01.背景

聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）因其轻便、耐用、高化学惰性和经济性，是目前饮料等消费量巨大的快消品所用的包装材料。据统计，2019年全球PET饮料瓶的市场规模就达到6540万吨[1]，因此，如何高效利用废旧PET食品包装瓶，减轻废旧PET食品包装瓶对环境塑料污染的影响，成为全球共同关注的重大议题。在可持续发展理念的推动下，物理回收（mechanical recycling）技术通过对PET食品包装瓶进行瓶到瓶同级回收（bottle-to-bottle recycling），可实现食品级高值化利用。因而被视为有效应对塑料污染，推动节能减排，发展循环经济的方式。

但回收PET食品包装瓶（Recycled PET,简称rPET）在收集和物理回收过程中不可避免地会引入或产生一些污染物，其来源包括消费食品的残留、非食品产品的误用、其他塑料的交叉污染，以及材料自身的降解等，其中，半挥发性物质（Semi-volatile compounds）在回收过程中能被PET所吸附，相对于挥发性物质，它在清洁工序较难去除，由此，在消费阶段，可能从再生制造的食品包装瓶中迁移出来，从而影响食品安全和消费者健康。

上世纪末欧美曾开展过食品级rPET的半挥发性污染物水平调查，但近20年来国际一直缺乏针对食品级rPET中污染物，特别是半挥发性物质分布和来源的系统性研究。因此，本研究通过表征不同来源rPET中的半挥发性物质，建立差异等级模型，考察污染物可能的来源和影响因素，可为后续开展rPET的挑战性测试、污染物消减，以及实现rPET的食品级应用提供科学依据。

02.研究方法

本研究（I）比较不同前处理方法和检测方法，以确定针对rPET中半挥发性物质的非靶向筛查方法；（II）基于此利用全二维气相色谱-飞行时间质谱（GC × GC-TOFMS）技术表征rPET（来源不同）的半挥发性物质；（III）进一步结合化学计量学方法（偏最小二乘法判别分析、火山图分析等），利用逻辑决策树建立综合差异等级模型，筛选不同物理回收工艺所得rPET的差异半挥发性物质；（IV）基于差异半挥发性物质，进一步通过溯源分析推断其产生的来源和潜在影响因素[2]。

▲ 图1 技术路线图

03.研究结论

研究首先在方法学上比较固液萃取（SLE）、溶解沉淀（TDs）的前处理方法和气相色谱-质谱联用（GC-MS）、GC×GC-TOFMS的检测方法，结果表明，TDs-GC×GC-TOFMS能够检出更多种类、数量、分子量范围更广的物质，可有效用于rPET中半挥发性物质的分析。

IQTC对采集的rPET样品（不同来源）的半挥发性物质进行表征，利用classyfire对检出物质进行分类分析，结果表明饱和烃、苯及其取代衍生物和不饱和烃分别是不同来源rPET（Y,G,W）中主要的物质种类，且浓度具有显著性差异（p＜0.05），证明不同物理回收工艺下的rPET半挥发性物质具有差异性。

基于半挥发性物质，利用化学计量学再次证明不同物理回收工艺下的rPET半挥发性物具有差异性，且筛选特征差异物质，为了减少单一指标的不全面型，利用逻辑树建立不同rPET样品的差异等级（I为最小，IV为最大），其中IV，III物质可用于日后判断rPET来源、回收工艺差异的指示性指标。

针对上述鉴定的差异半挥发性物质，通过结合国内外数据库、已报道的文献，推断差异物质主要的来源是非食品产品的残留；研究也进一步指出影响食品级rPET中半挥发性物质产生的可能因素有PET表面性状、工艺温度和湿度等。

▲ 图3 半挥发性物质的种类

▲ 图 4 差异等级的建立和分布

本工作是近20年来国际上首个系统性考察食品级rPET中半挥发性污染物分布的研究，所建立的TDs-GC×GC-TOFMS分析技术相对于已报道技术能够更全面、准确分析食品级rPET中半挥发性物质；结合化学计量学和逻辑树获得了不同物理回收工艺下rPET的差异指示性物质，发现了部分值得关注的半挥发物质，并初步探索了影响该半挥发物质产生的影响因素和可能来源。研究工作可为中国推动食品级rPET相关政策落地、产业发展和学术研究提供科学参考。

参考文献

[1] Nicholson S R, Rorrer N A, Carpenter A C, et al. Manufacturing energy and greenhouse gas emissions associated with plastics consumption[J]. Joule, 2021, 5(3): 673-686.

[2] Wu S, Wu X, Li H, et al. The Characterization and Influence Factors of Semi Volatile Compounds from Mechanically Recycled Polyethylene Terephthalate (Rpet) by Combining Gc× Gc-Tofms and Chemometrics[J]. Available at SSRN 4122034.

[3] 董犇,黎梓城,郑建国,刘中勇,陈胜,李丹,林勤保,钟怀宁.食品接触用再生PET制品中非有意/有意添加物迁移量的筛查及安全评估[J].食品工业科技,2021,42(18):252-260.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2021010103.

[4] 董犇,吴学峰,郝天英,李丹,曾莹,吴思亮,寇筱雪,黎梓城,陈胜,林勤保,钟怀宁,郑建国.基于UPLC-QTOF MS的食品接触用回收PET中非挥发性有机物的非靶向筛查[J].分析测试学报,2021,40(11):1545-1552.DOI:10.19969/j.fxcsxb.21080403.

[5] 叶智康,曾莹,林勤保,吴学峰,郝天英,董犇,李丹,钟怀宁.基于SPME/GC × GC-QTOF MS法测定回收PET中的挥发性有机物[J].分析测试学报,2021,40(11):1596-1603.DOI:10.19969/j.fxcsxb.21073005.

[6] Li H, Wu X, Wu S, et al. Machine learning directed discrimination of virgin and recycled poly (ethylene terephthalate) based on non-targeted analysis of volatile organic compounds[J]. Journal of Hazardous Materials, 2022, 436: 129116.