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成果简介

近日，大连理工大学环境学院解怀君副教授和陈景文教授研究团队在环境领域著名学术期刊Environmental Science & Technology上发表了题为“Unveiling Hidden Health Risks: Machine Learning Enhanced Modeling of Plastic Additive Release Kinetics in Fresh Produce Packaging”的研究论文。该研究聚焦于新鲜果蔬包装(FPP)中的塑料添加剂，通过结合Weibull模型与机器学习技术，对73种常用添加剂在六类FPP样本中的赋存特征及迁移规律进行了评估。研究发现，43种添加剂在FPP样本中的浓度范围为1.52 × 10³至2.51 × 10⁶ ng/g，添加剂的迁移率受温度、FPP材料结构及添加剂性质等因素影响，迁移率从10.5%到完全迁移不等。特别是泡沫包装中的添加剂展现出最快的迁移速率和最高的迁移率。基于实验数据，进一步创建了基于人工智能的添加剂释放速率关键参数预测模型。研究还发现，2-乙基己酸(EHA)和磷酸三乙酯(TEP)从FPP迁移到水果和蔬菜中，可对人群健康带来风险。

引言

果蔬包装(FPP)在保护果蔬免受环境因素影响方面发挥着关键作用，但果蔬包装中的添加剂赋存、迁移及其对人类健康的潜在风险却鲜有关注。FPP通常由塑料或纸张制成，为增强和保持材料的特定性能，在制造和加工过程中会使用抗氧化剂、增塑剂和阻燃剂等添加剂。许多添加剂已被鉴定为有害物质，且大多数添加剂未与包装基体化学结合，容易在包装材料使用过程中迁移到食品中，最终被消费者摄入，威胁人类健康。

本研究对六类FPP中的添加剂进行了定性与定量分析，系统测定了不同温度条件下添加剂从FPP中的迁移动力学过程，并采用威布尔(Weibull)模型结合机器学习技术对迁移过程进行建模。通过将迁移数据与食品消费指标结合，研究评估了从FPPs中迁移出的有害物质每日摄入量，进而揭示其对人体健康的潜在影响。

图文导读

对50个FPP样品的分析显示存在43种添加剂。这些检测到的添加剂包括6种抗氧化剂、10种新型塑化剂、10种邻苯二甲酸酯类塑化剂、8种有机磷酸酯和9种稳定剂，总浓度范围为1.52×10³至2.51×10⁶ng/g（图1）。此外，每个样品中检测到的添加剂数量在4到25之间，平均有13种添加剂，突显了添加剂在FPP中的广泛存在。新型塑化剂(NPP)表现出最高的定量水平（中值浓度为6.70×10³ ng/g），这与传统邻苯二甲酸酯类塑化剂受到监管限制后替代增塑剂的工业采用率增加相一致。

图1. 新鲜果蔬包装中添加剂的含量水平和赋存特征

实验室模拟了不同温度(5 ℃、25 ℃和40 ℃)下添加剂从鲜果蔬包装中释放的动力学。结果显示，大多数添加剂在最初的100小时内迅速迁移，最终在800小时达到平衡。泡沫水果网中的添加剂表现出最高的迁移比例，其中6种添加剂在25 ℃下的迁移量从1.19×10¹ng到6.25×10² ng不等。二苯甲酮(BP)在迁移过程中完全释放，其在塑料食品包装中常用作紫外线吸收剂和光稳定剂，被国际癌症研究机构分类为可能对人类致癌物质，其完全迁移引发了对膳食暴露风险增加的担忧。

图2. 随时间变化的果蔬模拟物中添加剂浓度(C_t)以及FPPs中添加剂迁移到模拟物中的平衡迁移率(MR_E)

基于实验结果，使用支持向量机(SVM)、梯度提升回归(GBR)和极端梯度提升(XGBoost)算法分别预测了Weibull模型中的参数τ，平衡迁移率(MR_E)和β。预测值与实验值吻合良好，表明模型具有较好的预测能力，能够有效预测与该研究具有类似分子结构的化合物在不同温度和包装材料中的释放动力学。

图3. 实验值与预测值的散点图：(a) 平衡迁移率(MR_E)，(b) Log τ，(c) β，以及(d) 从新鲜果蔬包装迁移到模拟物中的添加剂浓度(C_t)

计算了儿童和成人通过饮食摄入添加剂的估计每日摄入量(EDI)和风险商(HQ)，发现EHA和TEP的HQ值超过1，表明其暴露水平超过了可接受阈值。此外，考虑到新鲜果蔬包装中多种添加剂的共存，还计算了潜在的“鸡尾酒效应”风险，结果显示儿童和成人的风险指数(HI)分别为14.2和7.6，超过了个别化合物的“安全”阈值，表明当前暴露水平可能引发更高的暴露风险。

图4. 成人和儿童通过水果和蔬菜摄入各单一添加剂的风险商(HQ)

文章链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c02821