【研究成果】一「釩」風順? 臺大與中研院團隊建立水體硝酸根最精準測定方法

by Yang-Kuang Chao
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撰稿  /  許芷辰 (科學推展中心特約編輯)


 圖1. 釩(III)還原法的原理。 (實線箭頭) 硝酸根可被釩(III)還原成一氧化氮。在反應過程中,以SUL+NED試劑雙重捕捉中間產生的亞硝酸根,使其變成可偵測的偶氮物 (PAD)。 (虛線箭頭) 圖中至少有三種干擾反應會同步發生,如何避免或控制這些不期待的反應,就是這個方法的關鍵技術。

硝酸根(NO3)濃度為各種水體關鍵環境指標。一方面是自然水體中浮游植物的主要限制性營養鹽,其供應量決定了初級生產力;另一方面,在受人為活動影響的水體,過高濃度將造成水體優養化而破壞原有的生態系統。目前最主流的硝酸根測定方法是先藉由鎘-銅還原管柱(Cd-Cu column)還原硝酸根為亞硝酸根,之後再以格瑞氏試驗(Griess assay)檢測亞硝酸鹽的濃度。然而其中鎘-銅還原管柱毒性高、製備費時,還原效率亦難以維持穩定,多年來科學家們一直在尋找能替代鎘-銅還原管柱的可行方案。

經過多年的鑽研與探尋,國立臺灣大學海洋研究所白書禎教授與中央研究院環境變遷研究中心何東垣教授研究團隊提出了以釩(III)還原法取代原有鎘-銅還原管柱測定硝酸根的最佳化測定方法[1],並發表在美國化學學會(ACS)發行之Environmental Science and Technology Water (ES&T Water)期刊。

利用釩(III)還原法就能一「釩」風順?

用釩(III)加熱還原硝酸根的想法並非原創,但很多學者嘗試的效果一直不如理想。主要原因是經過連續反應,最後的產物會變成一氧化氮,增加了測定的困難度。因此最重要關鍵在於如何在反應過程中,有效的捕捉其中間產物-亞硝酸根(圖1.)。如果只用SUL(sulfanilamide)去捕捉,回收率非常低,但如將SUL與NED(N-1-naphthylethylenddiamine)先行預混(premix),經過雙重捕捉的亞硝酸,最後產生的偶氮物(pink azo dye, PAD)就不再被還原成一氧化氮。可是PAD的形成也受NED試劑自身的干擾。除此之外,PAD加熱後容易褪色,造成的結果是:如果一個樣本中同時含有硝酸根及亞硝酸根,兩者呈色褪色反應不同步,因此會造成定量上的混淆。如何克服這些困難點即為這個還原方法的成敗關鍵。

「釩」事知己知彼 勝乃不殆

在這篇論文中,研究團隊系統性的針對試劑強度(reagent strengths)、加熱及退溫(heating/cooling)以及基質效應(matrix effects)做了詳盡的分析,探討在預混(premixed)試劑下PAD形成的反應動力學(reaction kinetics)。意外的發現其中一個試劑會產生試劑自身干擾(self-interference),也即提高NED的濃度反而會阻止PAD的形成。經過模式推演,應該是反應中亞硝酸與NED另行生成一個不可逆的未知複合物。同時也發現其干擾程度與兩個試劑的莫耳比(S/N)有關,提高此莫耳比就可避開大部分的干擾反應。至於溫度的控制則也是重要因素。原因是這個反應需要加溫,最後生成物(PAD)一邊生成一邊開始褪色,再者亞硝酸根的反應速率,與硝酸根衍生出來的亞硝酸根反應速率不同步。其速率在淡水中與受基質效應影響的海水中也不相同。難怪以往科學家在嘗試釩還原法後,無法訂定滿意的實驗條件,也無法得到正確的測定結果。

化「釩」為簡 優化Protocol

最終研究團隊提出的優化方案提到:取SUL、NED及釩(III)製作出[S]/[N]莫耳比率(molar ratio)為60的預混試劑,在此狀況下可達最大的PAD莫耳吸光度 (約為依序添加的94.7%)。接著將樣本與預混試劑的混合物在水浴槽中逐漸加熱至50 °C反應25-30分鐘,最後快速降溫使PAD褪色反應中斷。如此不論是樣水中含有的是亞硝酸根或硝酸根,不論基質是海水或淡水,最後都可得到相同而穩定的吸光係數(equal absorptivity)。用批次方式(batch)處理大批樣本,比自動分析更快速更方便。研究團隊所建議的測定步驟完成了兩項分析化學上的夢幻任務: (1)無鹽度干擾效應 (2)還原率百分之百。

應用面廣 成效非「釩」

這個新方法為所有水體環境與工業農業相關研究上,提供了一個不同於傳統鎘-銅還原管柱的方式,將硝酸鹽還原為亞硝酸鹽,進而排除鎘元素對環境帶來的傷害以及對於分析研究上的不穩定性,提出更精準、安全、簡單、快速又經濟實惠的硝酸根分析試驗方法。影響層面非常深遠。

圖2. 釩還原法的特色為:不管樣水中所含為硝酸或亞硝酸基質為淡水或海水,最後都可得到相同而穩定的吸光係數 (equal absorptivity)。


參考文獻

[1] Su-Cheng Pai, Yu-Ting Su, Mei-Chen Lu, Yalan Chou, and Tung-Yuan Ho (2021). Determination of Nitrate in Natural Waters by Vanadium Reduction and the Griess Assay: Reassessment and Optimization. ACS EST Water 2021, 1, 1524-1532. https://doi.org/10.1021/acsestwater.1c00065

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