吸光度外，其他參數也被用于NOM的表征：吸光比是指2種不同波長下的吸光度之比，例如，A250/A365可反映NOM分子量的大小，分子量越大，該值越小[30]；光譜斜率是指將吸光度的指數方程經自然對數轉化后，對一定波長范圍內的吸收系數進行線性擬合得到的斜率，如S(275～295)可反映分子量的大小，分子量越大，該值越小[31]；差分光譜是指樣品應對外界條件改變時發生的光譜變化，一般通過一定波長下外界條件變化前后吸光度的差值表示，氯化前后在272 nm波長處吸光度的差異值(DA272)可指示NOM與氯的反應特性及消毒副產物的生成勢能[32]，而DA316和DA400可指示NOM與ClO2反應過程中有機部分的變化及亞氯酸鹽、氯酸鹽的生成勢能[33]。

在應用紫外-可見分光光譜表征NOM的過程中，水體的pH、無機離子和金屬離子的含量均會對最終的結果產生一定的影響[34]。例如，硝酸鹽可影響220～304 nm處的吸光值，亞硝酸鹽會影響354 nm處的吸光值。

2.1.3 比紫外吸光度

比紫外吸光度(SUVA)是指水樣在254 nm處的吸光度(UV254)與其溶解性有機物(DOC)含量之比。SUVA較大的水樣含疏水性有機物，特別是芳香性有機物較多，較小的水樣含親水性有機物較多[35]。SUVA是水處理工藝設計與運行的重要參數，該值與三鹵乙酸、總有機鹵素等消毒副產物指標密切相關[36]，且該值越大，反應濾餅阻力的系數kp越大[37]；另外，不少常用水處理工藝去除效果與水樣SUVA也有一定的關系[38]。同時，研究表明，當水樣處于低SUVA、低DOC和低溴化物含量的狀態下，低吸收或不吸收紫外線的NOM替代SUVA代表的有機物成為水中DBP的主要前體物質[39]。因此，實際應用時需考慮原水特征和季節變化。

2.2 熒光光譜分析

熒光光譜可利用物質受到某一波長的入射光照射后，發射不同波長的光的特性進行結構分析。傳統的熒光分析可得到包含發射光譜和激發光譜的二維譜圖，但無法反映熒光強度隨激發和發射波長變化的情況。因此，目前已廣泛使用包含熒光激發、發射波長和熒光強度的三維熒光光譜法定量定性分析水環境中的有機物。該方法靈敏度高、選擇性好，且對環境樣品基本無破壞[40]。

實際應用中，由于檢測過程中產生的三維熒光光譜圖包含了數千對激發/發射波長(Ex/Em)的熒光信號，許多用于解釋熒光數據的高級數據分析技術相繼出現，為大量熒光數據的處理提供了可能。其中，較為常用的數據處理方法為熒光區域積分方法(fluorescence regional integration，FRI)[41]。該方法將熒光光譜劃分為5個激發、發射區域，各熒光光譜區域劃分如表5所示。根據表5對區域的大致劃分，可通過積分計算特定熒光區域的積分體積(?i)，并進行標準化得到標準體積(?i,n)，從而反映這一區域的特定結構有機物的相對含量。

在NOM的研究中，三維熒光光譜可用于多個方面。首先，該方法檢測的不同熒光組分可作為其他NOM表征手段的替代參數，如TOC、DOC、UV254等[42]。其次，該方法可以為NOM在水處理工藝中的變化提供許多有價值的信息，從而優化水處理過程。Li等[42]總結了其在混凝、吸附、膜過濾和消毒4個方面的應用，表明其檢測結果能夠很好地預測混凝能力、吸附性能、膜結構性能以及消毒副產物生成勢能。Yang等[43]則梳理了各組分在典型飲用水工藝中的變化情況。最后，多個利用三維熒光進行在線定性定量的儀器及技術已被開發并得到了廣泛的關注[44]。

表5 不同激發發射波長段對應的天然有機物[41]Tab.5 Available Composition of NOM at Different Ex/Em[41]

2.3 元素及結構分析

2.3.1 元素分析法

元素分析法利用能同時或單獨實現樣品中元素分析的儀器，根據標準高溫燃燒程序實現判斷部分元素(C、H、N、O)的含量及摩爾比(C/H、O/C、N/C)的目的，從而提供NOM的組成和與化學特性相關的有價值信息。例如，H/C約為1時，可認為腐殖質已成熟，芳香性較高[45]。Hyun-chul等[46]的研究表明，臭氧氧化可增加H/C，將部分芳香族化合物轉化為脂肪族化合物，而活性炭吸附后O/C比增加，也說明生成了一定的羧基物質。

2.3.2 傅里葉紅外光譜

傅里葉紅外光譜(FTIR)利用NOM吸收紅外輻射得到。光譜圖內包含各種能帶，這些能帶指示復雜混合物中存在的不同官能團，可幫助了解NOM的性質、反應性和結構。該方法僅需1～10 mg樣品量，且光譜采集時間較短[47]。實際操作時，可先由冷凍干燥機將水樣變為粉末，再與KBr顆粒壓片上機。Rodriguez[48]等整理了腐殖質物質FTIR的光譜特征，說明了不同地區的腐殖質光譜有明顯區別，但均顯示出以3 400 cm-1為中心的寬且強的譜帶，說明了O-H的拉伸振動(醇類、酚類和羧酸)。Her等[49]利用FTIR將納濾膜結垢歸因于1 662 cm-1處與芳香環相連的CO-NH2或CO結構造成的譜帶。

2.3.3 核磁共振

核磁共振技術(NMR)利用外磁場作用下磁矩不為零的原子核對射頻輻射的吸收分析物質結構，在NOM，特別是腐殖質的研究中有著廣泛的應用。該技術既可應用于水體經冷凍干燥后的固體樣品，也可直接應用于溶液形態。其中，固態NMR濃度較高，節省時間，并可鑒定出不溶于水的NOM。液態NMR可提供高分辨率的光譜，因此，即使對非常復雜的環境混合物，也能提供出色的結構和相互作用信息，技術較為成熟。

就元素波譜來說，目前常用到的是13C、1H、15N三類。可根據信號的位置判斷原子所處的化學環境；根據信號的數目判斷原子的類別數；根據信號的強度判斷同一類別原子的數目；根據信號的裂分判斷鄰近原子的數目。其中，13C波譜化學位移寬，易捕捉微小位移和不與氫相連的碳的共振吸收峰，可通過魔角旋轉技術結合交叉極化技術(CP/MAS)得到，在腐殖質的研究中得到了廣泛應用。劉新超等[50]總結了腐植酸及其各超濾級分的CP/MAS13C NMR光譜。1H具有高自然豐度和接受度，已成為研究小分子的首選方法，Lam等[51]通過1H光譜分辨出淡水中富含羧基的脂環族結構、碳水化合物、芳香族化合物和脂肪族化合物，但對NOM樣品中的信號影響較大，所需預處理復雜，在NOM研究中應用有限。15N波譜可用于表征水體中存在的氮的形式，已有研究表明[52]，大多數氮以酰胺形式存在，而胺和雜環氮則少得多或可以忽略不計。

總的來說，盡管核磁共振是獲取物質結構最有效的手段之一，但NOM的異質性仍使得應用該技術時需和其他分級和表征技術聯用。

2.3.4 質譜法

質譜分析是一種測量離子質荷比的分析方法，可在一次分析中提供豐富的結構信息。近些年來，質譜聯用技術在NOM的應用方面受到了廣泛關注，常用于NOM研究的幾類質譜聯用技術的介紹如下。

氣相色譜質譜技術以氣體作為流動相，利用物質的沸點、極性及吸附性質的差異來實現混合物的分離。裂解氣相色譜質譜法(py-GC/MS)是常用的分析手段，該技術通過加熱，在缺氧條件下，將NOM中包含的復雜大分子分解為更多小分子片段。Leenher等[13]總結了NOM的熱解產物，包括多糖、氨基糖和蛋白質等。近年來，全二維氣相色譜質譜(GC×GC/MS)應用較多，該方法分離、激勵不同且相互獨立的2根色譜柱以串聯方式連接，可對樣品進行二次分離，大大提高了樣品的分離效率。Li等[53]通過該方法跟蹤整個飲用水處理廠中溶解性有機物的組成及變化。

傅里葉變換離子回旋共振質譜法根據給定磁場中的離子回旋頻率測量荷質比，是一類能夠從NOM中分離出分子種類并允許在分子水平上進行NOM分析而無需任何分餾的技術。該技術分辨率高，可檢測出數千種具有不同荷質比的離子，從而通過應用化學規則計算每個質量數對應的未知物分子式[54]。該技術常與電噴霧技術結合，能夠使待測樣品實現離子化后進行質譜分析，避免了預處理步驟。Stenson等[55]利用該技術確定了黃腐酸樣品中上千個物質的結構式；Zhang等[56]利用該技術分析了在分子式級別上常規處理工藝對有機物的處理情況。

3 總結與展望

NOM廣泛存在于各類水體中，隨時間和空間有著巨大差異，可以極大地影響整個飲用水處理過程。因此，研究NOM的結構組成與性質具有深遠的意義。本文對近年來水環境中NOM的分析和表征方法進行了淺析，所涉及到的分析與表征方法有助于清晰認知有機污染物，并針對性地構建技術應對。但也可以看出，由于NOM的異質性和復雜性，目前各類方法均有一定的局限性，實際應用時需根據研究目的和目標參數進行選取。

為進一步了解NOM，減少其負面影響，優化出水水質，提高處理效率，未來還需對上述方法進行改進，特別是在線測定及快速測定方面；同時，不同分析與表征技術之間的聯合使用也將是NOM分析與表征的發展趨勢。