孙培艳,王鑫平,包木太

(1.国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室,山东青岛 266033;2.国家海洋局北海环境监测中心,山东青岛 266033;3.中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室,山东青岛 266100;4.中国海洋大学化学化工学院,山东青岛 266100)

随着海上石油勘探开发规模的迅速扩大,海上运输日益繁忙,海上溢油风险加大.据不完全统计,1973～2006年,我国海域共发生2 600多起油污染事件,其中50 t以上的重大溢油事故达69起.溢油作为海上污染物,不仅直接损害海洋生物,污染海洋环境,而且还能间接危及陆地生物、人类健康和自然资源.溢油源的快速准确确定成为溢油事故处置的首要关键问题[1-4].

溢油鉴别是确定溢油源的综合技术,油指纹鉴别是溢油鉴别中重要的技术手段,它从早期的目视比较荧光、红外等原始光谱和色谱,发展到现在的基于油品中特征烃类及特征比值的定量信息(正构烷烃(包括姥娇烷和植烷)、甾萜类化合物、多环芳烃的浓度、峰高和峰面积)比较[5-8],从早期的一致性鉴别发展到目前的逐级鉴别[9-10],更向着鉴别指标特征化和鉴别依据定量化的方向发展.

采用特征比值进行鉴别就是目前油指纹鉴别的一个重要方面,它通过比较受风化影响很小的特征比值进行比较,以期为最后的鉴定结论提供强有力的鉴定结果.因此寻找合适的特征比值比较方法成为研究热点.事实上,随着计算机技术的发展,基于数学统计模式对溢油的“指纹”进行数字化识别,成为实现快速、定量化准确进行溢油鉴别的重要研究方向.从最初的单变量分析发展到多元统计分析,这些数字化鉴别方法在油指纹鉴别,尤其是用于大量嫌疑溢油源的快速排查方面发挥了很好的作用[11-13].但实现2个油样之间的定量化鉴别则是从t检验方法的应用开始[10],t检验法先由Daling等人应用于油指纹鉴别,在2002年山东长岛海域油污染事故鉴定中也得到了重要应用.

本文详细介绍了t检验方法在油指纹鉴别中的原理,并通过介绍2组油样:1个原油样和它的7 d风化油样,2个不同的原油样的特征比值鉴别,说明了t检验方法的有效性,同时,结合文献调研指出它的应用局限性,为我国的溢油事故鉴定提供借鉴.

1 方法和实验

1.1 t检验法的基本原理

1.1.1 t检验的基本公式

根据统计学概念,分析结果中数据应符合t分布原理,公式表示为:式中:μ为总体平均值;为多次平行分析结果的平均值;t为t检验判定标准,采用不同置信区间其值不同,具体值可通过查阅t值表获得;s为多次平行分析结果的标准偏差;n为分析次数.

1.1.2 t检验判别的图形表示

图1 一对数据的t检验鉴别原理Fig.1 t-test graph of 2 values

对于两个油样,各进行多次平行分析,获得两组特征比值平均值数据,以这两组平均值作散点图,同时画出各点在x,y方向上的误差棒,另外作出直线y=x.根据前述原理,若两样品指纹一致,则各点集中于直线y=x附近,误差棒与y=x相交;各点相对于y=x越离散,则两样品指纹差异越大.

1.1.3 鉴别方法及判定标准

有a,b两样品,首先各自进行多次平行分析(一般不应小于3次),获得两组特征比值平均值.计算各特征比值的相对标准偏差,小于5%的为合格数据,大于10%的不合格,应舍去,在5%～10%之间的可酌情使用.

经上述筛选后,获得的两组特征比值平均值分别为(x1,x2,…,xn),(y1,y2,…,yn),以这两列数作x-y散点图,以分别为x和y方向上的正负误差棒.并作一条x=y的直线.

两个样品的指纹一致程度按照如下标准进行判定:i)一致:取置信度为95%(n=3时,t=4.303),如果各点的x或y误差棒均跨过直线y=x,则认为两油样一致;ii)基本一致:如果两种油样关系不满足一致标准,而取置信度为98%时(n=3时,t=6.965)如果各点的x或y误差棒跨过直线y=x,则认为两油样基本一致;iii)不一致:取置信度98%,只要有一点的x和y误差棒未跨过直线y=x,则认为两油样不一致.

1.2 实例实验

以2组油样举例验证,一组来自渤海某一原油a及模拟自然风化7 d的风化油样b,另一组为原油a和陆地某一原油c.

利用气相色谱仪和气相色谱-质谱仪,采用内标法对油样进行饱和烃,包括正构烷烃、姥娇烷、植烷、甾烷和萜烷等组分的浓度平行样定量分析,求得一些特定组分的特征比值,具体分析方法参见文献[14].所选用的特征比值采用了国内外文献和标准中广泛推荐使用的具有代表性的特征比值,在实际使用时再根据分析平行性作了进一步筛选.

2 结果与讨论

2.1 分析结果

对2组油样分析的气相色谱图(图2)和反映甾烷、萜烷的191和217特征离子质量色谱(图3,图4).从原始指纹上看,对于渤海原油a,其风化7 d后的样品b轻组分正构烷烃含量明显降低,而甾萜类化合物变化较小;对于渤海原油a和陆地原油c,其正构烷烃和甾萜类化合物分布、含量,均差异较大.

图2 3个油样的GC-FID气相色谱Fig.2 GC-FID chromatograms of 3 crude oil samples

图3 3个油样的GC-MS质量色谱(m/z 191)Fig.3 GC-MS chromatograms of 3 crude oil samples(m/z 191)

图4 3个油样的GC-MS质量色谱(m/z 217)Fig.4 GC-MS chromatograms of 3 crude oil samples(m/z 217)

2.2 t检验分析结果

1)原油a和风化油样b特征比值t检验分析结果.

根据2个油样特征比值的平均值以及根据式(1)计算的正负误差,选取95%的置信度,绘制2个油样特征比值t检验分析结果,见图5.从图5可以看出,原油a和风化油样b特征比值散点的误差棒均跨过y=x直线,根据1.1.2中的评价标准,说明2个油样一致,符合实际情况.

图5 原油a和风化油样b的t检验分析图Fig.5 t-test analysis between crude oil a and weathered oil b

2)原油a和原油c特征比值t检验分析结果.

根据2个油样特征比值的平均值以及根据公式(1)计算的正负误差,选取98%的置信度,绘制2个油样特征比值t检验分析结果,见图6.从图6可以看出,原油a和原油c特征比值散点的误差棒只有3个跨过y=x直线,绝大部分(7个)的特征比值的误差棒距离y=x直线较远,根据1.1.2中的评价标准,说明2个油样不一致,符合实际情况.

2.3 使用t检验比较法的注意事项

图6 原油a和原油c的t检验分析图Fig.6 t-test analysis between crude oil a and crude oil c

t检验法已经被成功应用到一些实际溢油事故鉴别中,但它作为一种统计检验方法,用于油指纹鉴别也需要谨慎,如:样本数量需要足够大才可以使用此统计方法,一般需要至少7次平行分析,即使在油指纹鉴别中采用最少的3平行分析,工作量也很大.其次,根据t检验法,判断两个样品的特征比值是否一致取决于式(1)中的s,在实际操作中,而s是一个随机变化的值,因为样本数量很小,该值变化范围很大,如果此值很小(如相对标准偏差RSD小于1%时),则很容易将实际上一致的两个样品判断为不一致.对特征比值的分析精度最好不大于5%,而且溢油样和可疑溢油样需要都有相同的特征比值.使用t检验法的前提是假设同一来源的油样具有相同值的特征比值,而有些特征比值在受到严重生物降解后会发生较大变化,因此使用时需要注意.t检验的鉴别结果一定要和其他分析鉴别结果相结合才能得出最终鉴定结论[15].

3 结 论

t检验法在油指纹鉴别中可用于两个油样特征比值的比较,由于其采用的指标为稳定性较高并且具有特征性的特征比值,因此其鉴别结果较为可靠,但用于比较的特征比值要经过严格评价.在关注本方法应用时应注意到诸如风化是否已经严重影响到特征比值等因素的条件下,本法是一个值得在溢油事故鉴定中推广应用的定量化鉴别方法.

[1] 高振会,杨建强,崔文林.海洋溢油生态损害评估技术应用[M].北京:海洋出版社,2005:7-9.GAO Zhen-hui,YANG Jian-qiang,CUI Wei-lin.Application of ecological damage assessment technology fo r marine spill oil[M].Beijing:Ocean Press,2005:7-9.(In Chinese)

[2] SUGAI S F,LINDSTROM J E,BRADDOCK J F.Environmental influences on the microbial degradation of ex xon valdez oil on the shorelines of prince william sound,alaska[J].Environ Sci Technol,1997,31:1564-1572.

[3] KINGSTON P F.Long-term environmental impact of oil spills[J].Spill Science&Technology Bulletin,2002,7(1/2):53-61.

[4] CHA RLES H P,STAN LEY D R,JEFFREY W S,et al.Longterm ecosystem response to the exxon valdez oil spill[J].Science,2003,302(5653):2082-2086.

[5] SUN P Y,BAO M T,LI G M,et al.Fingerprinting and source identification of an oil spill in China bohai sea by gas chromatography-flame ionization detection and gas chromatog raphymass spectrometry coupled with multi-statistical analyses[J].Journal of Chromatog raphy A,2009,1216(5):830-836.

[6] WANG Z D,M ERV F,DAVID S.Page oil spill identification[J].Journal of Chromatography A,1999,843:369-411.

[7] WANG Z D,STOU T S A.Oil spill environmental forensics[M].Elsevier New York,2007:78-84.

[8] 孙培艳,高振会,崔文林.油指纹鉴别技术应用及发展[M].北京:海洋出版社,2007:8-10.SUN Pei-yan,GAO Zen-hui,CUI Wei-lin.Application and development of oil fingerprinting identification technology[M].Beijing:Ocean Press,2007:8-10.(In Chinese)

[9] TC/BT T F 120 WI CSS27003.CEN.European committee for standardization[S].Oil Spill Identification,2006.

[10]DALING P S,FAKSNESS L G,HANSEN A B,et al.Improved and standardized methodology for oil spill fingerprinting[J].Environ Forensics,2002(3):263-278.

[11]CHRIST ENSEN J H,TOMASI G,HANSEN A B.Chemical fingerprinting of petroleum biomarkers using time warping and PCA[J].Environ Sci Technol,2005,39:255-260.

[12]CHRISTENSEN J H,HANSEN A B,KA RLSON U.et al.M ultivariate statistical methods for evaluating biodegradation of mineral oil[J].J Chromatogr A,2005,1090:133-145.

[13]STANILOAS D,PET RESCU B,PAT ROESCU C.Pattern recognition based software for oil spills identification by gas-chromatography and IR spectrophotometry[J].Environmental Forensics,2001,2:363-366.

[14]WANG Z D,FINGAS M,LI K.Fractionation of ASM B oil,identification and quantitation of aliphatic,aromatic and biomarker compounds by GC/FID and GC/MSD[J].Journal of Chromatographic Science,1994,32(9):361-366(PartⅡ);367-382.

[15]YANG Cun,WANG Z D,BRUCE H,et al.Statistical forensic methodology for oil spill source identification using“twotailed”student's approach in proceedings of the thirtieth arctic and marine oilspill program(AMOP)technical seminar[M].Edmonton(Alberta),Canada:2009,1:87-103.