PyHarmony: Ontwikkeling en harmonisatie van pyrolyse GC-MS-methoden voor de identificatie en kwantificering van micro- en nanoplastics

Doel

In het PyHarmony project, dat wordt gecoördineerd door TNO (afdeling Environmental Modeling Sensing and Analysis), brengen onderzoekers van TNO, KWR, Rijkswaterstaat, UvA en NEN de factoren in kaart die de huidige analysemethoden verstoren. Daarna ontwikkelen ze een verbeterde en betrouwbare methode voor de identificatie en kwantificering van MNP. Ze concentreren zich op de meest voor de gezondheid relevante deeltjesgrootte; kleiner dan 10 µm.

Werkwijze

Als eerste ontwikkelen ze de methode. Ze gebruiken verschillende plasticsoorten, verschillende deeltjesgrootten, en verschillende verouderingstoestanden (nieuw/ongebruikt en verweerd). Ze onderzoeken de invloed van deze factoren op verschillende thermoanalystische methoden, waarbij pyrolyse is gekoppeld aan gaschromatografie en massaspectrometrie (Py-GC-MS). ‘Machine learning’ wordt door KWR ingezet voor de data analyse.

Daarna vergelijken de onderzoekers met behulp van een ringonderzoek de methode tussen laboratoria, om ervoor te zorgen dat de ontwikkelde methode geharmoniseerd is over een grote verscheidenheid aan systemen. Daarbij gebruiken ze vijf verschillende milieumonsters, waaronder bodem, water en lucht. Het ringonderzoek wordt door KWR georganiseerd en gecoördineerd.

Als laatste sluit deze studie aan bij internationale projecten en normalisatie-initiatieven, om ervoor te zorgen dat de nieuwe methode geaccepteerd en breed ingezet gaat worden, ook in laboratoria die deze analyses routinematig uitvoeren.

Verwachte resultaten

Dit project resulteert in een verbeterde en geharmoniseerde methode om MNP op betrouwbare wijze te identificeren en te kwantificeren in milieumatrices, met een focus op deeltjes kleiner dan 10 µm. Er wordt inzicht verkregen in de invloed van de matrix, verwering en kunststofsamenstelling. De methode zal betrouwbare en vergelijkbare resultaten opleveren, onafhankelijk van de gebruikte apparatuur. Deze zijn essentieel voor een goede risicobeoordeling, beleidskeuzes en het begrijpen van de MNP-chemie.

Deze project tekst is afgeleid van de website van ZonMw.