两个化学反应在一个实验室芯片:硝酸和正磷酸盐传感水下镶嵌微流体

1介绍

没有针对性的政策干预,富营养化整个21世纪(预计将大幅增加Sinha et al ., 2017;狼和Klaiber, 2017年与全球卫生和经济影响()多兹et al ., 2009)。在2000 - 2019之间,农业使用氮(N)和磷(P)从全球化肥增加约34%,从81年到1.08亿吨,分别从32到4300万吨(FAOSTAT 2022)。这两种营养元素基本对刺激植物的生长和收获最大化生产,和他们的使用增加了population-driven食品要求可能对环境有害的后果(伯顿et al ., 2020)。因此,N和P的主要来源在地球生态系统是现在人为(Guignard et al ., 2017),广泛的营养污染威胁着陆地和海洋环境(Wurtsbaugh et al ., 2019)。闭环系统的氮和磷的应用程序可以最大化粮食生产力没有造成进一步的营养物污染,但是需要能见度在N和P通量全面恢复和营养循环(威利•et al ., 2019)。重大损失(N, P由于径流防止有效的复苏和可以级联对水生生态系统的影响。

在水生环境中,大量的氮或磷限制为几乎所有的生物能源生产(关丽珍和法尔2009)。生态系统结构可以显著影响从营养浓缩到生物量增殖和天然食品链的中断(墩et al ., 2021)。地区的极端营养丰富,被称为富营养的区域,刺激经济增长的许多种类的生物,其中一些可能是有毒的。营养负荷与某些有害物种的盛开的藻类(也称为有害藻华,赤潮),包括p .最低和h . akashiwo:在靠近phosphate-enriched废水排放(加勒特et al ., 2011),适宜fundyense:与氮负荷和温暖的水温(Hattenrath et al ., 2010)。2019年在伊利湖进行的一项研究显示,不同浓度和比例的氮和磷刺激不同属菌株的蓝藻(Jankowiak et al ., 2019)。管理居住舱努力减少生产应监测,基于磷氮通量(安德森et al ., 2002;Jankowiak et al ., 2019)。

努力监视,基于磷氮通量在水生环境中造成的发展原位传感器、取样和分析同时发生和体力劳动的必要性是最小化。在水生环境中氮和磷每个可能存在多种形式;因此,总氮和磷监测需要一些高度复杂的技术的结合。例如,至少三个环保局委托技术可能需要对总氮和磷的测量,包括EPA方法351.2,353.2和365.2。应用这些技术的原位平台,然而,需要以下技术:比色法,cadmium-reduction,水解,和过硫酸盐消化,以及监管严格温度控制过程。高度的复杂性提出了一个挑战这些分析平台,规模和功耗预算必须为大规模的可行性非常受限。因此,自动化的发展原位传感器都集中在最丰富的固定形式的N、P直接限制初级生产:硝酸( ${\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}$ )或溶解正磷酸盐( ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ )。

对照的方法对硝酸盐和正磷酸盐溶解测量依靠reagent-based比色法和已被证明,以达到摩尔的极限检测(墨菲et al ., 2021;摩根et al ., 2022)。这些技术已经应用到台式、便携式营养检测平台(无et al ., 2021),一个或几个具体的试剂与样品混合生成一个彩色的复杂。颜色的数量产生正比于选定的物种的浓度,可以量化使用光学技术。然而,流体消耗率(即。,the volume of fluid consumed per measurement) limits the total possible number of samples before servicing; therefore, many sensors utilize microfluidics to maximize fluid efficiency. A wide array of microfluidic sensors have been presented in recent literature, applied to measure nutrients (Clinton-Bailey et al ., 2017;Beaton et al ., 2022;摩根et al ., 2022)、pH值(阴et al ., 2021)、硅酸盐(曹et al ., 2018),或者其他各种海洋的关键变量。此外,这些微流体平台已经演示了深海深处(> 4800)(Beaton et al ., 2022每个部署),表现成千上万的样品(大et al ., 2017),对广泛的海洋监测(和现在巨大的潜力Fukuba和藤井,2021年;李et al ., 2022)。然而,这些分析通常局限于单一物种/仪器,和多路复用数据收集可能遭受样本同步时空上的挑战。同样,N和P的测量需要加倍的金融投资工具需要购买两个单元而不是一个单一的、dual-chemistry系统。

提供洞察氮和磷通量的环境影响,提出了一种微流体传感器用来测量同时溶解正磷酸盐和硝酸盐原位在相同的乐器。为简单起见,正磷酸盐溶解将简称为“磷”从今以后。我们双重化学“NP传感器”来源于一个潜水磷酸分析仪架构描述以前的出版物,在贝德福德盆地部署在新斯科舍省,加拿大获得超过300原位正磷酸盐溶解测量(摩根et al ., 2022),已经部署了数月时间。小说NP传感器结合了我们之前的“流体引擎”设计一个自定义设计实验室芯片,建立执行两个化学反应在同一仪器。营养都是用两种不同reagent-based colourimetric化验:修改格里斯硝酸盐检测试验通过(3)氯化还原钒亚硝酸盐(夜莺et al ., 2018;墨菲et al ., 2021),phosphomolybdenum蓝色(PMB)测定磷酸(大et al ., 2017;摩根et al ., 2022)。详细讨论这些化验的特异性在海洋环境中可以找到的补充材料。

图1介绍了NP传感器典型的部署条件下。几个配置用于部署的传感器。例如,图1一个显示了一个NP传感器的照片在一个“四架”检索垂直剖面后,打包伴随流体,力量,CTD。外部电池筒提供电力的传感器和包含12 d型电池(锂亚硫酰氯)耐压容器。同样,穿孔试剂罐供应试剂和标准为营养测量传感器,同时捕捉消除浪费。tri-cannister装配中的每个仪器的功能已经在附近的一个压力测试设施深度评级至少200(外部静水压力测试,英语科技有限公司,达特茅斯NS)。

在这项工作中,我们最初的性能特征传感器在控制的实验室环境中通过一系列的基准测试之前,现场应用。每个测试旨在分析传感器的性能的不同方面,和连续测试进一步完整的实施水平的复杂性领域部署协议。第一个测试评估光学细胞的稳定性和动态范围。这种“染料”测试包括两者的同步校准光学细胞,要么在光学细胞被注射不同浓度的不同(预拌)染色液。第二个测试片上混合和可补充道通过一个台式硝酸盐和磷酸盐在室温下校准。最后,使用完整的协议,传感器就淹没在温控浴重复硝酸盐和磷酸盐校准固定在不同的温度条件。这些结果被用来校准传感器测量范围广泛的部署情况,并评估前两colourimetric随温度而变的反应动力学分析领域的应用。

台式校准后,NP传感器部署在了萨克维尔家族中的河在新斯科舍鱼孵卵处公园,加拿大,为期8天的2022年8月收购同时测量硝酸盐和磷酸盐。图1 b显示传感器包在部署期间的照片,放在河的底部。鱼孵卵处公园位于入口的贝德福德盆地北部(图1 c)和连接的萨克维尔河盆地,它充当主要的淡水来源盆地(Kepkay et al ., 1993;史和华莱士,2018)。允许最大的采样频率,扩大液水库与传感器没有使用试剂罐。一个RBR Brevio³CTD (RBR有限公司、加拿大)收集附件盐度、温度和深度的测量在部署期间,面饼铱灯塔(达特茅斯加拿大面饼Technologies Inc。)是用来跟踪包的位置作为一个安全措施。鱼孵卵所的结果公园将讨论部署,重点是潮汐诱导盐水/淡水混合动力。此外,从这个部署结果将更符合实际的使用正磷酸盐收集测量数据同时从贝德福德盆地。最后,原位传感器精度将通过分析讨论重复的车载标准测量。最后,我们将演示一种新型传感器监测水生环境中有足够的空间和时间分辨率通过执行两个化学反应在一个与摩尔实验室芯片平台的性能。我们相信这种架构将为未来铺平道路多参数环境监测在一个广泛的化学反应。

2材料和方法

2.1传感器的描述

NP传感器架构是基于我们之前描述的正磷酸盐传感器系统工作(摩根et al ., 2022),注意的差异。改变以前的系统,都需要实现合并后的姊妹种仪器将突出显示。传感器电子分布在3定制印刷电路板(pcb),负责自动化、数据处理和日志记录和控制所需的各种sub-instruments体液传播。共有三个步进电机用于驱动四个注射器,每个传播使用各种类型的液体传感器活动期间使用。我们的注射器定制更好地抵御可能发生的宽温度波动在部署和被迫使用自定义注射泵总成。一个单独的、压力补偿“电磁”住共有10个电磁阀(LFN系列,李公司,康涅狄格,美国)的操作使用“spike-and-hold”的方法来减少功耗,当活跃。电磁阀是用来路线流体通过各种流体路径和通过加工成我们的定制实验室芯片(LOC)姊妹种分析平台。流体通道有一个正方形截面,400到400年µmµm名义尺寸。在图1一个,显示了LOC夹在主传感器身体(下图)和电磁(上图)。

液体dual-chemistry仪器所示的示意图图2。液体可以进入或退出传感器通过六个流体港口之一。在图2一个这些端口标签NR, T, S, PR1, PR2, W,命名根据其功能在NP协议。港口NR、PR1 PR2被用来画硝酸改性格里斯试剂的测定(硝酸盐reagent-NR),和两个磷酸磷酸phosphomolybdenum蓝测定所需试剂量化。同样,港口T, S是用来画在校准标准已知的硝酸盐和磷酸盐浓度,或样品水在部署。最后,浪费港口W用于喷射液体消耗从传感器到浪费热源。每个端口除了样本摄入年代连接到各自的流体储层通过1/8油管(氟化乙烯丙烯、聚全氟乙丙烯Cole-Parmer加拿大)。样本的摄入量,然而,旨在吸引直接从周围的环境。0.45µm一次性注射器过滤器(83.1826 Sarstedt Inc . PN)在样本的摄入量通过在现场部署luer-lock连接使用。这个孔隙大小是用来防止堵塞微流体通道和阀门通路从大颗粒,同时消除散射光损失在分析highly-turbid样本(汉森和Koroleff, 1999年)。示例进气过滤器可以安装或更换水下如果需要但可能导致少量的未经过滤的水进入流体通路。所有过滤装置进行土地作为一项预防措施。

四个注射器负责流体传播在整个传感器和任意标签图2一个供参考。S1被用来推动硝酸试剂通过短路径测量细胞和使用三个步进电机的控制。同样,S3和S4被用来推动磷酸试剂1和磷酸盐试剂2,分别通过长路径测量细胞都是由第二个步进电机控制。最后,S2被用来推动样品或标准液通过短期和长期路径测量细胞和由第三步进电机驱动。

两个平行镶嵌光学细胞被用来获得测量。图2 b显示了一个台双分子层的上层芯片实验室的照片。镶嵌光学细胞都突出了dashed-stroked矩形。对于每一个光学单元,光排放两种光源传感器内指向45°C棱镜顶部。光反射棱镜的一部分是通过相应的流体通道(直接从照片中的棱镜向下),流体通道穿过clear-black材料,对棱镜底部。光通过的液体样品然后使用一个光探测器测量。光源和探测器是固定的PCB传感器安装芯片的正上方。

硝酸盐测量使用“短路径”的光学路径长度10.4毫米的细胞询问不到2µl的体液。绿色发光二极管(LED)集中在λ₁= 527海里(Cree C503B-GAN-CB0F0791-ND应用≈50 nm,达勒姆数控、美国)是通过短路径光学细胞测量使用光电二极管(TSL257, AMS, Premstaetten,奥地利)。同样,“长路径”光学细胞是用来测量磷酸盐使用一个红外LED在λ为中心₂= 880海里(MTE8800NK2应用≈60 nm, Marktech光电,纽约,美国)和第二光电二极管。两个参考二极管也被用来监视和减光的波动led。

2.2传感器的协议

传感器的详细描述协议用于执行中的每个可以找到一系列的实验补充材料。一个定制的脚本语言被用来操作基本传感器功能,包括驱动电机、电磁阀的驱动,导致强度,体液跟踪、数据处理和数据日志记录。典型的协议获得营养的测量流体样品跟着下面的步骤序列。首先,启用日志记录工程有关的指标,其中包括统计关于耗电大户,内部温度,valve-related参数。下一个短期和长期的路径led被分配自己的输出强度从0.0 - -100.0的水平。导致强度通常决定实地部署之前在受控环境中获得宽动态测量范围通过各自的测量单元不饱和光电二极管。接下来,流体传播的各种试剂/样本/标准发生根据阀和泵的命令。最后,注入后,光电二极管测量记录一组停止流期间的时间(取决于类型的测量)获得必要的测量数据产生浓度测量。

2.3化学

除非另有说明,提供的化学试剂均为分析纯,费舍尔化学(沃尔瑟姆,妈,美国)。台式光学校准稳定液体使用红色食品染料硫酸和铜(II)标准,范围从0.00125% -0.05%和0.625 mM-25毫米,分别。五个红色食物染料浓度准备描述短路径测量电池的性能。首先,0.05% (v / v)红色食物染料股票的解决方案是由稀释0.5毫升的红色食用色素(加拿大商业食用色素,会所)Milli-Q总量的1 L和彻底搅拌。四个标准准备通过连续稀释生产共有五个标准以下红色食物染料浓度:0.05%,0.025%,0.0125%,0.0025%,0.00125%。同样,五硫酸浓度的铜(II)准备描述的性能测量细胞的漫长道路。首先,一个25.0毫米的铜(II)硫酸是由硫酸添加3.1217克铜(II)五水化物( $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4\cdot 5{\mathrm{H}}_2\mathrm{O}$ ,CAS-no。7758-99-8,西格玛奥德里奇,密苏里州,美国)大约200毫升的Milli-Q水500毫升容量瓶。瓶然后填充体积与Milli-Q,封顶,彻底和混合。四个标准然后通过串行稀释生产共有五个校准的标准以下浓度:25毫米,12.5毫米,6.25毫米,1.25毫米和0.625毫米。

同时硝酸盐和磷酸盐校准用混合标准包含溶解正磷酸盐和硝酸盐,否则称为“NP标准”。六个结合标准准备评估完整的姊妹种协议。准备dual-nutrient标准,包含1000µM股票的解决方案 ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ 最初是由磷酸氢钾溶解0.1361克( $\mathrm{K}{\mathrm{H}}_2\mathrm{P}{\mathrm{O}}_4$ ,中科院7778-77-0)Milli-Q卷1 l .第一个NP标准就由混合10毫升的1000磷酸µM股票14毫升442.7 ppm的硝酸盐氮标准(猫。5457号- 16)和稀释与Milli-Q最后一卷1 L。第一个NP的浓度标准是100µM硝酸盐和10µM磷酸盐。其余NP标准准备通过串行稀释实现以下六个标准浓度:100μM和10μM, 50μM 5μM 25µMμM和2.5,10到1μMμM 5µMμM和0.5,和2.5和0.25µM(列为[ ${\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}$ )& ( ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ ])。

最后,硝酸试剂的制备,和磷酸的试剂,用于每个colourimetric化验之后之前的作品(墨菲et al ., 2021;摩根et al ., 2022)。硝酸试剂准备,2.5000 g的钒(III)氯化,15毫升的浓盐酸(HCl),需要0.1250克(N - (1-Naphthyl)乙二胺盐酸盐,CAS-No。1465-25-4,西格玛奥德里奇)和1.2500 g的磺胺(CAS-No。63-74-1,Fisher)混合Milli-Q总量的500毫升。同样,磷酸试剂1准备,0.5600 g的钼酸铵(VI)四水合物( ${\mathrm{H}}_{24}{\mathrm{米}\mathrm{o}}_7{\mathrm{N}}_6{\mathrm{O}}_{24}\cdot 4{\mathrm{H}}_2\mathrm{O}$ ,CAS-no。12054-85-2)和6.73毫升的浓硫酸( ${\mathrm{H}}_2{\mathrm{年代}\mathrm{O}}_4$ ,CAS-no。7664-93-9,EMD微孔,达姆施塔特,德国),12.5毫升的4.5毫米股票酒石酸锑钾溶液( ${\mathrm{C}}_8{\mathrm{H}}_{10}{\mathrm{K}}_2{\mathrm{O}}_{15}{\mathrm{年代}\mathrm{b}}_2\cdot 3{\mathrm{H}}_2\mathrm{O}$ 与Milli-Q稀释,CAS-no。28300-74-5,西格玛奥德里奇,密苏里州,美国),和Milli-Q最后一卷1 l .最后,磷酸试剂2结合10 g L-ascorbic酸( ${\mathrm{C}}_6{\mathrm{H}}_8{\mathrm{O}}_6$ ,CAS-no。50-81-7,西格玛奥德里奇,密苏里州,美国)和0.10 g(聚乙烯吡咯烷酮(PVP) ( ${\left({\mathrm{C}}_6{\mathrm{H}}_9\mathrm{N}\mathrm{O}\right)}_{\mathrm{n}}$ ,CAS-no。9003-39-8,10000克/摩尔,西格玛奥德里奇,密苏里州,美国)Milli-Q最后一卷1 l .附近的所有试剂都是冷藏4°C之间使用。

3结果与讨论

3.1稳定的染料校准

图3显示了结果从台式校准使用稳定的液体。标准的红色食物染料(RFD)硫酸和铜(II) ( $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ )注入短或长路径从最高到最低光学细胞浓度。为简单起见,这些将被称为“染料”由于其稳定的颜色。Milli-Q用于冲洗光学细胞和记录基线吸光度测量每组染料之间的测量。在图3 a, B,Milli-Q冲是没有阴影的区域。黑钻石显示数据光电二极管抽运期间,蓝色方块表示“空白”测量获得Milli-Q期间停止了流动。在阴影区域,染料测量观察的红圈图3 a, B,分别。电压急剧下降的数据观察当染料是第一次注入他们的光学细胞。稳定的高原然后观察,当泵完成,吸光度测量计算。停止流的一致的光电二极管测量每个期间展示了光学系统在测量细胞的稳定。

图3 c, D为每个流体绘制吸光度与染料浓度。小的误差,计算每一式三份的吸光度测量的标准差,表示一个强大的重复测量之间的精度。误差在图3 c, D小级的最大相对误差为4.8%。在短路径数据,观察到的最大误差是4.8毛25毫米标准,但大多数标准误差小于1毛。在长路径数据,最大的错误是0.8毛。一个线性适合应用于数据集显示高度相关(R²> 0.999)。红色的食物染料和均方根误差 $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ 校准是10.6毛,1.6毛,respectively-these RFD和54µM对应不了0.0008% $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ 。每个校准所示的残差图3 e, FRFD和 $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ ,分别。

摩尔衰减系数为红色食物染料硫酸和铜(II)可以计算)除以其吸光度与浓度校准曲线的斜率的光学路径长度。短期和长期路径光学细胞长度1.04厘米和2.54厘米,分别。使用公约 ${\sigma }_{\mathrm{R}\mathrm{F}\mathrm{D}}={\mathrm{V}}_{\mathrm{d}\mathrm{y}\mathrm{e}}/{\mathrm{V}}_{\mathrm{年代}\mathrm{o}\mathrm{l}\mathrm{u}\mathrm{t}\mathrm{我}\mathrm{o}\mathrm{n}}$ ,每个物种的衰减系数计算等 ${\left.{{ϵ}_{RFD}=1220.6(\sigma }_{\mathrm{R}\mathrm{F}\mathrm{D}}\cdot \mathrm{c}\mathrm{米}\right)}^{-1}$ 红色食品染料 ${ϵ}_{Cu\mathrm{年代}{O}_4}=0.0114{\left(\mu 米\cdot c米\right)}^{-1}$ 为 $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ 。结合传感器的结果与先前的结果吻合较好,使用单一物种传感器在类似的浓度范围: ${ϵ}_{RFD}=\mathrm{1100年}\pm 50{\left({\sigma }_{RFD}\cdot c米\right)}^{-1}$ (Luy et al ., 2020), ${ϵ}_{Cu\mathrm{年代}{O}_4}=0.0120\pm 0.0014{\left(\mu 米\cdot c米\right)}^{-1}$ (摩根et al ., 2022)。∼10%为红色食物染色观察到较大的衰减系数是合理的和可以归因于不同的协议(手动和自动),或变化导致发射光谱或食用色素批次。

基于的数据图3,结合光学和射流的稳定性系统可以用来计算理论评估和检测的局限性(钟表)为每一个光学细胞。光电二极管噪声平均观察到在15个独立的空白测量是0.5 mV±0.3 mV短路径和0.47 mV±0.14 mV长路径。使用光电二极管噪声的三倍(根据triple-sigma文学LOD方法分析(Shrivastava Gupta, 2011),一个典型的空白基线值的2 V转换为吸光度单位,0.3毛,0.31的LOD茂为短期和长期的路径计算和与之前报道的研究结果是一致的(摩根et al ., 2022)。使用中提供的相关的斜坡图3 c, D,0.00003%的理论LOD RFD和11µM $\mathrm{C}\mathrm{u}\mathrm{年代}{\mathrm{O}}_4$ 发现我们的结合双重光学细胞系统。总的来说,这些结果表明预期的线性光吸光度和被分析物的浓度和吸光度之间的关系与再现性强、精度和准确性。

在室温下3.2 NP校准

染料校准后,双重化学硝酸盐和磷酸盐进行校准。一系列的六个校准标准,每一个含有不同量的硝酸盐和磷酸盐,从多到少集中进行了分析。图4显示了结果从台式硝酸盐和磷酸盐在室温下校准。图4一显示了原始短路径光电二极管电压数据在测试期间,和被用来测量硝酸盐浓度的标准。图4 b显示了原始电压数据在同一测试长路径,并用来测量磷酸盐浓度的标准。在图4 a, B,无遮蔽的和阴影区域表示空白和样品测量,分别。蓝色(广场)数据点对应光电二极管测量期间停止流动后冲洗与空白。红色(圆形)数据点对应stopped-flow光电二极管测量后向光学细胞注入标准试剂。在图4中,标准和硝酸试剂结合产生的混合样本短光路。在图4 b中,标准和两个磷酸试剂结合生产混合样品的光学路径。原始电压时间序列数据始于第一样品一式三份测量前的空白测量测试开始前(数据没有显示)。一般情况下,然后观察每个样本一式三份,一式三份空白先于。

图4 c情节短路径吸光度与最后的硝酸浓度测量细胞与试剂混合后。标准和试剂之间的混合比是1:1;因此,图4 c的浓度报道的一半准备的标准。应用线性回归和短路径吸光度和硝酸盐的浓度之间的关系= 0.0053 ( ${\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}$ )+ 0.0208。一个强大的线性度(R²= 0.998)观察均方根误差为4.3毛。使用校准曲线的斜率,这对应于样品测量的均方根误差0.80µM ${\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}$ (1.6µM进料浓度)。图4 d块长路径吸光度与最后的磷酸盐浓度测量与试剂混合后细胞。吸光度值计算使用10分钟的开发时间与我们之前的工作是一致的。标准和两个试剂之间的混合比是2:1:1,从而绘制每个标准浓度的一半。线性回归应用这样一个= 0.0428 ( ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ 具有较强的线性(R²= 0.999)。回归拟合和数据之间的均方根误差为2.9毛计算:这对应于一个提要浓度0.14µM误差。

残留分析硝酸和磷酸回归适合所示图4 e, F,分别。最大残余的大小是8.6毛(硝酸盐)和4.1茂(磷酸);这些发生硝酸盐和磷酸盐浓度标准的50μM和5µM(进料浓度)。因此,在测试范围内的硝酸盐和磷酸盐标准浓度,最大误差精度3.2µM和0.19µM也观察到在室温条件测量细胞。应该注意的是,虽然我们的硝酸盐检测的准确性是∼磷酸的1/20,浓度范围是10倍。同样,光程长度为10.4毫米,而磷酸的细胞为25.4毫米。这之间的权衡精度和范围选择适应典型的部署条件即硝酸盐浓度一般高于磷酸盐。

这些结果可用于确定检测极限(LOD)和量化的限制(定量限)传感器的营养分析,量化的限制,而不是使用10倍的空白基线噪音和被认为是一个更实际的传感器性能指标(Shrivastava Gupta, 2011)。硝酸盐LOD和定量限结果如下。平均误差为0.4 mV测量超过15重复空白测量;使用一个空白基线的2 V,这对应于一个LOD 0.26毛。使用所示的校准曲线的斜率图4 c,进料浓度0.0053 AU /µM LOD 97 nM和324 nM确定定量限我们的仪器在室温条件。同样,磷酸LOD和定量限结果如下。平均误差为0.5 mV测量超过15重复空白测量;使用保守但是典型的2 V空白基线,这对应于一个LOD 0.3毛。使用所示的校准曲线的斜率图4 d0.0428 AU /µM,进料浓度LOD 49 nM 15 nM和定量限的确定。这些限制磷酸盐检测比较好和我们之前研究的结果在室温下:LOD = 15.2 nM和定量限= 50.8 nM) (摩根et al ., 2022)。

在固定温度下3.3 NP校准

两个颜色的属性特点开发化验必须在不同的温度下之前部署。使用双重化学协议,三进行了校准,每在一个固定的温度:T = 5°C时,10°C和15°C。结果我们的系统所示的温度特性图5,6。在图5一个硝酸、短路径吸光度与样品浓度绘制的三个温度校准。线性回归与forced-zero拦截应用于每个数据集参数中概述表1。一个指数测量灵敏度和温度之间的关系然后决定从每个校准坡: ${\mathrm{年代}}_{{\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}}=0.0001956{\mathrm{e}}^{0.1445\mathrm{T}}$ ,年代是单位的非盟的测量灵敏度/µM和T是°C的反应温度。这个指数所示的关系图5 b作为一个虚线。图5 c展示了测量吸光度值短路径之间的协议和应用线性,残余错误计算为每个温度数据集。最大的剩余的大小是1.2毛,10°C中观察到测试和对应于一个提要浓度2.8µM误差。同样,适合应用于硝酸的残留分析灵敏度和温度数据所示图5 d。最大残余的大小 $4.8\times {10}^{-3}$ 毛/µM和大约是3个数量级低于测量斜率值。所示的剩余误差图5 d有一个小的相对影响与那些图5 c和被忽略在考虑误差的来源。

图6显示了磷酸的结果来自同一化学双重温度标定研究。图6块长路径吸光度与样本磷酸浓度对每个温度校准。线性回归与forced-zero拦截应用于每个数据集参数中概述表1。对于每一个温度,最集中的样本省略了适合应用于优化传感器性能的“典型”的环境条件(即。 ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ ]< 5µM)。这些集中样本的异常行为是由于一个小浓度PMB化验在寒冷的温度下的反应速率((Clinton-Bailey et al ., 2017),补充材料),在室温下反应动力学收敛到一个一致的率(Sjosten Blomqvist, 1997)。这些发现符合我们自己的,结果我们的磷酸在室温下校准图4 c同一浓度上限是线性的。此外,在考虑中的数据图6最高浓度的协议样本,应用趋势改善从冷到热的温度。1.5的RMSE猫被发现时省略高亮显示的样本分析:结果所示的一个重大进步我们之前的工作相似的温度扫描和浓度范围的标准。

总之磷酸的结果,当测量样品的饲料磷酸盐浓度5µM或更低,灵敏度和温度之间的关系 ${\mathrm{年代}}_{{PO}_4^{3-}}=0.00090T+0.025$ 应该用于最小化从数据拟合误差,所示图6 b(虚线)。因此,从这些优化拟合获得的残余误差条件下,所示图6 c, D,明显地改善了我们的以前公布的结果。

3.4现场部署:萨克维尔家族中的河流,NS

2022年8月,1周浅水部署执行在一个交叉路口的萨克维尔河与贝德福德盆地北端(44 43°′45.0 N, 63°39′44.4 W)。包含NP传感器,传感器包电池,液体是部署了RBR Brevio³连续油管和面饼铱灯塔(达特茅斯加拿大面饼Technologies Inc。)。一个大的穿孔笼被用来包含各种仪器没有造成水停滞和坐在河的底部。NP的深度传感器范围从0.3米——2.0米根据潮汐和降水,而水温范围从17°C-24°C。

图7结合传感器数据测量原位在整个的萨克维尔河部署。在图7 a, B从NP传感器获得,养分测量显示伴随温度和深度的测量仪。对于每个养分测定,测定硝酸溶解比正磷酸盐是计算和绘制图7 c。水位和流量测量从传感器获得位于上游约400 m从我们的部署位置覆盖了解N: P通量(从政府获得加拿大站01 ej0011, 44 43°′53“N 63°39′37“W, (加拿大政府,2022年)]。最后,图7 d情节的硝酸盐和磷酸盐浓度测量的标准。车载全天定期地分析了标准的部署的方法原位性能评估。

在图7,测量硝酸盐浓度的部署高(大约10µM)和下跌的头两天近零水平。在接下来的几天里,硝酸浓度和水深之间的不同相的模式可以观察到,在最低的传感器测量通常发生在高潮(和低潮时最高的测量)。最后,在过去的三天,硝酸盐水平观察到更大幅波动相比之前的5天。同样,在图7 b,测量磷酸盐浓度在头两天开始约1.5µM平均下降,直到第二天的中点。测量磷酸盐水平保持相对一致的前四天相比,硝酸波动中观察到的结果。然而,磷酸急剧增加,测量观察24日开始。磷酸盐浓度上升大约3µM和保持高从25日到结束的部署。

快速傅里叶变换(FFT)分析磷酸测量数据显示频率峰值对应一段12.7 h:符合相应的12.3 h峰观察潮汐数据被连续油管内3.2%的差异。磷酸和潮汐之间的相位差测量似乎是大约180°C(异相位的)。另一方面,硝酸的FFT分析测量数据并没有显示这个潮汐频率峰值。我们推测,磷酸浓度在我们部署位置测量不同相的潮汐由于稀释水来源的贝德福德盆地的磷酸盐浓度相对较低。这个论点支持外部数据从一个点获得磷酸传感器部署海洋冒险和创业中心的斯特拉里斯多传感器海底平台(MSSP)在同一时期。部署在介于8辆m之间的深度,传感器测量磷酸盐浓度低于1µM贝德福德盆地在我们密集部署在河里。史和华莱士在2018年的一项研究证明了两层流动的萨克维尔河,在最上面一层是由淡水河边放电向盆地,而底层组成的高盐度水盆地(采购史和华莱士,2018)。我们的传感器是驻扎在河的底部,因此从盆地最受到稀释。

测量浓度的硝酸盐和磷酸盐都在使用图7 c计算测量nitrate-to-phosphate比率(N: P比)。飙升的N: P比观察到8月23日中午开始,和一个明显降雨事件持续了一整天。同时,水位和流量数据获得加拿大政府在车站01 ej0011上游(400)显示对应的水位和流量激增的萨克维尔河。水位和流量数据返回到先前的水平报道之前,测量N: P比值也返回到pre-spike水平。还应该指出的是,N: P比值的第1.5天部署期间观察到的平均也很高。虽然没有显示,类似的水位和流量发生在8月17日之前几天。从这些研究结果,我们推测,硝酸浓度在河里最不受潮汐影响的行为,而是通过径流和/或沉积物加载破坏。

总共18个人标准测量是整个密集部署:这些结果绘制图7 d。标准测量进行了一式三份,发生在6间隔间隔(大约)30 h。车载的浓度标准( ${\mathrm{N}\mathrm{O}}_3^{-}$ )= 25µM ( ${\mathrm{P}\mathrm{O}}_4^{3-}$ )= 2.5µM。NP所报告的平均硝酸浓度传感器在18标准测量24µM±3µM。这绝对不确定度,计算所有测量值的标准偏差,对应于一个相对不确定度为13%。同样,NP所报告的平均磷酸盐浓度传感器在18标准测量是2.0µM±0.3µM(相对不确定度16%)。这些结果显示一个很好的协议的实际测量和硝酸浓度标准在报道误差范围内。另一方面,虽然报道磷酸盐浓度下降略低于真实浓度的标准(80%),这一发现是一致的漏报2.5µM磷酸盐标准台式测试在3.3节中描述的测试温度。总的来说,NP联合营养标准的传感器显示一致的测量在部署过程中在实际环境中不同的温度条件。

4结论

一个姊妹种微流体传感器开发和部署同时测量溶解正磷酸盐和硝酸盐原位。概念验证后台式测试与定温“NP传感器”的研究,传感器部署在贝德福德的口的萨克维尔河盆地在新斯科舍省,加拿大。共有592名进行了测量,包括周期原位验证检查通过测量车载营养标准相结合,在河里的八天。一个明显的不同相的溶解正磷酸盐水平测量和观察潮汐之间的关系通过快速傅里叶变换(FFT)分析NP传感器和相应的CTD水位测量。同样,在测定硝酸溶解飙升正磷酸盐(N: P)并发比率发生明显降雨事件在8月23日,这可能表明径流和硝基肥料主要应用在周围地区。将来的优化工作将包括一个全面研究盐度对修改后的格里斯的影响分析,以及包含在实验室芯片micro-heater加快反应速率,提高检测限制在寒冷的环境。我们预料multi-chemistry实验室芯片系统,提出的,将是非常有用的在水生环境中提供必要的空间和时间分辨率观察和管理对当地生态系统的影响。

数据可用性声明

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。

作者的贡献

EL进行实验工作;IG EL进行现场工作协助;EL、JS、搞笑、CS、与设计和制造中使用的各种仪器的手稿;埃尔写的原稿草案;EL、JS、搞笑、CS、房颤和VS审查和编辑的手稿;VS和AF获得资助并监督项目。

资金

感恩是表达了对加拿大的海洋超星系团(OSC),加拿大国家研究委员会的工业研究援助计划(NRC IRAP),自然科学和工程研究理事会(NSERC)和加拿大第一个研究卓越基金(CFREF)通过海洋边境机构(OFI)资助。

确认

确认是扩展到Anadiuska Rondon维瓦斯瓶样本自动分析器分析,从达尔豪斯和希瑟Daurie水水资源研究中心的实验室提供Milli-Q。水。最后,感谢团队的员工和承包商从达特茅斯海洋技术有限公司参与该项目,包括李·米勒,山鸟皮特曼,康纳Mackie,马克·赖特,柯克Phelan,诺克斯和汤姆。

的利益冲突

EL、JS、搞笑、CS、房颤,VS受雇于达特茅斯海洋技术有限公司与和房颤在达特茅斯海洋技术公司也宣布股权。

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