Ana Agüera1 de x

Evaluación y presencia de contaminantesemergentes en aguas residuales.

Evaluation and presence of emergingcontaminants in wastewater.

A. Agüera

Universidad de Almería

Ana Agüera2 de x

Universidad de Almería

Centro de Investigación de la Energía SolarSolar Energy Research Center (CIESOL)

Análisis Ambiental y Tratamiento de Aguas

Ana Agüera3 de x

Contaminantes de Interés Emergente

• Detectados en el medio ambiente• No son compuestos nuevos• Su presencia en el medio ambiente no es reciente aunque si el

interés• Falta de datos ambientales• Su comportamiento, transporte y efectos (eco)toxicológicos no

son del todo conocidos• No están regulados• En la actualidad no están incluidos en programas de control y

seguimiento• Continuamente introducidos en el medio ambiente (“pseudo-

persistentes”)• Alto volume de producción

Ana Agüera4 de x

CECs

● Fármacos y productos de higiene personal(fragrancias, filtros UV, desinfectantes yantisepticos,repelentes, conservantes, etc)

● Pesticidas polares● Biocidas● Surfactantes● Retardantes de llama● Aditivos de gasolina● Drogas de abuso● Plastificantes● Compuestos per-/polifluorados● Edulcorantes artificales● Nanomateriales● Contaminantes de fuentes industriales

(ng-μg/L)

CONTÍNUA INTRODUCCIÓN ENEL MEDIO AMBIENTE

El ProblemaLos Compuestos

ELIMINACIÓNINCOMPLETA

EDAR

Las Fuentes

Ana Agüera

Hay registrados más de 100,000 productos químicos

• Elevado número de compuestos

Dificultades en el análisis de CECs

Network of reference laboratories, research centers and related organizations for monitoring ofemerging environmental substances

LIST OF more than 1000 EMERGING SUBSTANCES

• Diferentes propiedades físico-químicas

• Bajas concentraciones (ng-mg/L)

• Matrices ambientales complejas

Target analysis

Non-target analysis

Ana Agüera

ANÁLISIS DIRIGIDO(TARGET)

• Compuestos definidos con antelación

• Patrones de referencia

• Número limitado de compuestos

• Elevada sensibilidad y selectividad

• Capacidad de confirmacion y

cuantificación

ANÁLISIS NO DIRIGIDO(NON-TARGET)

• Compuestos no esperados o desconocidos

(TPs)

• Sin patrones de referencia

• Número ilimitado de compuestos

• Elevada sensibilidad “full-scan”

• Capacidad de identificación

• Mayor grado de dificultad

HRMS (TOF, Orbitrap)HRMS (TOF, Orbitrap)

QqQ-MS/MSQqQ-MS/MS

QqLIT-MS/MSQqLIT-MS/MS

Ana Agüera

ANÁLISIS DIRIGIDO (TARGET)

● Monitoreo ambiental (Métodos multirresiduo)

● Evaluación de procesos de tratamiento

Caracterización de efluentes

Diseño y optimización de procesos

Comparación de la eficiencia de varios

procesos: aplicabilidad como

tratamientos terciarios

Ana Agüera

EXTRACCIÓN EN FASE SÓLIDA

OASIS HLB hydrophilic-lypophilic polymer

200 ml wastewater effluent, pH 7-8400 ml river water, pH 7-8

WashMIliQ water, pH = 7-8

Elution

4 + 4 ml MeOH

Drying~ 5min N2

Evaporación

Análisis

LC-ESI-MS

Reconstitución:

1ml AcN:H2O, 10:90 (v/v)

Filtro PTFE 0.45 µm

FiltraciónFiltros de fibra de vidrio

0.7 μm

TRATAMIENTO DE MUESTRA

PRECONCENTRACIÓN ELIMINACIÓN DEINTERFERENCIAS DE MATRIZ

Ana Agüera9 de x

0

10

20

30

40

50

60

70

<30% 30%-70% 70%-120%

Co

mp

ou

nd

s

Recovery (%)

Nº

11%19%

70%

Problematic compounds:

- Very polar and soluble in water (ej. Omeprazole)

- Stability depends on the pH (ej. Cefotaxime, tetraciclyne)

TRATAMIENTO DE MUESTRA

RECUPERACIONES

Ana Agüera10 de x

Análisis sin extracción previaInyeccióndirecta dela muestra

- Simplicidad del proceso- Menor coste- Eliminación de disolventes orgánicos- Mayor rapidez- Menores límites de detección

- Simplicidad del proceso- Menor coste- Eliminación de disolventes orgánicos- Mayor rapidez- Menores límites de detección

Ana Agüera

Ratio 0.4Ratio 0.4

WWTPEffluent

Standard50 ng/L

Benzoylecgonine

TARGET ANALYSIS

LC-(MRM)QqQ-MS/MS

Quantification

Confirmation

290 168

290 105

Ana Agüera

Contaminantes en el influente y efluente de una industria agroalimentaria

Aerobic activatedsludge sequencingbatch reactor(SBR)

Estos resultados apuntan a las industrias de procesado de alimentos como potencialesfuentes puntuales de contaminación por plaguicidas

Ana Agüera

Contaminantes en fangos de una industria agroalimentaria

Ana Agüera

AGRO-FOOD SEWAGE SLUDGE URBAN SEWAGE SLUDGE

May 2014 October 2016 May 2014

Solid sludge

(ng/g)

Sludge aqueous

phase (ng/l)

Solid sludge

(ng/g)

Sludge aqueous

phase (ng/l)

Solid sludge

(ng/g)

Sludge aqueous

phase (ng/l)

Acetamiprid 39,0 137 40,4 6 0,3 187

Carbendazim 3,9 78 1,0 15 0,7 126

Dimethoate 5,4 51 9,2 - - 107

Imazalil 45,6 2433 138,6 22 - 1632

Imidacloprid 1,5 44 1,9 33 - 315

Myclobutanil 2,3 13 34,1 21 0,1 2

Pirimicarb - 1 0,3 - - -

Prochloraz 46,4 18 15,0 2 - 1

Propamocarb 13,6 25 5,0 - 0,5 40

Pyrimethanil 66,1 597 303,9 38 0,5 107

Thiabendazole 3033,2 642 585,2 36 0,4 55

Contaminantes en fangos de una industria agroalimentaria

Ana Agüera

Otros

Paraxanthine

Cafeina

Furosemide

Diclofenac

Ofloxacin

Ciprofloxacin

4-FAA

4-AAA

4-AA

Hydrochlorotiazide

Gemfibrozil

Atenolol

Galaxolide0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

1 2 3 4 5

Car

gato

taln

g/L

N=16 N=8N=6N=18N=12

1.- ALMERIA- El Ejido (urbana/agrícola)2.- MADRID- Alcalá de Henares (urbana)3.- MADRID- Alcalá de Henares (urbana/industrial)

4.- CANTABRIA- Vuelta Ostrera (urbana)5.- BARCELONA- Baix Llobregat (urbana)

Ana Agüera

EFICIENCIA DE ELIMINACIÓN DE MICROCONTAMINANTES EN EDAR

High

Low

Medium

Re

mo

va

le

ffic

ien

cy

(%)

Re

mo

va

le

ffic

ien

cy

(%)

Re

mo

va

le

ffic

ien

cy

(%)

05

10

152025303540

4550

Sulfa

thiazo

le

Sulfa

pyridine

Sulfa

met

hazine

Fenof

ibra

te

Nad

olol

Hyd

roch

loro

thiazide

Indo

met

hacine

Fenof

ibricac

id

Ket

opro

fen

4-FA

A

Car

bam

azep

ine

Oflo

xacin

Ket

orol

ac

Mef

enam

icac

id

Ery

thro

myc

in

0

10

20

30

40

50

60

70

Piren

e

Dic

lofe

nac

Ran

itidine

Sulfa

met

hoxa

zole

Isop

rotu

ron

Sotalo

l

Omep

razo

le

Met

opro

lol

Diu

ron

Cip

roflo

xacin

Clo

fibricac

id

Code

ine

Prop

ranolol

Trim

etho

prim

Salbu

tam

ol

4-AA

Norf

loxa

cin

4-AAA

Diaze

pam

Mep

ivac

aine

Met

ronida

zole

Bez

afib

rate

Furo

semid

e

Gem

fibro

zil

Ate

nolol

Car

b.10

,11-

epox

ide

Sulfa

diaz

ine

0102030405060708090

100

Acetam

inophen

Nicotin

e

Oct

ocryl

ene

Parax

anth

ine

Simaz

ine

Antipyr

ine

2-EH

MC

Caffein

e

Salic

ylic

acid

3-Ben

zophen

one

Cotinin

e

Chlorfen

vinphos

Musk

xyle

ne

Naproxe

n

Fluoxe

tine

Terbuta

line

Triclo

san

Ibup

rofe

n

Chloro

phene

Atraz

ine

BHT

Gal

axolid

e

Tonalid

e

4-M

AA

*C

om

po

un

ds

de

tect

ed

inm

ost

WW

TP

eff

lue

nts

stu

die

dat

con

cen

trat

ion

sab

ove

1μ

g/L (*)

(*) (*) (*) (*)

(*) (*) (*) (*) (*) (*)(*)(*)

(*) (*) (*)(*)

(*)

TARGET ANALYSIS

Ana Agüera

RIVER WATER MONITORING

Estos resultados apuntan a las EDAR urbanas como principal fuente de introducción de CE en el medioambiente

Ana Agüera

14

73.5

0.20

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

t3

0W

(min

)

Co

nc

en

tra

t io

n( n

g/L

)

Contaminants60

2515

106

30

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

Co

nc

en

tra

tio

n( n

g/L

)

Contaminants

Tim

e(m

in)

Solar photo-Fenton, Fe 5 mg/L

1-Bisphenol A; 2-Ibuprofen; 3-Hidroclorotiazide; 4-Diuron; 5-Atenolol; 6-4-AA; 7-Diclofenac; 8-Ofloxacin;9-Trimethoprim; 10-Gemfibrozil; 11-4-MAA; 12-Naproxen; 13-4-FAA; 14-C; 15-4-FAA; 16-Caffeine; 17-Paraxanthine).

Ozonization

COMPARACIÓN DE LA EFICIENCIA DE TRATAMIENTOSEN CONDICIONES REALES (efluentes de EDAR)

Los tratamientos se optimizaron para obtener > 90% deeliminación de contaminantes

N. Klamerth et al., Env. Sci. Technol., 44, 2010.

TARGET ANALYSIS

Ana Agüera

Costs of solar photo-Fenton and ozonation tertiary treatments for 90% and 98%elimination of micropollutants

Solar Photo-Fenton Ozonation

€/m3

90% 98% 90% 98%

Reagent 0.04 0.074 0.16 0.22

Labour 0.03 0.05 0.05 0.05

Electricity 0.004 0.01 0.035 0.042

Investment 0.09 0.15 0.78 0.90

Total 0.164 0.284 1.025 1.212

€/m3 €/m3

TARGET ANALYSIS

Costs of solar photo-Fenton and ozonation tertiary treatments for 90% and 98%removal of microcontaminats

COMPARACIÓN DE LA EFICIENCIA DE TRATAMIENTOS EN CONDICIONES REALES

EVALUACIÓN ECONÓMICA

Ana Agüera

88 Emergingcontaminants

Compound Class

Acetaminophen

Analgesic

AntipyrineNaproxen

Propiphenazone

Mepivacaine

Loratadine Antiallergenic agent

Theophylline Anti-asthmatic agent

Mevastatin

Antibiotic

Naldixic acid

Norfloxacin

Ofloxacin

Oxytetracycline

AmoxicillinAzithromycin

Cefotaxime

Clarithromycine

Erythromycin

LincomycineSulfadiazine

Sulfamethazine

Sulfamethoxazol

Sulfapyridine

SulfathiazoleTetracycline

Ciprofloxacin

PravastatinAntichloesteremic

Simvastatin

Primidone AnticonvulsantAmitryptilline

Antidepressant

Carbamazepine

Carbamazepine epox

Citalopram

ClomipramineFluoxetine

Paroxetin

Venlaflaxine

Clotrimazole Antifungal agent

Nicotinic acid AntihyperlipidemicFlumequine

AntibioticLansoprazol

Metronidazole

Trimethoprim

FamotidineStomach-protector

Omeprazol

Ranitidine

Compound Class

Indomethacine

Anti-inflamatory

Diclofenac

Fenoprofen

KetoprofenMefanamic acid

Methylprednisolone

BezafibrateAntilipemic agent

Clofibric acid

Chlorophene BactericideAtenolol

Beta blocker

Metoprolol

Nadolol

Sotalol

TerbutalinePropanolol

Salbutamol Bronchodilator

CyclophosphamideCancer-preventing agent

Ifosfamide

Diatrizoic acid Contrast mediaFurosemide

Diuretic agentHydrochlorothiazide

BiphenylolFungicide

Thiabendazole

Atrazina

HerbicideDiuron

Simazine

Chlorfenvinphos

InsecticideChlorpyriphos

NicotineFenofibrate

Lipid-lowering drugGemfibrozil

4AA

Metabolite

4AAA

4DAA4FAA

4MAA

Paraxanthine

Cotinine

Fenofibric acidKetorolac

Trigonelline Natural product alkaloid

Caffeine Psychoactive drug

QuEChERS

Ana Agüera

Greenhouse Study: RadishLeaves Radish

First Sample Second Sample First Sample Second Sample

CompoundC in water

(ug/L)(n=5)

Mineral(ng/g)

Washed(ng/g)

WWTP(ng/g)

Washed(ng/g)

WWTP(ng/g)

Mineral(ng/g)

Washed (ng/g)WWTP(ng/g)

Washed(ng/g)

WWTP(ng/g)

pKa logKow

4AAA 1.46 0.64 0.58 1.02 1.66 0.07 0.06 0.44 0.79 4.6 -0.13

4FAA 32.63 - - - - 4.13 4.41 1.37 2.63 5 0.5

Amitryptilline 0.05 - - - - 0.81 1.55 - - 9.4 5.04

Atenolol 1.30 0.28 0.38 0.72 1.27 - - - - 14.8 0.22

Atrazine - 0.02 0.03 0.21 0.23 - - - - 3.2 2.61

Azithromycin 0.14 - 0.19 - 1.33 - - 0.08 4.18 12.43 4.02

Caffeine 0.29 0.87 1.78 1.88 3.98 7.54 0.15 0.44 0.68 1.04 1.30 10.4 -0.07

Carbamazepine 0.13 0.08 0.09 1.14 1.17 0.03 0.05 0.16 0.20 13,9 2.45

Carbamazepine epox 0.04 0.11 0.12 0.59 0.87 - - - 0.09 12.92 1.76

Citalopram 0.37 - 0.04 - - - - - - 9.78 3.58

Cotinine 0.10 0.1 0.41 0.49 1.16 1.31 - - - 0.34 5 0.07

Diatrizoic acid 1.87 - - 3.27 3.03 - - - - 2.17 2.27

Diuron - 0.12 0.06 0.18 0.25 13.55 2.78

Fenofibric acid 0.20 - 0.02 - 0.22 - 0.01 - 0.06 2.9 4

Gemfibrozil 0.59 0.03 0.07 - - - - - - 4.7 4.77

Hydrochlorothiazide 1.07 - - 0.70 0.99 0.18 0.23 1.40 1.47 7.9 -0.2

Lincomycin 0.17 0.03 0.03 0.26 0.40 - - - - 7.6 0.2

Mepivacaine 0.03 <LOQ <LOQ 0.43 0.61 - - - - 7.7 1.95

Nicotine 0.23 - - - - 22.47 12.91 - - 8 1.17

Nicotinic acid 3.66 - - - - 24.82 25.51 - - 4.75 0.36

Paraxanthine 3.71 0.65 0.43 0.43 0.55 0.98 0.30 1.22 1.39 1.03 1.30 8.5 -0.39

Sulfadiazine 0.06 - - - 2.22 1.90 2.09 - - 2,01 -0.09

Theophylline 0.88 0.1 0.07 0.09 - 0.21 0.05 0.17 0.21 0.13 0.16 7.82 -0.02

Venlaflaxime 0.50 0.16 0.21 4.56 6.17 - - - - 8.91 2.91

Ana Agüera

Elemental composition of parent and fragment ionsAccurate mass measurements

Very high sensitivity in “full-scan”

High selectivity. Differentiation of isobaric compounds

Increased structural informationPossibility of simultaneous MSand MS/MS acquisition

All compounds present in a sample can be determinedsimultaneously. Possibility of retrospective analysis

High resolution

HRMS

CO = 28

N2 = 28

C2H4 = 28

C = 12.0000

H = 1.0078

O = 15.9949

N = 14.0031

= 27.9949

= 28.0061

= 28.0313

The increased availability of high resolution mass spectrometry (HRMS) inchemical analysis has dramatically improved the detection andidentification of compounds in environmental samples.

Ana Agüera

Eficacia mejorada enanálisis dirigidos

Unknown Screening

Análisis Cuantitativo

HRMS

Target Analysis Suspects Screening

Tiempo de retenciónExactitud de masa (<5ppm error)

Perfil isotópico(<10%)

BD espectros MS/MS(>70%)

Confirmación decompuestos seleccionados

Lista de compuestos sospechososFormula and aductos

(NO Patrones de referencia)

Exactitud de masaPerfil isotópico

BD espectros MS/MSPredicción de Tr

Patrón de referencia

Identificación tentativa

BD espectros MS/MSData Bases (ChemSpider)

Predicción de Tr

Detección de picosComparación con control

HR/AM MSMS/MS data

Asignación de estructuras

Fórmula Molecular

Lista de compuestos seleccionadosFormula y aductos

(Patrones de referencia)

Confirmación inequívoca

Non-target Analysis

Predicción de Tr

Ana Agüera

Carbamazepine

NoExtracted ion chromatogram(XIC) using the exact mass ofCarbamazpine No

This mass is not present in thecontrol sample (proceduralblank)

MS spectrumMS/MS spectrum in sample

MS/MS spectrum in library Fit 95.7

Mass error (ppm): - 0.8Isotope pattern fit : 1.7%

No

When a compoundis detected, anMS/MS espectrum isacquired

HRMS TARGET ANALYSIS

Ana Agüera

Unknown Screening

Análisis Cuantitativo

HRMS

Target Analysis Suspects Screening

Tiempo de retenciónExactitud de masa (<5ppm error)

Perfil isotópico(<10%)

BD espectros MS/MS(>70%)

Confirmación decompuestos seleccionados

Lista de compuestos sospechososFormula and aductos

(NO Patrones de referencia)

Exactitud de masaPerfil isotópico

BD espectros MS/MSPredicción de Tr

Patrón de referencia

Identificación tentativa

BD espectros MS/MSData Bases (ChemSpider)

Predicción de Tr

Detección de picosComparación con control

HR/AM MSMS/MS data

Asignación de estructuras

Fórmula Molecular

Lista de compuestos seleccionadosFormula y aductos

(Patrones de referencia)

Confirmación inequívoca

Non-target Analysis

Predicción de Tr

Amplía el ámbito delanálisis dirigido

Ana Agüera

Suspects list(1370 compounds)

Mass error < 5 ppmIsotopic fit difference <10%Purity Score (MS/MS) ≥ 70%

with DB

TentativeIdentification

RtConfirmation

AnalyticalStandard

SUSPECT SCREENING

Target analysis

Ana Agüera

Suspect Workflow. Positive Identification: LIDOCAINE

SUSPECT SCREENING

NoNO present in the“control sample”

NoExtracted ion chromatogramusing the defined list ofmasses (XIC list)

Tomato leaves

Ana Agüera

Positive identification

Tomato leavesStandard

confirmation

SUSPECT SCREENING

Lidocaine

Library Score: 99,9%

Ana Agüera

Suspect Workflow: False positive PREGABALIN

StandardTomatoleaves

Mass error: 1.3ppmIsotope ratio difference: 7%

SUSPECT SCREENING

Library Score: 80%

Ana Agüera

As result, Lidocaine in tomato leaves (3.15 ng/g) and Tramadol intomato and tomato leaves (0.09 and 3.09 ng/g, respectively) wereconfirmed.

Target analysisSuspect screening

SUSPECT SCREENING

Reduction ofthe number of

compounds

Ana Agüera

Unknown Screening

Análisis Cuantitativo

HRMS

Target Analysis Suspects Screening

Tiempo de retenciónExactitud de masa (<5ppm error)

Perfil isotópico(<10%)

BD espectros MS/MS(>70%)

Confirmación decompuestos seleccionados

Lista de compuestos sospechososFormula and aductos

(NO Patrones de referencia)

Exactitud de masaPerfil isotópico

BD espectros MS/MSPredicción de Tr

Patrón de referencia

Identificación tentativa

BD espectros MS/MSData Bases (ChemSpider)

Predicción de Tr

Detección de picosComparación con control

HR/AM MSMS/MS data

Asignación de estructuras

Fórmula Molecular

Lista de compuestos seleccionadosFormula y aductos

(Patrones de referencia)

Confirmación inequívoca

Non-target Analysis

Predicción de Tr

Amplía el ámbito delanálisis dirigido

Ana Agüera

260.1727C16H22NO2

183.0803C13H11O

116.1073C6H14NO

98.0966C6H12N

72.0813C4H10N56.0495

C3H6N 218.1173C13H16NO2

NH2

OH

NH2N

H

NH

- C3H6

- H2O- NH3

157.0645C11H9O

PROPANOLOL

LC-QTOF-MS/MS

116.1073C6H14NO

98.0966C6H12N72.0813

C4H10N56.0495C3H6N

175.0382

C10H7O3

308.1489C16H22NO5

290.1376C16H20NO4

249.0757C13H13O5

-C3H6

- NH3

- H2O131.0487

C9H7O

103.0542

C8H7

175.0382

131.0487

103.0542

HO

NH2

O

HO OO

HO

NH2

OHO

NH2

O

Identification of a TP of propanolol generated by TiO2-photocatalysis

TP

Molecular Formula

Fragment ions spectra

Ana Agüera

Identification of TPs

DIURON

Bibliography

PathPred

EAWAG-BBD Pathway Prediction System

Besides literature sources,knowledge-based pathwayprediction software tools can beuse to create the TP suspect list

Ana Agüera

EAWAG-BBD Pathway Prediction SystemDiuron

Identification of TPs

The PPS predicts plausible pathways formicrobial degradation of chemical compounds.

Ana Agüera

Conclusions

Potent analytical tools are available for the analysis of CECs, useful toevaluate their fate during the WW treatments and their impact in theenvironment.

LC-QqQ/LITMS provides high sensitivity and quantitative performancefor target analysis

LC-HRMS opens the possibility to identify target, suspect and non-target compounds with improved reliability and robustness

The identification of suspects and non-target compounds is still ananalytical challenge

New developments in software and methods to predict fragmentationpatterns, ionization behavior and Rt are required

Ana Agüera

Agradecimientos

Proyecto REAQUAMinisterio de Economía y Competitividad (CTQ2013-46398-R)

GI de Tratamiento solares de aguaPlataforma Solar de Almería (CIEMAT)

Gracias por su atención!!Gracias por su atención!!

Unidad de Regeneración de AguasCIESOL