讲座通讯|Michael Schilling:应用热解吸-气相色谱/质谱技术对木材种类鉴定研究

时间:2019-09-16 17:03 点击:
来源:本站原创 作者:科技史

    2019年9月9日,Michael Schilling教授受邀访问北京科技大学科技史与文化遗产研究院。Schilling教授是美国盖蒂保护研究所(Getty Conservation Institute)的资深科学家及部门负责人。他的研究方向包括亚洲漆、彩绘胶结物、木料鉴定、Py-GC/MS和热分析。他曾多次在漆器鉴定分析和Py-GC/MS的研讨会上担任教学职务,并深度参与敦煌莫高窟壁画的保护工作。Schilling教授与研究院师生进行了一系列的学术交流和研讨活动,参与了科技史与文化遗产研究院研究生的指导工作。

    9月11号上午10:00-12:00,Michael Schilling教授于冶金生态楼青钢报告厅进行了北京科技大学科学技术史学术论坛第206讲,题为“Wood species identification using thermal desorption-gas chromatography/mass spectrometry”(应用热解吸-气相色谱/质谱技术对木材种类鉴定研究),报告由科技史与文化遗产研究院魏书亚教授主持。Schilling教授对木材种类的传统鉴别方法、热解吸-气相色谱/质谱(TD-GC/MS)技术以及TD-GC/MS技术在木材种类鉴别上的应用做了介绍,并与在场师生进行了问答和交流。
 

    Michael Schilling教授首先介绍了传统的鉴别木材种类的方法——解剖学,即根据木材内部的解剖特征,对木材进行识别和分类。随后Schilling教授介绍了木材解剖学的先驱I. W. Bailey,和出版了第一本木材解剖学的多语言术语表的International association wood anatomists (IAWA)协会,以及木材数据库网站Inside Wood。Schilling教授认为木材解剖学在木材种类鉴定上存在一定的限制和挑战,比如需要的样品量比较大、从业人员需要接受多年专业的训练、数据库的开放权限限制、热带地区的木材很难鉴别等。
    随后Schilling教授介绍了TD-GC/MS技术以及它在木材种类鉴别上的可行性。TD-GC/MS技术与PY-GC/MS技术类似,样品在高温裂解炉内被气化,气体混合物进入色谱柱进行分离,而后进入质谱工作室,被质谱检测鉴别。TD与PY的不同在于PY技术所需的温度较高,一般为500-600℃,但TD技术所需的温度较低,300℃左右即可。
    木材的主要成分为纤维素、半纤维素和木质素,其中纤维素是所有木材的共有物质,不具有特异性;半纤维素是多糖基质分子,包括木聚糖,葡糖醛酸氧基,葡甘露聚糖等组分,化学组成随木材种类不同而不同;木质素由复杂的聚合物组成,包括愈创木和紫丁香,可用来区分软木和硬木。木材中还有一类次生代谢物——木材提取物,成分复杂,包括烃、脂肪酸、树脂酸、二萜、三萜、甾体、黄酮、香豆素、萘醌等物质,沉积在心材中,避免了昆虫和微生物的腐蚀。纤维素、半纤维素和木质素的热重曲线显示:温度处于100-320℃时,半纤维素大量热解、木质素少量热解、纤维素几乎不热解,即低温条件可以降低纤维素的热解程度,增大体现木材种类信息的特征物质在色谱图中的比例,利于谱图的解读。Schilling教授以乌木为例,展示了乌木在320℃下有228个热解产物,在600℃下有130个热解产物,320℃条件下的谱图能体现木材更多的信息。当热解温度处于320℃时,GCMS图谱结果显示乌木在5.5-19min的热解产物来自于半纤维素、木质素,19-36min的热解产物来自于木头提取物,这些热解产物都与木材种类的信息有关。
    Schilling教授提到在用TD-GC/MS鉴别木材种类时,还有一个必不可少的工具——F-Search数据库,它可以鉴别20种柿树属、18种硬木、19种软木等不同种类的木材,即使是不同地区种植的同属树木的谱图也能通过F-Search数据库鉴别。随后,Schilling教授列举了用TD-GC/MS技术和F-Search数据库鉴别了来自世界各地不同博物馆收藏的木材的范例,鉴别结果与解剖学上得到木材种类信息结果一致;另外该技术还可以鉴别解剖学无法鉴别的热带木材,以一件私人收藏的箱子为例,其鉴定结果为乌木。为了排除人为因素的影响,Schilling教授演示了在不知道科属和地区的情况下用TD-GC/MS鉴定木材种类的例子,鉴定出结果后再与解剖学结果相比较,结果显示为红木,与解剖学结果一致。

 

 

    最后,Schilling教授总结说TD-GC/MS技术是一种比较新颖、可靠的鉴别木材种类的方法,还可以鉴别传统解剖学无法鉴别的木材,木材年龄的影响也比预期中要小。Schilling教授认为这个技术需要更多的研究,比如优化实验条件、扩充数据库等。而后Schilling教授与在场师生展开了积极的互动交流环节,并对每个问题作以详细解答。现场讨论激烈,报告在师生的热烈掌声中结束。

 

 

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