基于TD-DFT引导的先进E-Eye传感技术用于环境、生物及食品样品中Fe、Cr、F和As的现场定量检测

摘要

本研究阐述了设计和开发一种E-Eye-Enable即时检测（POCT）设备的实验方案，用于检测环境样品、生物样品以及食品和饮料中的铁（Fe）、铬（Cr）、砷（As）和氟（F）。已检测近2000个样品，检测结果与金标准技术相符。

摘要

本文演示了设计和开发一种配备电子眼（E-Eye）的多重化即时检测（POCT）试剂盒的逐步操作流程。在深入介绍设备硬件细节之前，我们采用时间依赖密度泛函理论（TD-DFT）来探究传感器的基本工作原理。TD-DFT 分析可获得目标物的 λ_max 值，从而帮助确定在待测样本中检测污染物的最精确路径。TD-DFT 分析在 Gaussian 09 和 Gauss View 5.0 软件中完成。基于 λ_max 值以及发光二极管/光敏电阻（LED/LDR）原理，研制出一种名为电子眼（E-Eye）的光学传感器。E-Eye 设备由一个 LED 和一个相对放置的 LDR 构成，并结合其他硬件组件，包括通过分压电路与微处理器连接的液晶显示器（LCD），该微处理器作为中央控制单元。首先，所有样本（环境、生物以及食品和饮料样本）均经过预处理，以将目标元素完全提取至水相中。随后在指定反应器中进行特异性（锁钥式）反应，并记录显示单元上的读数。此外，还自主研发了一种多重化设备，可同时检测 Fe、Cr、As 和 F。传感器的有效性已在超过 2000 个样本上进行了测试，并与金标准方法进行了比较。结果显示，针对环境、生物以及食品和饮料样本，检测准确率分别为 95.3%、94.7% 和 95.4%，具有良好的精密度。值得注意的是，砷传感器的性能已与原子吸收光谱法（AAS）结果进行了对比，而其他各项检测（即铁、铬和氟化物传感器）的结果则与紫外-可见光谱分析（UV-Vis）结果进行了比较。

引言

重金属在维持地球生态系统中起着重要作用，而地球生态系统对人类生存至关重要¹。然而，近年来工业发展以及对自然资源的不当利用，导致重金属成为食物链及其他生物必需品中的污染物，这对现代文明构成了严重警示。其原因在于重金属可在生物体和非生物体中发生生物累积，且具有不可降解的特性²。为此，美国政府长期以来持续对食品等级（包括婴儿食品）进行评估，以监测食品质量。总体而言，他们在全美范围内分析了超过22种元素和3200多个样品³。

在许多情况下，重金属含量超过了世界卫生组织、美国食品药品监督管理局以及2022年7月发布的《总膳食研究》报告（TDS）所推荐的限值。欧洲的水体和土壤也得出了类似的结论^4,5。除了土壤和水体之外，重金属的大量存在也对生命构成威胁^6,7。值得注意的是，印度是一个依赖河流的国家，最近的一项调查显示，超过43%的河流中多种重金属及其他污染物含量已达到令人担忧的水平^8,9。在该计划⁸中，已有超过2.75亿名儿童的血铅水平高于5 µg/dL，这一数值被认为不安全。

上述讨论表明，为了全球社会的福祉，有必要对重金属及其他有害化学物质进行持续监测。目前有多种用于检测和测定重金属浓度的技术，例如紫外-可见光谱法（UV-Vis）、原子吸收光谱法（AAS）、电感耦合等离子体-原子发射光谱法（ICP-AES）和电感耦合等离子体-质谱法（ICP-MS）等（美国食品药品监督管理局，《总膳食研究》报告（TDS），2022年7月）³。然而，这些方法依赖高端设备和熟练技术人员，限制了其在重金属快速现场检测中的应用。上述段落所述情况迫切需要一种操作简便、快速且准确的重金属现场检测工具包，以帮助监测土壤、空气和水体的质量。

人们已多次尝试开发上述用于重金属的现场检测试剂盒^10,11。其中一些^12,13,14,15已取得成功，而另一些¹³则未能满足世界卫生组织（WHO）建议的要求。其中少数为数字传感器，可直接显示被测物浓度的数字值^16,17,18；其余多为定性传感器，例如基于纸张的微流控传感器，类似于用于妊娠检测的试纸，仅能标记样品中目标污染物的存在与否¹⁹。目前市场上已有多个品牌、型号和规格的试剂盒可供购买，可常规用于检测水样及其他样品中的重金属。这些试剂盒通常根据关键性能指标进行分级，包括检测范围、单次检测成本、灵敏度、操作可靠性以及所需的技术技能水平。例如，在铬的检测方面，大多数商用试剂盒的检测范围最高为1 mg/L，少数可达10 mg/L（Chemetrics²⁰），但其检出限（LODs）和最小读数通常高于世界卫生组织（WHO）推荐的安全饮用水阈值。以HACH²¹试剂盒为例，其检测范围为（5–100）mg/L和（50–1000）mg/L，虽覆盖范围较广，但在低浓度下灵敏度较差（最小读数≥5 mg/L），且每份样品成本高达125.95，需具备基本实验技能并通过颜色变化进行目视判读。Hanna Hi3846²²和Himedia²³试剂盒虽然价格更为低廉（每份样品分别为51.00和375.00），但其灵敏度仍有限，其中Hanna试剂盒的最小读数为0.2 mg/L。Merck²⁴和Chemetrics²⁰试剂盒采用数字读出方式，检测范围覆盖中等到较高水平（2–10 mg/L），但单次检测成本显著更高（最高达823.20），且灵敏度仍不足以满足监管合规要求。BARC试剂盒²⁵虽操作简便，适用于对水质安全进行快速现场分类，但也存在相对较高的检测限（≥0.05 mg/L），且输出结果为定性而非定量。

同样，对于氟化物检测，市面上可获得的试剂盒如 Aquasol AE210²⁶（检测范围 0.1–2 mg/L 和 120 mg/L）和 Himedia²⁷（检测范围 0–2.5 mg/L）是成本最低的选择之一，每份样品分别仅需 6 和 11.60，但这些方法依赖于目视比色法，其灵敏度限值和样品分析所需时间均未明确说明。中等价位的选项包括 Merck 比色法²⁸（检测范围 0–0.8 mg/L，每份样品 292.20）和光度法²⁹试剂盒（检测范围 0.1–2.5 mg/L，每份样品 456），后者提供数字读数，但成本更高。一些较为复杂的系统，如 Hanna Hi739³⁰（检测范围 20–20 mg/L，每份样品 362）和 Prerana Laboratories³¹（每份样品 150），在检测时间（Hanna 需 ≥1 分钟，Prerana 需 10–30 分钟）与分析精度之间存在权衡，尽管两者均缺乏明确的灵敏度指标。现有的试剂盒要么以牺牲灵敏度为代价追求低成本，要么以较高成本换取更高的精确性，而中等价位产品的检测限则最高可达 20 mg/L，灵敏度表现不佳。

市售铁检测试剂盒性能各异，在灵敏度、成本和操作复杂性之间存在显著权衡。AE303³²采用目视比色法，检测范围为0–2 mg/L，每份样品成本为14。类似地，另一款用于铁检测的试剂盒HI3834³³检测范围为0–5 mg/L（每份样品52），最小刻度为1 mg/L，检测时间≥4分钟，需具备执行基础实验的能力。Insa tech³⁴适用于高浓度检测，范围为50–800 mg/L，但其成本高、灵敏度较低（≥50 mg/L），且检测耗时长达75分钟，限制了其在常规用途中的应用。Prerana Laboratories试剂盒³⁵（检测范围0–1 mg/L，每份样品28）可提高低浓度检测能力（灵敏度达0.1 mg/L），但分析时间需30分钟。Hach的试纸条³⁶（检测范围0–5 mg/L，成本未注明）最小检测间隔可达0.15 mg/L，但依赖于主观的颜色判读。

市售砷检测试剂盒在分析性能、成本和操作复杂性方面表现出显著差异。BARC 野外试剂盒³⁷（0–0.01 mg/L，每样本 5–10 元）采用无毒试剂，通过 10 分钟比色分析实现农村地区的可及性，但依赖主观的视觉比对。AE408³⁸（0–0.1 mg/L / 0–3 mg/L，每样本 77.40 元）注重便携性和对美国公共卫生协会（APHA）标准的符合性，但其灵敏度未明确说明。Lovibond 试剂盒³⁹（0–0.5 mg/L，每样本 500 元）通过安全且抗硫化物干扰的检测方案，可将砷的检出限降至 5 µg/L^,，符合世界卫生组织（WHO）指南，从而实现更高的灵敏度。高端系统如 Cole-Parmer ITS 试剂盒⁴⁰（检出限 2 µg/L，每样本 480 元）和 Palintest 目视试剂盒⁴¹（200 次检测/560 英镑，约合每样本 280 元）通过美国环保署（EPA）验证或三重滤光系统提供更高的精确度，但成本较高。

市售的铬、氟化物、铁和砷检测试剂盒在灵敏度、成本和操作可靠性方面存在关键局限性，限制了其在野外环境中的应用。对于铬检测，HACH（最小读数≥5 mg/L）和Hanna Hi3846（≥0.2 mg/L）等商业试剂盒的检测限高于世界卫生组织（WHO）标准（0.05 mg/L），单次测试成本为51–823元，并依赖易出错的目视判读。类似地，氟化物检测试剂盒如AE210（分辨率为0.1 mg/L）和光度法试剂盒（每样本456元）虽侧重于低成本或高精度，但无法实现快速且低于WHO限值的检测。铁检测则受限于较高的最小读数（HI3834：1 mg/L；试纸法：0.15 mg/L）和较长的分析时间（Prerana：30分钟）。而砷检测试剂盒如BARC（检出限10 µg/L）和Lovibond（5 µg/L）在低于70 µg/L时可靠性不足，且成本高昂（最高达500元/次）。本研究所提出的多组分分析设备通过在超灵敏检测、成本效益、操作便捷性以及快速现场分析方面的重大突破性进展，弥补了上述缺陷。该设备克服了灵敏度与成本之间的权衡难题，并在复杂基质中表现出稳健的性能，解决了长期存在的文献空白和技术瓶颈，尤其适用于资源匮乏地区对水质监测的可负担性、精确性和易用性的迫切需求。其具备数字即时检测功能，可判断是否符合标准，标志着环境与医疗健康分析领域的一次范式转变，克服了现有商业产品中分散的、针对单一分析物的解决方案的局限性。

在当前形势下，社会迫切需要一种能够实时播报各类污染物实际浓度的传感器。现有的研究工作和即时检测（POCT）试剂盒在一定程度上满足了这一需求。然而，仍亟需开发一种性能可与紫外-可见光谱仪（UV-Vis）、原子吸收光谱仪（AAS）或电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）等高端设备相媲美的、稳健可靠的POCT试剂盒，且具备多污染物同步检测能力。本研究旨在开发一种稳健的方法及相应的POCT试剂盒以实现该目标。本文报道了一种用于检测环境、生物以及食品和饮料样品中多种重金属的方法及POCT试剂盒。通过采用并实施样品预处理技术，结合自主研发的光学传感器，实现了对铁（Fe）、砷（As）、铬（Cr）和氟（F）的定量分析。该光学传感器基于LED-LDR工作原理构建，因此被称为E-Eyes赋能的POCT试剂盒。本研究所开发的多通道POCT装置在实地水质监测中展现出强大的实用性，尤其适用于资源有限的地区。每个检测通道均采用特异性试剂和优化条件，针对特定分析物进行检测。Fe²⁺检测的有效浓度范围为0.01–5.0 mg/L，检出限（LOD）为0.017 mg/L。铬（Cr）通道采用二苯基卡巴肼化学法，动态检测范围为10–500 µg/L，检出限为10.78 µg/L。氟离子检测基于Fe-SCN络合物褪色法，可在0.5–47.5 mg/L范围内实现可靠检测，检出限为0.46 mg/L。砷（As）检测基于钼蓝反应，在5–100 µg/L范围内有效，检出限为8 µg/L。所有反应均在室温（25 ± 2 °C）下进行，整个检测过程在5分钟内完成，无需复杂仪器或专业技术人员操作。上述特性表明该方法符合世界卫生组织（WHO）水质标准，具有良好的实际应用价值。在实验室开展反应前，采用时间依赖密度泛函理论（TD-DFT）对每种分析物的特异性化学反应（锁钥机制）进行了理论建模。该TD-DFT分析还预测了各反应中试剂及其主要产物的可能最大吸收波长（λ_max），为传感器的设计提供了理论基础，并确保了其潜在的有效性。目前已完成E-Eyes赋能POCT试剂盒的原型开发，并成功将其转化为实际设备。整个工作流程如图1所示。该设备已对超过2000个样品进行了测试，并将结果与UV-Vis、ICP-MS和AAS的检测结果进行对比。在所有测试案例中，设备表现高度满意，偏差最小为1.25%，最大为6.25%。

方案

1. 反应传感机制的计算与验证

1. 根据目标分析物的基本化学原理，选择锁钥反应。
2. 使用 Gaussian 09 程序，采用 Becke 三参数 Lee-Yang-Parr (B3LYP) 杂化方法以及洛斯阿拉莫斯国家实验室 2 倍 ζ (LanL2DZ) 基组¹⁴ 进行所有计算，以在涉及目标分析物的电子计算中获得更准确的结果。此处仅以铁 (Fe) 为例说明该方案，但其适用于所有其他分析物。
3. 采用带有可极化连续介质 (PCM) 模型的自洽反应场 (SCRF) 方法，以考虑溶剂效应。本方案中假设水为溶剂。
4. 使用 geom=connectivity 函数优化分子几何结构。该方法有助于在优化过程中保留明确的成键信息。
5. 利用步骤 1.2 和 1.3 中所述方法，计算获得分子优化结构所需的基态能量。
6. 通过含时自洽场 (TD-SCF) 方法 (ns=60)¹⁴ 计算激发态电子跃迁。使用相同方法获得紫外吸收光谱。
7. 采用 B3LYP 泛函和 LanL2DZ 基组，通过基态 DFT 计算优化分子几何结构。
8. 获得 1,10-菲啰啉和 Fe²⁺ 的优化结构，如 图 2A、B 所示。
9. 类似地，模拟六氟合铁酸根 (FeF₆) 的分子结构，其具有八面体结构，其中心原子为 Fe³⁺，周围由 6 个 F⁻ 原子配位，如 图 2C 所示。
   注：该反应即亚铁络合物（ferroin）的形成，对 Fe²⁺ 具有特异性。因此，最初应按照以下反应将 Fe³⁺ 还原为 Fe²⁺。
   
   Fe²⁺ 与 1,10-菲啰啉迅速反应，生成一种肉眼可见的橙色络合物——亚铁络合物（ferroin）（见以下反应）。该反应是传感器的核心，如 图 2 所示。

2. 比色化学传感器的开发

1. 准备上述反应所需的分析纯化学试剂。
2. 将等体积的二水合柠檬酸三钠、抗坏血酸和1,10-菲啰啉转移至一支透明玻璃培养管中。
   1. 实验中，取每种反应物各1 mL加入5 mL透明玻璃培养管中。加入每种试剂1 mL（1 mL抗坏血酸、1 mL柠檬酸三钠和1 mL菲啰啉）后，再加入2 mL储备液。若加入的储备液浓度为5 mg/L，则最终浓度为2 mg/L（C1V1 = C2V2），最终体积为5 mL。
3. 通过抗坏血酸调节试剂比例以优化反应体系的pH值，抗坏血酸同时作为掩蔽剂。优化试剂配比，使反应体系在波长510 nm处达到最大吸光度时pH值为2。
4. 使用掩蔽剂消除铜的干扰，因为在碱性环境中1,10-菲啰啉也会与铜形成黄色络合物。
   注意：由于1,10-菲啰啉在碱性条件下可与铜形成黄色络合物，铜可能干扰反应，因此维持体系pH值至关重要。抗坏血酸可起到此作用。然而，pH值可能随时间变化，且在低pH条件下1,10-菲啰啉的氮原子可能发生质子化。为克服这些问题，使用柠檬酸三钠缓冲液，有助于维持pH值并防止1,10-菲啰啉发生质子化。
5. 使用FeSO₄·7H₂O配制浓度范围为0.05 mg/L至4.0 mg/L的不同浓度Fe²⁺溶液。
6. 取1 mL该溶液加入到图3A所示的反应混合物中，生成橙色的邻菲啰啉亚铁（ferroin）作为Fe²⁺的指示剂（图3B）。
   注意：此处将储备液加入试剂混合物中为视觉检查点，会产生橙色。需特别注意还原剂的使用，因为1,10-菲啰啉对Fe²⁺具有选择性，不与Fe³⁺形成络合物。
7. 采集原始样品，并使用孔径为20–25 µm的Whatman滤纸进行过滤。必要时进行滤后稀释¹⁴。
   1. 直接从环境来源（例如布拉马普特拉河）采集水样至预先清洗并经酸洗的高密度聚乙烯瓶中。立即盖紧瓶盖，并在2小时内使用孔径为20–25 µm的Whatman滤纸进行过滤。对除加标去离子水以外的样品（主要是环境样品）进行预处理，以去除其中的沉积物和颜色（详见补充文件1）。
8. 采用紫外-可见光谱法（UV-Vis）在250–750 nm波长范围内测定样品中的铁含量，该方法是当前测量中的金标准技术。
   1. 将样品置于光程为1 cm的石英比色皿中。在各分析物最大吸收波长处进行三次平行吸光度测定。使用含有相同水样的空白样进行基线校正。所有测量均在室温及标准实验室条件下进行（扫描速度：中等，测量类型：吸光度，狭缝宽度：5.0 L，检测器：直接），以确保结果的一致性和可靠性。
      注意：用于紫外-可见光谱分析的石英比色皿必须光学性质一致且透明，以确保吸光度测量准确。任何可见污渍、残留物或划痕均可能引入显著误差，应立即更换。
9. 若在步骤2.8中未检测到Fe²⁺，则以0.05至4 mg/L的不同浓度对样品进行Fe²⁺加标。在步骤2.8之前使用抗坏血酸将Fe³⁺还原，以测定样品中的总铁含量。
   注意：所有反应均在室温下进行。加入Fe²⁺后，邻菲啰啉亚铁络合物立即形成。因此，该传感器在室温下性能良好，响应时间极短，仅需数秒。

3. E-Eye-Enable POCT 试剂盒原型的设计与制备

1. 准备 LDR、白色 LED、LCD、微处理器微控制器以及电阻器。
2. 将一个 LED 和一个 LDR 相对放置于一个 3D 打印的盒子两侧。该盒子用于容纳比色皿，比色皿中通过锁钥反应生成硫酸亚铁灵（ferroin），如图 4A所示。
   注意：此处使用的 LED 发出白光，其直径约为 5 mm，反向电压为 5 V。原型中使用的 LDR 感应范围为 5 Ω 至 10 kΩ。此外，该 LDR 能有效感应此处所用 LED 发出的波长范围为 400 至 700 nm 的光。
3. 使用必要的电子硬件组件完成电路连接：电阻器（3.3 kΩ）、连接导线和 LCD（货号：11497）模块。
4. 将上述所有组件通过如图 4B所示的分压电路与微处理器连接。使用 Arduino IDE v1.8.19 进行编程。通过模拟引脚（A0–A3）读取各通道基于 LED-LDR 的模拟信号。
   注意：微处理器作为电路的中央处理单元。光电数据采集系统采用 Arduino Uno（Rev3）微控制器构建。
5. 安装先进的复杂电子滤波器（电阻 10 kΩ，电容 1 µF），以抑制噪声并增强设备的仪器性能，从而提高传感器的效率。
6. 若设计已完成，则打印印刷电路板（PCB）。
7. 通过打开电子开关为电路供电，并以电阻值记录传感器的响应。
   1. 打开开关后，LED 发出的光穿过反应室。LDR 感应透射光的强度并输出相应的电阻值。将该电阻值与样品中 Fe²⁺ 的浓度相关联。利用已知样品建立的这种相关性进行校准绘图。将由此校准曲线获得的方程整合到所推导的算法中。
8. 整个电路图如图 4C所示。完成本节所述所有步骤后，打印该装置。所制备装置的实际图像如图 4D所示。
   注意：印刷电路板可提高可靠性，并确保电子硬件组件的稳固集成。

4. 多重检测装置的开发

注意：单次检测多种分析物需要多个通道。为此，原型设备中已安装并集成了四个通道。

1. 在3D盒体中创建四个槽位，用于将四个比色皿固定在各自的位置。通过不透明的物理屏障实现各检测槽位之间的光学隔离，通过使用独立的LED-LDR对和单独的分压电路实现电子隔离，以最大限度减少通道间的干扰。
   1. 为特定分析物分配一个专用槽位，不得互换使用槽位。分配给某一特定分析物的槽位必须仅放置含有针对该分析物特异性试剂的比色皿。
2. 重复执行步骤3.3至3.7中所述的协议。所有四对LED-LDR均并联连接至电路板。一个代表性的电路图及包含六个此类槽位（6个槽位）的原型装置图像见图5。
3. 打开开关，为电路供电。所有LED均被点亮，从而LDR同时检测四种分析物。
   注意：其工作原理与步骤3.7下方注释中所述原理相同。必须记录空白电阻值；若因外部因素导致读数变化，则需重新校准。该设备设计用于紫外-可见光谱分析，但本研究中所用的光学光源（LED）波长范围为400–750 nm，因此对于紫外区或近红外区的复杂吸收可能无法获得准确结果。设备仅能在其线性范围内正常工作，因此超出或低于该范围的分析物浓度过高或过低时，均无法提供可靠的输出结果。

结果

本文讨论了一种用于设计和开发可检测多种样品中 Fe、Cr、As 和 F 的光学多重检测 POCT 试剂盒的实验方案。 图1 展示了整个流程的算法。比色化学传感器的开发基于TD-DFT模拟的结果。该化学传感器与一种自主研制的光学传感器相集成。最终的装置是一种E-Eye赋能的POCT数字传感器。比色化学传感器的数值优化如图所示。 图2传感器的性能取决于菲啰啉亚铁的形成。为获得菲啰啉亚铁，应遵循特定的步骤顺序，如图所示。 图3A将TD-DFT结果与实验测得的紫外-可见光谱数据进行比较 图3B开发了一种光学数字传感器，用于量化比色化学传感器的响应。制造E-Eye-Enable即时检测（POCT）试剂盒所需的各种步骤及内部电路图如图所示。 图4A- C. 图4D 显示了所制备器件的实际图像。E...

讨论

E-Eye POCT 与金标准（UV-vis）的对比验证结果如图所示 图5为此目的，使用添加了 Fe 的样品²⁺ 制备了样品，并使用自主研发的E-Eye POCT试剂盒和紫外-可见分光光度计对浓度进行三重测量，报告结果为平均值。比较两种检测结果后发现，该设备与金标准相符。结果证明，本土开发的E-Eye-Enable POCT试剂盒能够成功测定水样中的总铁含量。

图7展示了多重检测装置对实际样品的验证结果。为此，选择了以下样品：用于铁检测的食品样品（花生）（图7A）、用于铬检测的生物样品（毛发提取物）（图7B）、用于氟化物检测的软饮料（图7C）以及用于砷检测的环境样品（布拉马普特拉河水）（图7D）。样品经预...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
1,10-邻菲罗啉一水合物 (C12H8N2.H2O)	5144-89-8	Sigma Aldrich, India
1,5-二苯基卡巴肼 (C13H14N4O)	140-22-7	Sigma Aldrich, India
丙酮 (C3H6O)	67-64-1	Sigma Aldrich, India
四水合钼酸铵 ((NH?)?Mo?O??·4H?O)	12054-85-2	Sigma Aldrich, India
Arduino UNO 开发板	SKU A000066	Robu.in
抗坏血酸 (C6H8O6)	50-81-7	Himedia, India
面包板	SKU: 24441	Robu.in
氯化铁 (FeCL3)	7705-08-0	Himedia, India
七水合硫酸亚铁 (FeSO4.7H2O)	7782-63-0	Himedia, India
盐酸 (HCl)	7647-01-0	Finar, India
过氧化氢 (H2O2)	7722-84-1	Finar, India
跳线	SKU: 44281	Robu.in
发光二极管 (LED)	SKU: R110553	Robu.in
光敏电阻 (LDR)	SKU: 1496181	Robu.in
液晶显示器 (LCD)	SKU: 11497	Robu.in
超纯水 (18.2  MΩ)
万用表	SKU: 1720374	Robu.in
硝酸 (HNO3)	7697-37-2	Finar, India
磷酸盐缓冲液 (PBS)	SKU: M1866	Himedia, India
重铬酸钾 (K2Cr2O7)	7778-50-9	Himedia, India
电位器	SKU: 790452	Robu.in
电阻器	SKU: R225238	Robu.in
七水合砷酸钠 (Na2HAsO4·7H2O)	10048-95-0	Himedia, India
磷酸二氢钠 (NaH2PO4)	13472-35-0	Himedia, India
氟化钠 (NaF)	7681-49-4	Himedia, India
硫氰酸钠 (NaSCN)	540-72-7	Himedia, India
硫酸 (H2SO4)	7664-93-9	Finar, India
二水合柠檬酸三钠 (Na3C6H5O7.2H2O)	03-04-6132	Himedia, India