2018, Vol. 9引用本文 |
| 地下水污染检测技术研究进展 |  [PDF全文] |
2. 江西省矿冶环境污染控制重点实验室，江西 赣州 341000
2. Jiangxi Key Laboratory of Mining and Metallurgy Environmental Pollution Control, Ganzhou 341000, China
地下水资源约占地球淡水资源的30 %，是地球生态系统的主要组成部分，维持着地球表层大气-生物-岩石圈的生物物理化学循环，且地下水资源是人类饮用水的直接来源[1].据统计，中国约有70 %的人口用水主要取自于地下水，农村则有95 %左右的人口直接饮用地下水[2].近年来，在我国经济快速发展的同时，大量的矿产开采、石油化工、工农业生产等活动产生的污染物进入水体，导致地下水受到严重的污染威胁. 2016年4月，水利部公布的“地下水动态月报”中提到，我国约有60 %的地下水受到不同程度的污染；此外，我国地下水监测系统选取全国118个大中城市样本进行监测，统计数据得出：轻度污染占33 %，重度污染占64 %[3].地下水污染在短期内难以恢复，污染物经过食物链进入农产品，使农产品质量下降，从而给人类健康和生存带来威胁.
面对我国越来越严峻的地下水污染形势，防治地下水污染刻不容缓[4].地下水检测作为预防、保护和治理地下水污染的重要研究内容，因此，对地下水检测方法的研究至关重要.目前，国内外传统的地下水检测方法，一般是原地取样后在实验室进行试剂或仪器分析，检测准确度较高；但周期长、易二次污染，实际应用中无法同时检测多种物质.因此地下水检测技术向智能化、精确化和综合化发展已成为必然趋势.近年来，国内外对地下水的研究逐渐深入，新技术较传统检测方法具有明显的优势，如光谱学法可对样品无损检测、电化学法利用强准确性及高准确度可快速检测多种重金属，生物学法在地下水检测中具有较高的灵敏度等[5].文中重点介绍地下水检测技术及其研究现状，对比分析各种检测技术的优缺点，在此基础上提出地下水检测技术的发展趋势，希望为地下水检测技术的研究发展提供一些参考.
1 地下水污染物的种类、来源及特点地下水中的污染物主要来自人类生产和社会活动，特别是采矿冶炼、石油化工、工农业活动、医药及食品等生产过程中“三废”的任意排放，导致地下水遭受污染.地下水污染物按其理化性质进行分类，见表 1[6-7]；可以看出污染物来源及种类复杂多样、性质各异，给地下水检测和治理带来极大的难题.因此，了解污染物的成因及其影响因素，对选择适宜方法解决实际问题具有重要意义.
| 表 1 地下水污染物按其理化性质分类、来源及特点 Table 1 Classification, source and characteristics of groundwater pollutants according to their physical and chemical properties |
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2 地下水污染物检测技术应用研究现状 2.1 有机污染物
地下水有机污染物一般浓度较低且易汽化.色谱法、气相色谱－质谱联用法（GC-MS）等具有高灵敏度、低检出限等特点，是测定地下水有机污染物的理想方法，其中GC-MS及其衍生法应用较为普遍.
2.1.1 色谱检测技术色谱法是利用物质与相态之间的选择性分配，使固定相混合物经流动相洗脱后, 各物质沿固定相依次移动，获得分离.其中气相色谱是色谱法的主要方法之一，特别是新型气相色谱衍生法对热不稳定或难挥发性物质，可通过改善样品的性质转化为易检测的衍生物，在酚类化合物、醛酮类羰基化合物、羧酸、氯苯类和肼类等有机化合物检测方面具有广泛应用[8].
运用气相色谱电子捕获检测器，检测地下水中含卤素的有机污染物，灵敏度较高.因此，对某些化合物衍生化引入卤素基团，可为地下水中难以检测的有机污染物提供技术支持[9].如利用气相色谱法，通过正己烷萃取优化，测定地下水中9种有机氯组分，检出限为0.65~6.67 ng/L.该法适用于地下水中的半挥发性有机物的批量检测.将乙酸酐加入含酚样品转化为乙酸酯，利用固相微萃取和萃取前衍生法，检测地下水中的酚，相关参数良好.该法适用于快速测定地下水中的痕量有机污染物.黄玉娟等[10]采用气相色谱电子捕获检测器，在浓硫酸、环己烷的优化下，检测地下水中的有机农药，发现标准曲线线性良好，有机农药迅速分离、回收率高，在污染区域地下水检测方面应用效果较好.迄今，色谱法及其衍生技术在环境检测领域已广泛应用，在水质方面的指标分析中也发挥重要作用.
2.1.2 GC-MS技术GC-MS技术综合了色谱和质谱的优点，结合色谱仪与质谱仪，利用气相色谱分离、制备样品，采用质谱在线检测进行定性、定量分析，在数据收集与控制系统的辅助下组建而成. GC-MS可同时检测多种有机物，对地下水中低浓度挥发性有机物适用性更强.
利用GC-MS分别与3种固相萃取剂联用，分析在水环境污染物检测的应用，当与萃取吸附剂PEP联用时，对地下水中的有机磷农药检测效果较好；与萃取剂多壁碳纳米管联用时，可满足实际水样中多环芳烃的测定；与萃取吸附剂竹炭联用时，适宜于水环境中PAHs的检测[11].此外，吹扫捕集-气相色谱-质谱法可同时检测地下水中的环氧氯丙烷、乙醛、苯系物等多种痕量挥发性有机物.且线性良好，标准差与检测结果偏差小，分离效果好, 检出限低，在地下水、地表水及饮用水中的痕量挥发性有机物批量检测方面已广泛应用[12].当利用GC-MS检测地下水中的多种易挥发有机污染物时，不仅保证物质分辨率和灵敏度未受影响，而且可以用检测结果判断再生地下水灌溉农业的安全性[13].由此可知，GC-MS技术适用于批量检测地下水中易挥发、热稳定的痕量有机污染物.
2.2 无机污染物造成地下水无机污染的原因有：Fe、Mg、Cu、Zn等过量金属；Ni、Cd、Pb、Hg等有毒重金属；氰化物、NO-、NO32-、F-、SO42-等酸根阴离子.目前，地下水无机污染物的检测方法很多，下面分别就光学法、电化学法、生物化学法来论述.
2.2.1 光学分析检测技术光学分析是根据光学原理建立的检测污染物的方法.通过光与物质发生作用建立不同波长和强度的重金属元素的光学检测仪器.其中电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-AES）、原子吸收光谱法、发射光谱法、原子荧光光谱法等是较常用的光学法.
Mirzaei等[14]利用石墨炉原子吸收光谱法，测定处理后的水样，结果镍、钴、铅和铬等痕量重金属的相对标准偏差较小，检出限低，用于检测水样中铜、银、钯、钴和铅等痕量重金属，效果较好.同时，对水样用同位素标记，利用ICP-AES测定湿地水样中的Zn、As、Cd和Pb等金属含量，发现金属元素的检出限远低于标准限值[15].该法主要适用于同时测定再生水补水湿地水体中的多种无机金属污染物，如Cu、Pb、Cd、Cr和As等. Yuan等[16]利用原子荧光光谱法和浊点萃取法测定水样中的汞，浊点萃取剂为表面活性剂TritonX-114，络合剂为双硫腙，通过汞与双硫腙发生络合作用进行富集，较优条件下，相关系数为0.999 1，检出限为5 ng/L.该法在检测江、河、湖以及地下水中的汞含量具有优势.在地下水检测方面，光学技术主要适用于检测地下水和地表水等水体中痕量无机金属污染物.
2.2.2 电化学分析检测技术电化学分析是基于电化学原理和实验建立的检测技术，根据样品的电化学性质经过特定传感器和相关电极，对样品溶液中电化学物理量直接作出定性或定量的测定[17].伏安法、电位法和极谱法是检测地下水中的铅、砷等重金属的常用方法.
以石墨烯量子点为材料制备的电化学传感器对浓度为1~29 μmol/L的亚硝酸根进行检测，结果表明，该电化学传感器在1~29 μmol/L浓度范围内线性良好，检出限为3.33×10-7 mol/L, 是检测地下水中的NO2-可靠方法[18]. Bernalte E等[19]利用方波阳极溶出伏安法测定环境水样中的Hg，较优条件下，相关参数满足要求.该法适用于现场筛选和检测汞污染.再者，研究者利用超微传感器—纳米电极测定复杂地下水中的As（Ⅲ），可避免其他污染物的干扰，重现性和稳定性较好[20].该系统适用于现场检测地下水环境中的无机As（Ⅲ）和痕量重金属离子.还可以利用ICP-MS检测阳极磷铜中的微量磷，采用双氧水和盐酸溶样，在较优条件下，避免了其他物质的干扰，精密度和回收率较好[21].在地下水检测方面，电化学技术主要应用于砷、铅以及汞等痕量金属污染物的快速测定或现场测定.另外，在重金属离子、类金属等痕量元素液体样品方面，无需优化处理，可直接检测.
2.2.3 生物化学检测技术生物化学法的检测原理主要是利用酶的抑制作用，将酶与底物反应使酶的活性降低从而做出判断，这种方法充分利用重金属含量提高检测精度.在对地下水污染物分析中具有较高的利用价值.常用方法有酶分析法、免疫法以及生物传感器等，主要用于地下水中痕量重金属污染物的检测.
Khalil等[22]利用金属对大肠杆菌突变株β-半乳糖苷酶的特异性抑制作用，采用生物法MetPLATETM测定受尾矿污染区域的地下水中的金属含量，发现矿区地下水中含有较多的铜、锌等金属.表明该法适用于矿山区域受污染地下水中的金属毒性的检测，也可用于测定固体样品中的金属含量.采用单克隆抗体对铅进行免疫检测，与其他金属的交叉反应（CR）低于1 %（仅Fe（Ⅲ）低于5 %），亲和常数较高[23].且免疫测定与ICP-MS测定的结果吻合，利用单克隆抗体免疫法定量检测水环境中的铅含量比传统方法具有优势.研究表明具有特异性单克隆抗体的金标免疫层析试纸条，可同时测定水样中的Hg2+、Pb2+、Cd2+，整个过程在10 min内完成[24-26].该免疫层析试纸条的特性是用一条试纸同时测定多种金属离子，主要用于快速、特异性地现场测定水样中的Hg、Cd和Pb的含量.
2.3 病原菌微生物随着生物学、计算机科学、材料学等学科的发展，微生物的检测方法逐渐增多，并且灵敏度、检测效率及准确度等都有很大提高.下面就聚合酶链反应技术（PCR）、生物芯片、生物传感器来论述.
2.3.1 PCR技术PCR技术是以分子生物学为基础，在体外对细胞内目的基因进行复制的过程，通过向体系中添加DNA聚合酶、4种dNTP及目的基因引物等基本要素，以目的基因为模板在体外对DNA多次复制扩增[27].利用PCR检测地下水微生物病原菌，在克服传统方法局限性的同时，也扩展地下水病毒的数量及检测范围.
马颖等[28]利用氯剂、臭氧和紫外线分别对水样消毒灭菌，采用PCR和滤膜法测定水样中的大肠杆菌，并以滤膜法检测结果为标准.分析发现，由氯剂和臭氧消毒后的水样经PCR测定大肠杆菌呈阴性，而由紫外线消毒后的水样检测呈阳性.因此，PCR适用于氯剂和臭氧消毒后的水体中的大肠杆菌的检测.当采用多重PCR测定水样中沙门氏菌、志贺氏菌、绿脓杆菌、肠出血型大肠杆菌O157及副溶血弧菌5种致病菌时[29]，可用其毒素基因和特异性基因等，合成5对寡核苷酸引物，利用多重PCR对细菌进行引物特异性检测，优化反应体系后5对寡核苷酸引物特异性极强，多重PCR灵敏度较高.该法对水体中的病原菌具有较高的特异性，常用来检测水环境中的病原菌. PCR及其衍生法在水环境检测领域，可直接取样检测，特异性强、具有较高的灵敏度和精确度，主要应用于水源中的微生物病原体和一些肠道病毒的检测.
2.3.2 生物芯片检测技术生物芯片是利用微技术将生物分子有序的排列在硅片、玻片等支撑物上，再与标记好的样品杂交，通过特定仪器接收杂交信号实现检测的目的[30].常用方法有细胞芯片、蛋白芯片、基因芯片等.生物芯片具有高通量、重复性、智能化、微型化等特点，在地下水单一样本中，可同时检测多种微生物或微生物群落成分.
Charlé Christoph等[31]采用DNA微阵列检测地下水中降解有机物的微生物群落，利用PCR引物扩增地下水总DNA中的古菌16S rRNA基因，荧光标记扩增产物与原微阵列杂交，由78株16S rRNA基因探针测定古菌，发现DNA微阵列可快速、有效的检测地下水中复杂的微生物群落.因此，该技术可用于检测受污染地下水中的自然衰减.微流控芯片的大比表面积及高通量等优点，可快速检测微生物，如利用微流控芯片与碲化镉量子点和免疫磁纳米粒子结合，可同时检测水样中低浓度的病原菌、大肠杆菌和伤寒沙门氏菌[32]；还可以利用DNA微阵列检测尼泊尔某地浅层地下水环境，在11个地下水样本中，检测出1~37个病原体物种/组，其中1~27种属于生物安全二级病原体物种/组[33].该法在浅层地下水中筛选致病菌具有较高的利用价值.在地下水研究领域，生物芯片主要应用于现场实时检测地下水环境中的微生物污染，为地下水污染修复和微生物自然衰减评价提供依据.
2.3.3 生物传感器检测技术生物传感器是利用生物材料的敏感性与常规转换器结合, 将样品融入生物材料由元件识别传递出信息，通过转换器把信息转换成电信号，由输出装置完成对样品的检测.常用方法包括：电化学生物传感器、光学生物传感器等.因其灵敏度高、选择性强，使得在检测水样中病原菌、毒素、药物等污染物方面应用广泛[34].
Simpson等[35]利用光纤生物传感器，在不需要培养和富集的情况下，测定复杂水体中大肠杆菌O157:H7，可减少水体复杂基质中PCR抑制剂的影响.该法主要用于地下水、河流等复杂水体中肠道病原体的快速检测.相关试验利用微电极阵列对埃希氏菌单体完成了现场测定[36].通过全细胞微生物传感器，优化实验参数，分别测定大肠杆菌、真菌及水体中常见急性生物毒性，分析得出该生物传感器毒性分析性能较好，检出限低，主要用于水体急性生物毒性的在线检测[37]；此外，某些研究者利用SPR生物传感器检测大肠埃希菌，检出限较低，主要用于检测水体中低水平微生物如病毒、细菌等[38].
2.4 地下水检测技术的比较综上所述，为了更好的了解地下水检测技术的特点，表 2列出了常用方法的优、缺点及应用现状.其中光学法主要应用于地下水中有机或无机污染物的快速检测；电化学法对地下水中的重金属污染检测效果较好；生物法在检测地下水病原菌微生物方面，具有更高的效率和灵敏度.
| 表 2 常用检测方法的比较 Table 2 Comparison of commonly used detection methods |
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3 结论与展望
通过分析近几年国内外研究者对地下水检测技术的研究得出:地下水检测的常用方法仍为光学法、电化学法等常规方法.光学法检测有机或无机物的灵敏度和精确度较高，检测范围广，并可直接获取污染物类别；电化学法对特定物质可重复检测，并不受其他杂质干扰，检测速度快、仪器轻便，适用于水体重金属现场快速检测.同时，分子生物学科的快速崛起, 为检测复杂地下水系统提供了理论支持，生物传感器、生物芯片、免疫法等方法的进步，使地下水检测技术朝着灵敏高效、智能自动、普遍适用以及低成本的方向发展，最终会形成完备的检测方法，给地下水检测带来多种选择性.
然而，地下水检测技术也存在着局限或不足:第1，多为取水异地检测，多数检测技术无法完成现场测试；第2，现有检测技术多以定性为主，很难实现定量分析及变化规律判断；第3，以分子生物学为基础的新型检测技术还处在实验研究的初级阶段，尚需完善；第4，引入抑制剂却难以克服对结果造成的偏差；第5，微生物荧光特性导致结果出现假阳性等.如何克服这些难题是检测技术应用的关键因素.同时，这也为我们继续深入研究指出了方向：
1）技术实用化：克服现有地下水检测技术的缺陷是当前的研究重点，如采用改进技术、组合技术等，促进地下水检测技术从实验室研究过渡到实际应用中；
2）检测高效化：利用生物学、电磁学、光学等多学科交叉融合、优势互补，研发具有选择性、特异性、多样性等优点的多组分检测技术，提高效率；
3）多维智能化：在地下水检测技术研究领域，注重整合检测仪器，加强研发二维或多维精密智能化仪器，简化过程、节约人力资源，以方便在任何现场进行测定；
4）材料灵敏化：探索灵敏度高、稳定性强、寿命长的新型材料，提高检测结果的精确程度，为地下水资源保护提供更加准确的信息.
| [1] |
张云, 刘长礼, 吕敦玉, 等. 地下水污染防治战略探讨[C]//中国环境科学学会: 2013中国环境科学学会学术年会论文集. 西安: 中国环境科学出版社, 2013: 11.
http://cpfd.cnki.com.cn/Article/CPFDTOTAL-HJKP201308006022.htm |
| [2] |
尹国勋, 李振山.
地下水污染与防治[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2005.
|
| [3] |
吕倩, 魏洁云. 中国地下水污染现状及治理[J].
生态经济, 2016, 32(10): 10–13.
DOI: 10.3969/j.issn.1671-4407.2016.10.003.
|
| [4] |
薛禹群, 张幼宽. 地下水污染防治在我国水体污染控制与治理中的双重意义[J].
环境科学学报, 2009, 29(3): 474–481.
|
| [5] |
文一, 郜志云, 白辉, 等. 地下水中病原菌及其快速检测技术研究进展[J].
中国环境监测, 2014(3): 132–139.
|
| [6] |
李明礼, 柳诚, 王祝, 等. 地下水常见无机污染物研究进展[J].
岩矿测试, 2010, 29(5): 565–570.
|
| [7] |
张艳, 邓扬悟, 罗仙平, 等. 土壤重金属污染以及微生物修复技术探讨[J].
有色金属科学与工程, 2012, 3(1): 63–66.
|
| [8] |
潘涛, 余水静, 邓扬悟, 等. 应用表面活性剂强化环境有机污染物生物降解的研究进展[J].
江西理工大学学报, 2015, 36(1): 1–6.
|
| [9] |
马晗宇, 刘菲, 刘玉龙. 气相色谱法测定地下水中有机氯农药和多氯联苯[J].
岩矿测试, 2010, 29(5): 527–530.
|
| [10] |
BUCHHOLZ KD, PAWLISZYN J. Optimization of solid-phase microextraction conditions for determination of phenols[J].
Analytical Chemistry, 1994, 66(1): 160–167. DOI: 10.1021/ac00073a027. |
| [11] |
王玉璠. 为地下水有机污染调查开发的GC/MS联用方法[D]: 北京: 中国地质大学, 2006.
http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-11415-2006065353.htm |
| [12] |
费勇, 姚恩亲, 张海燕, 等. 吹扫捕集-气相色谱/质谱联用同时测定饮用水源地水中痕量挥发性有机物[J].
岩矿测试, 2010, 29(2): 127–130.
|
| [13] |
ESTéVEZ E, CABRERA MC, MOLINADíAZ A, et al. Screening of emerging contaminants and priority substances (2008/105/EC) in reclaimed water for irrigation and groundwater in a volcanic aquifer (gran canaria, canary islands, spain)[J].
Science of the Total Environment, 2012, 433(433): 538–546. |
| [14] |
MIRZAEI M, BEHZADI M, ABADI NM, et al. Simultaneous separation/preconcentration of ultra trace heavy metals in industrial wastewaters by dispersive liquid-liquid microextraction based on solidification of floating organic drop prior to determination by graphite furnace atomic absorption spectrometry[J].
Journal of Hazardous Materials, 2011, 186(2): 1739–1743. |
| [15] |
郑奇光, 崔蓉, 刘盛田, 等. 电感耦合等离子体质谱法测定再生水补水湿地水体中Zn、Cu、As、Pb、Cd和Cr[J].
中国卫生检验杂志, 2017(14): 1990–1992.
|
| [16] |
YUAN C G, LIN K, CHANG A. Determination of trace mercury in environmental samples by cold vapor atomic fluorescence spectrometry after cloud point extraction[J].
Microchimica Acta, 2010, 171(3/4): 313–319. |
| [17] |
KADARA R O, TOTHILL I E. Resolving the copper interference effect on the stripping chronopotentiometric response of lead(Ⅱ) obtained at bismuth film screen-printed electrode[J].
Talanta, 2005, 66(5): 1089–1093. DOI: 10.1016/j.talanta.2005.01.020. |
| [18] |
黄海平, 徐亮, 岳亚锋, 等. 基于石墨烯量子点修饰电极的亚硝酸根电化学传感器[J].
有色金属科学与工程, 2017, 8(2): 47–51.
|
| [19] |
BEMALTE E, MARíN S C, PINILLA G E. Determination of mercury in ambient water samples by anodic stripping voltammetry on screen-printed gold electrodes[J].
Analytica Chimica Acta, 2011, 689(1): 60–64. DOI: 10.1016/j.aca.2011.01.042. |
| [20] |
MARDEGAN A, SCOPECE P, LAMBERTI F, et al. Electroanalysis of trace Inorganic arsenic with gold nanoelectrode ensembles[J].
Electroanalysis, 2012, 24(4): 798–806. DOI: 10.1002/elan.v24.4. |
| [21] |
陈嬿娉, 章新亮, 姚文俐. 电感耦合等离子体质谱法测定阳极磷铜中磷含量的方法[J].
有色金属科学与工程, 2017, 8(2): 124–127.
|
| [22] |
El K H, El H O, BITTON G, et al. Heavy metal contamination from mining sites in south morocco: monitoring metal content and toxicity of soil runoff and groundwater[J].
Environmental Monitoring & Assessment, 2008, 136(1/2/3): 147–160. |
| [23] |
XIANG J J, ZHAI Y F, TANG Y, et al. A competitive indirect enzyme-linked immunoassay for lead ion measurement using mabs against the lead-DTPA complex[J].
Environmental Pollution, 2010, 158(5): 1376. DOI: 10.1016/j.envpol.2010.01.002. |
| [24] |
ZHOU Y, TIAN X L, LI Y S, et al. A versatile and highly sensitive probe for Hg(Ⅱ), Pb(Ⅱ) and Cd(Ⅱ) detection individually and totally in water samples[J].
Biosensors & Bioelectronics, 2011, 30(1): 310–314. |
| [25] |
ZHOU Y, LI Y S, MENG X Y, et al. Development of an immunochromatographic strip and its application in the simultaneous determination of Hg(Ⅱ), Cd(Ⅱ) and Pb(Ⅱ)[J].
Sensors & Actuators B Chemical, 2013, 183(8): 303–309. |
| [26] |
ZHU M, WANG Y, DENG Y, et al. Ultrasensitive detection of mercury with a novel one-step signal amplified lateral flow strip based on gold nanoparticle-labeled ssDNA recognition and enhancement probes[J].
Biosensors & Bioelectronics, 2014, 61(6): 14–20. |
| [27] |
马军, 邱立平, 冯琦. 聚合酶链式反应在微生物检测中的应用[J].
中国给水排水, 2002, 18(1): 34–36.
|
| [28] |
马颖, 龙腾锐, 方振东. PCR技术检测饮用水中大肠杆菌[J].
中国给水排水, 2004, 20(9): 93–95.
|
| [29] |
范宏英, 吴清平, 吴若菁, 等. 饮用水中5种致病菌多重PCR技术检测研究[J].
微生物学通报, 2005, 32(3): 102–107.
|
| [30] |
张于光, 李迪强, 肖启明, 等. 基因芯片及其在环境微生物研究中的应用[J].
微生物学报, 2004, 44(3): 406–410.
|
| [31] |
CHARLé C, KüHN S, STRUPPE T. DNA-microarrays for monitoring natural attenuation of emissions from abandoned landfill sites in contaminated groundwater plumes[J].
Groundwater Quality Sustainability.Balkema:CRC Press, 2012: 41–53. |
| [32] |
AGRAWAL S, MORARKA A, BODAS D, et al. Multiplexed detection of waterborne pathogens in circular microfluidics[J].
Applied Biochemistry & Biotechnology, 2012, 167(6): 1668–1677. |
| [33] |
INOUE D, HINOURA T, SUZUKI N, et al. High-throughput DNAmicroarray detection of pathogenic bacteria in shallow well groundwater in the kathmandu valley, nepal[J].
Current Microbiology, 2015, 70(1): 43–50. DOI: 10.1007/s00284-014-0681-x. |
| [34] |
韩雪清, 杨泽晓, 林祥梅. 极具应用前景的生物学检测技术——生物传感器[J].
中国生物工程杂志, 2008, 28(5): 141–147.
|
| [35] |
SIMPSON J M, LIM D V. Rapid PCR confirmation of E.coli O157:H7 after evanescent wave fiber optic biosensor detection[J].
Biosensors & Bioelectronics, 2005, 21(6): 881–887. |
| [36] |
LU Y C, CHUANG Y S, CHEN Y Y, et al. Bacteria detection utilizing electrical conductivity[J].
Biosensors & Bioelectronics, 2008, 23(12): 1856–1861. |
| [37] |
WASWA J, IRUDAYARAJ J, Debroy C. Direct detection of E.Coli O157:H7 in selected food systems by a surface plasmon resonance biosensor[J].
LWT -Food Science and Technology, 2007, 40(2): 187–192. DOI: 10.1016/j.lwt.2005.11.001. |
| [38] |
LINMAN, MATTHEW J, SUGERMAN, et al. Detection of low levels of escherichia coli in fresh spinach by surface plasmon resonance spectroscopy with a TMB-based enzymatic signal enhancement method[J].
Sensors & Actuators B Chemical, 2010, 145(2): 613–619. |