GC-MS结合化学计量学方法鉴别再生PET

王奕; 林勤保; 谢琰灵; 张明月

doi:10.12452/j.fxcsxb.240709203

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GC-MS结合化学计量学方法鉴别再生PET

研究报告 | 更新时间：2025-04-10

- GC-MS结合化学计量学方法鉴别再生PET
- Identification of Recycled PET Using GC-MS Combined with Chemometric Methods
- 分析测试学报 2025年44卷第4期页码：637-644
- 作者机构：
  
  暨南大学包装工程学院，广东珠海 519070
- 作者简介：
  
  林勤保，博士，研究员，研究方向：食品包装安全，E-mail：7899966@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发项目(2022YFF0607202)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240709203
  中图分类号： O657.7;TS206.4
- 收稿日期：2024-07-09，
  
  修回日期：2024-09-05，
  
  录用日期：2024-11-06，
  
  纸质出版日期：2025-04-15
- 稿件说明：
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王奕,林勤保,谢琰灵,张明月.GC-MS结合化学计量学方法鉴别再生PET[J].分析测试学报,2025,44(04):637-644.

WANG Yi,LIN Qin-bao,XIE Yan-ling,ZHANG Ming-yue.Identification of Recycled PET Using GC-MS Combined with Chemometric Methods[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(04):637-644.
王奕,林勤保,谢琰灵,张明月.GC-MS结合化学计量学方法鉴别再生PET[J].分析测试学报,2025,44(04):637-644. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240709203.

WANG Yi,LIN Qin-bao,XIE Yan-ling,ZHANG Ming-yue.Identification of Recycled PET Using GC-MS Combined with Chemometric Methods[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(04):637-644. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240709203.

摘要

采用气相色谱-质谱联用（GC-MS）法分析原生和再生聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）中的挥发性物质，并基于多种化学计量学方法比较原生和再生PET之间的差异，进而建立一种可根据特征物质及其含量判断原生和再生PET的鉴别模型。收集了不同塑料化工公司提供的26种再生PET粒子样品与48种原生PET粒子样品，采用二氯甲烷作为提取溶剂，在50 ℃、1 000 W超声条件下提取1 h。使用GC-MS从提取溶液中检出21种挥发性有机化合物，主要为酚类和脂类物质，来源复杂。随后，采用主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘-判别分析（OPLS-DA）、线性判别分析（LDA）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）等化学计量学方法，对原生和再生PET予以分析鉴定并比较不同模型的准确率。结果表明，GC-MS结合ANN模型和DT模型对再生PET的判别准确率达96%以上，适用于原生和再生PET的有效鉴别。所建模型可为再生PET在市场中的应用与监管提供技术借鉴，从而有利于行业和环境的可持续性。

Abstract

This study aimed to analyze the volatile substances in both virgin and recycled polyethylene terephthalate（PET） using gas chromatography-mass spectrometry（GC-MS）. Based on various chemometric methods，this study also compared the differences between virgin and recycled PET. The ultimate goal was to establish a model that could identify and distinguish between virgin and recycled PET by analyzing characteristic substances and their concentrations. This research collected 26 samples of recycled PET particles and 48 samples of virgin PET particles provided by different plastic chemical companies. Dichloromethane was used as the extraction solvent. The samples were extracted at a temperature of 50 ℃ under ultrasonic conditions with a fixed power of 1000 W for 1 hour. The extracted solutions were analyzed using GC-MS，and a total of 21 volatile organic compounds were detected. The detected compounds were primarily phenolic and fatty substances，with complex sources that were difficult to trace. Subsequently，various chemometric methods were applied to analyze and identify both virgin and recycled PET. These methods included principal component analysis（PCA），orthogonal projections to latent structures discriminant analysis（OPLS-DA），linear discriminant analysis（LDA），artificial neural networks（ANN） and decision trees（DT）. The accuracy of these different models in distinguishing between virgin and recycled PET was compared to determine which method was most effective. The results indicated that the combination of GC-MS with ANN and DT models achieved a classification accuracy of over 96% for recycled PET. This demonstrates that these models are effective in distinguishing between virgin and recycled PET. Therefore，the models can provide technical references for the application and regulation of recycled PET in the market，and will benefit both the industry and environmental sustainability.

关键词

Keywords

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