乔奇 姜涛

为了达到防腐的目的、改善口感、获得更高品质的产品，食品添加剂常被应用到食品生产中。随着技术的不断发展，食品添加剂的种类也越来越多，每一种食品添加剂都有着自己的独特功能。但近些年来，很多商家在食品生产过程中所添加的食品添加剂都是超标准的，甚至很多属于法律明文禁止添加的，严重威胁到广大消费者的身体健康。随着物质生活水平的不断提升，人们对于生活质量的要求越来越高，加上在奶粉、包子、月饼等食品行业所曝光的添加致癌添加剂等内幕，越来越多的人将关注点集中到食品添加剂的安全问题上。

在食品添加剂的检测方法中，色谱分析法与其他传统的检测方法相比，安全性与准确性更高。当前我国相关部门针对食品添加剂的检测主要是借助液相色谱法，因此如何高效合理地应用液相色谱法完成对食品添加剂的检测工作具有重要的现实意义。

一、准备工作

1.流动相的过滤与脱气。液相色谱检测法常使用纯水与色谱纯试剂作为流动相，虽然都是纯净物，但是其中也可能含有杂质颗粒，要在检测之前借助规格为0.45μm的滤膜对流动相进行过滤处理，去除其中存在的杂质颗粒，避免在检测过程中堵塞色谱柱的内腔，一旦发生堵塞，不仅会损坏色谱仪，还会影响到检测数据的准确性。为了避免检测时流动相干扰到泵的正常运行，还要在注入流动相之前做好脱气处理，减少实验中气泡的产生，以免影响到检测效果。通常会借助煮沸或者超声脱气的方法进行，由于处理过程中可能存在溶剂挥发的问题，因此借助超声波原理进行的超声脱气法应用更为普遍，不仅不会影响到溶剂的成分，所需要的时间也比较短，只要20分钟就能完成。同时，前期准备工作还要最大限度地保证溶剂瓶之间不会出现碰撞现象，避免溶剂瓶发生碎裂。

2.HPL的柱压和排气泡的检查。检测之前要针对HPL的柱压情况进行检查，这直接关系到最终的检测数据是否准确。如果HPL柱压过高时，要想将柱压降下来，就要将HPL的保护柱拆下来，借助肉眼对其中的柱压变化进行观察。如果发现柱压出现下降，则意味着保护柱需要更换；如果柱压没有变化，依然保持过高的状态，则需要进一步做检查。工作人员需要将色谱柱拆下后再观察柱压的变化情况，如果柱压还是过高，就要清洗色谱柱的管路，查看是否存在杂质堵塞管路的情况。如果柱压依然没有变化，则要继续检查，将色谱柱的进出口反接，借助高强压的流动相来清洗色谱柱，同时观察柱压的变化情况。如果依然没有效果，就要更换色谱柱的入口筛板，查看是否有杂物堵塞筛板。如果经过上述检查都没有起到作用，就只能联系厂家维修处理。

3.清洗色谱柱，保持色谱柱的平衡状态。经过上述准备工作，检测人员还要检查室内环境的温度，准备好必须用到的检测设备和器具，清洗好色谱柱。清洗色谱柱的过程中要先用混有甲醇的水来冲洗，再用甲醇清洗半小时，最后借助流动相的清洗来平衡色谱柱的基线。

二、过程分析

1.进行空白试验。食品检测开始前要先进行一次空白实验，确定好标准空白，也就是工作基线。然后再确定试剂空白，也就是在不添加样品的前提下按照实验操作步骤做好前期处理工作，将得到的制备样进样。通过进行空白实验，能够最大限度地排除儀器设备与试剂对检测结果的干扰，提高结果的准确性。

2.开展定性试验。定性实验进行之前，要通过进样标准溶液来确保标准液的保留时间以及灵敏度，这对于需要开展多组食品添加剂检测的实验来说更加重要，比如在检测苯甲酸、山梨酸、糖精钠等食品添加剂时都要先开展单标与混标的测试实验，确认色谱柱的保留时间以及柱分离的效果。这样能够有效避免发生检测对象出错的现象，如果有条件的话，还可以借助质谱检测器对被检测的组分进一步定性，避免假阳性结果。

3.做好定量检测。在正式开始样品检测前要先做好标准序列，按照一定的浓度顺序将标准样品进样，制定标准曲线，在此基础上将经过前期处理的样品检测结果代入，计算最终的结果。需要注意的是，其中存在曲线线性相关系数，如果系数越接近1，说明曲线线性效果越好，得到的结果越准确。如果被检测样品超出了标准曲线的检测范围，就需要对样品进行稀释后再进样，计算结果时将稀释的倍数加入其中。

4.作出结果判定。我国出台的《食品安全国家标准 食品添加剂使用标准》（GB 2760-2014）对各种食品添加剂从具体使用单位到添加的限量标准都做出了明确的规定，实验检测结果出来后可以与标准进行对比，得到最终的结果判定。如果得到的检测结果是未检出，就要在报告中注明检测方法的检出限；如果得到的检测结果处于临界值，就要将测量不确定度计算出来后再进行结果判定。

三、后处理工作

食品添加剂检测实验结束之后，要做好后续的处理工作，及时清洗实验中使用过的各种仪器与器具。具体来说，要彻底清洗已经使用过的HPLC仪器中的色谱柱，可以用甲醇水先冲洗半小时后再观察柱压的状态，确保已经恢复到使用前的状态。还要用纯水定期清洗单向阀、保护柱、流动性过滤头等设备，为了确保水质，要现场过滤清水，最大限度地减少杂质与细菌的存在，确保检测数据的准确性。