| 研究課題/領域番号 |
20H02778
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
大谷 肇 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50176921)
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| 研究分担者 |
石田 康行 中部大学, 応用生物学部, 教授 (70273266)
田中 祐志 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (90207150)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 海洋マイクロプラスチックス / 熱分解分析法 / プランクトン / GC-MS / 消失成分 |
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| 研究実績の概要 |
近年、マイクロプラスチック（以下MP）による海洋（及び湖沼・河川）汚染が大きくクローズアップされている。その実態を解明するためにはMPの分布や動態の信頼性の高い解析やモニタリングが不可欠であるが、現状ではその方法が確立していない。そこで本研究では、煩雑な試料前処理を一般にはほとんど必要とせず、高い確度と感度で試料高分子の分析を行い得る特徴を有した熱分解分析法を基盤として、水圏におけるMPの動態や分布状態を包括的に解明する画期的な分析方法を開発し、その真実を明らかにする。具体的には、1. 分析システムの超高感度・高精度化、2. 選択性向上のための特異的反応分解技術の開発、3. 複雑なデータから目的情報を抽出・解析する新規ソフトウエア開発、などの分析手法の総合的な高性能化を図る。これによって、海洋MPを始めて包括的に解析できる信頼性の高い定性・定量分析法を確立する。さらにこの方法を用いて、実際に海洋から系統的に採取した試料などを対象として、検討を進める。
2020年度は、分析システムの性能（感度・選択性・構造情報検知能）を極限まで高めるため、近年開発されたGC-大気圧化学イオン化（APCI）-四重極飛行時間型(QTof)質量分析計(MS)を用いた熱分解-APCI-QTof-MSシステムの構築を行った。このシステムは、APCIによる高効率な分子イオン生成、およびQTofの持つ高分解能・高質量精度に裏付けられた高度な選択性、およびMS/MS機能による高い構造同定能力など、要求されるMP分析に不可欠な高い性能を有している。実際に生産量の多い5種類のプラスチックで構成される、海洋MPのモデル混合物試料を用いて検討した結果、混合物中の各プラスチック成分を相互の妨害なく識別することに成功した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2020年度の計画として挙げていた、超高感度・高分解能熱分解GC-MSシステムの構築に成功し、成果について学会発表・論文発表を行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降は、構築した分析システムを活用して、実際に海洋等から採取したMP試料の解析を進める。例えば、プランクトンが摂食したMPの実態を解明するために、MP存在下でモデル的に培養したプランクトンの解析、さらには実際に海洋から採取したプランクトン中の解析などにチャレンジする。
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