本发明属于棉纤维产地溯源，涉及一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法。
背景技术：
1、棉花是主要的农作物和重要的经济作物，是重要战略物资和纺织工业的主要原料。中国棉花产量约占全球总产量的1/4，其中约90％产自新疆。新疆棉品级高、色泽洁白、丝光性好，品质优、纤维长、强力高、适纺高支纱，在全球棉花市场上占据重要地位，但以次充好、冒充新疆棉的事件时有发生。因此，国内外相关企业对于棉花产地溯源的需求迅速增加，实现对棉纤维产地的准确溯源成为研究的热点与难点。
2、现有纤维溯源技术主要有产地标签标记、dna指纹技术、稳定同位素技术、近红外光谱技术和微量元素指纹技术。
3、以棉花公检条形码和电子标签为主的产地标签标记虽能直接反应棉纤维的产地来源，但存在易损毁丢失、易遭破坏的风险，尤其是人为篡改的风险。
4、dna指纹技术利用dna链段蕴含的信息对生物实现品种区分和产地鉴别，可以较好地反映物种及产地信息，但棉花运输、存储、加工过程中的物理作用、化学反应、微生物污染等会加速dna降解，使得dna指纹技术溯源具有局限性。且随着棉花加工流程的深入，利用dna指纹技术进行棉花溯源将不再适用。
5、稳定同位素技术利用生物体同位素组成受气候、环境、生物代谢类型等影响发生自燃分馏效应，从而使不同来源的物质同位素丰度存在差异。这种差异携带其生长环境的信息，可以追溯其来源。但稳定同位素技术溯源主要存在以下不足：首先是溯源指标较少，目前研究主要集中在利用c、h、o、n、s、sr、pb方面，其余溯源指标尚未可知；其次，部分测定结果不稳定，由于动植物体内的部分同位素会与周围环境的同位素经常发生互换，导致无法稳定测定同位素；最后，稳定同位素技术溯源研究的系统性和深度不足，仍需要进一步探索。
6、近红外光谱技术通过采集样品内氢键的倍频吸收峰和合频吸收峰信号，与已知化学基团的近红外峰型对比，确定样品的化学组成，然后通过化学组成的差异，实现对样品的鉴别和溯源。由于近红外光谱技术采集的是棉纤维所有化学组成的氢键信息，一些非纤维素化学组成的氢键也会包括在近红外光谱数据中，造成杂峰、噪声较大、基线漂移等问题，影响溯源结果。并且，棉花加工过程会部分改变棉纤维的化学组成，导致近红外光谱技术溯源棉纤维正确率降低。此外，文献(基于近红外技术的主要进口国棉纤维快速识别[j/ol].棉纺织技术,1-5[2024-06-12].)中还指出，对于地域辽阔、地区间差异大的棉纤维，如美棉，在分析近红外光谱数据时，难以提取到共性特征信息，无法溯源。
7、在寻求更稳定、准确的产地溯源技术过程中，微量元素指纹技术显示出了潜在的优势。微量元素具有较高的稳定性，在自然界多以难溶的含氧酸盐矿物或氧化物的形式存在，植物生长环境(气候、土壤、水文等)是影响元素含量、分布的主要原因。微量元素含量和组成具有明显的地域特征，是理想的产地溯源指标。电感耦合等离子体发射光谱(icp-oes)和电感耦合等离子体质谱(icp-ms)是获取样品微量元素信息的有效方式，二者均具有多元素同时分析能力、高灵敏度和较宽的检测范围。与icp-oes相比，电感耦合等离子体质谱(icp-ms)的检出限更低，可同时进行全定量与半定量分析、同位素比分析，在痕量元素表征方面更具有优势。
8、但目前微量元素指纹技术溯源主要集中在茶叶、葡萄酒、水产、宝石、名贵木材、药材等方面，没有利用微量元素指纹对棉纤维进行产地鉴别的研究，相关研究集中在棉纤维微量元素检测方面，尤其是重金属元素的检测。而这类研究，由于没有考虑样品自身不均匀和外来元素干扰，导致元素检测结果不稳定。从文献(电感耦合等离子体发射光谱法和电感耦合等离子体质谱法测定天然绿色棉和染色绿色棉中20种元素含量[j].化学世界,2017,58(04):222-227.)中提供的数据来看，部分元素的标准偏差高达几百甚至上千；这种区域内的元素含量波动可能影响甚至覆盖区域间的元素含量差异，最终导致无法通过微量元素指纹对棉纤维进行产地鉴别。
9、因此，研究一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，以解决现有技术中存在的问题，具有十分重要的意义。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的问题，提供一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法。
2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，首先采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理，然后测定预处理后的棉纤维中各微量元素含量，最后基于棉纤维产地和测定的各微量元素含量，建立产地溯源模型，利用建立的产地溯源模型对棉纤维产地进行鉴别。
4、由于棉纤维表面黏附的各种杂质，导致样品均匀性较差，微量元素含量波动大，严重影响了溯源结果的准确性和重现性。
5、针对这一问题，本发明提出了一种通过特定预处理技术对棉纤维进行溯源的方法。该方法通过消除棉纤维样品的不均性和外来元素干扰，使得棉花中的微量元素含量保持在较低且较为稳定的水平。在降低区域内部样品元素含量波动的同时，保留区域间的差异性元素特征。然后结合数学算法建立溯源模型，实现棉纤维的产地鉴别。
6、其中特定预处理技术是指采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理，实验发现，十二烷基硫酸钠能够有效去除棉纤维表面的油脂、污垢和其他有机杂质，棉纤维样品的均匀性和稳定性得到了显著改善，微量元素含量的波动也大大减小，这使得后续的溯源分析更加准确可靠，提高了溯源结果的准确度和重现性。
7、作为优选的技术方案：
8、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理的具体过程为：
9、(a)按照gb/t 6097-2023标准对棉纤维进行取样，并进行初步除杂(去除棉籽、棉屑、碎石、土块等非纤维杂质)；
10、(b)将步骤(a)处理后的棉纤维浸入浓度为10±2g/l的十二烷基硫酸钠溶液中，控制浴比为1:80～100，在98±2℃的温度条件下处理60±15min；
11、(c)将步骤(b)处理后的棉纤维用去离子水冲洗3～5次后，放入干燥箱内于105℃的温度条件下干燥至少12h。
12、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，所测定的微量元素共20种，包括：9be、11b、27al、51v、52cr、55mn、56fe、59co、60ni、63cu、66zn、75as、78se、95mo、107ag、111cd、118sn、121sb、137ba和208pb。
13、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，各微量元素含量的测定方法包括如下步骤：
14、(1)将预处理后的棉纤维放入聚四氟乙烯材质的消解罐中，向消解罐中加入质量分数65～68％的浓硝酸，将消解罐敞口放置在电加热板上，于130℃加热15min；
15、(2)将加热后的消解罐取下，静置冷却至25℃后拧紧消解罐盖，置于微波消解仪内，设置微波消解仪参数为：20min内升温至180℃并保持15min；
16、(3)微波消解后，将消解罐再次敞口放置在电加热板上，于170℃加热30分钟以去除多余的硝酸；
17、(4)经步骤(3)处理后，将消解罐中的消解液倒入10ml容量瓶中，用去离子水冲洗消解罐并收集冲洗液，然后用去离子水定容至刻度线，最后，通过0.45μm水相滤膜过滤并摇匀，得到试样溶液；
18、(5)采用icp-ms仪测定步骤(4)得到的试样溶液中各微量元素的含量。
19、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，步骤(1)中预处理后的棉纤维与浓硝酸的用量比为0.5±0.001g:7±0.5ml。
20、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，步骤(5)中的icp-ms仪为7850型icp-ms仪。
21、如上所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，产地溯源模型是采用bagging算法、支持向量机算法或逐步判别分析方法建立的。
22、有益效果：
23、(1)本发明的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理，能消除在棉花存储、运输、加工过程中因尘土杂质、化学反应、微生物污染等带来的元素干扰和样品不均匀，降低元素含量波动，将棉纤维微量元素含量维持在较为稳定的水平，然后利用产地溯源模型，最终实现棉花产地的准确鉴别；
24、(2)本发明的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，提高了棉纤维产地鉴的准确度，针对不同产地的棉纤维正确率均在90％以上。
1.一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于：首先采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理，然后测定预处理后的棉纤维中各微量元素含量，最后基于棉纤维产地和测定的各微量元素含量，建立产地溯源模型，利用建立的产地溯源模型对棉纤维产地进行鉴别。
2.根据权利要求1所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，采用十二烷基硫酸钠对棉纤维进行预处理的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，所测定的微量元素共20种，包括：9be、11b、27al、51v、52cr、55mn、56fe、59co、60ni、63cu、66zn、75as、78se、95mo、107ag、111cd、118sn、121sb、137ba和208pb。
4.根据权利要求3所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，各微量元素含量的测定方法包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，步骤(1)中预处理后的棉纤维与浓硝酸的用量比为0.5±0.001g:7±0.5ml。
6.根据权利要求4所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，步骤(5)中的icp-ms仪为7850型icp-ms仪。
7.根据权利要求1所述的一种基于微量元素指纹技术的棉纤维产地鉴别方法，其特征在于，产地溯源模型是采用bagging算法、支持向量机算法或逐步判别分析方法建立的。
