第五章 討論
第二節 分析方法之探討
以「合成清潔劑之物理性檢驗法」
(28)
進行 pH 值之檢測，雖然簡單 方便，但在實驗過程中發現，樣品經過攪拌 6 分鐘後之 pH 值才比較穩 定，所以建議在測定 pH 值前，應將樣品攪拌完全。5-2.2 砷及鉛
若使用「食品用洗潔劑檢驗方法」
(30)
所公告的方法來進行砷及鉛的 檢驗，不但手續繁複，也相當費時。因此，本研究參考環檢所「水中金 屬檢測方法」(31)
並依實際的情況，調整檢量線的範圍。不過，由於清潔 劑本身屬於黏性較高之物質，利用石墨爐式原子吸收光譜儀來檢測時，可能因每次高溫燃燒後，使得清潔劑的有機物質容易碳化，殘留於石墨 管表面，造成污染，而影響其分析結果，所以應在每次分析結束後，將 石墨管中之積碳加以清除，以便下一次分析使用。
5-2.3 甲醇
「食品用洗潔劑檢驗方法」
(30)
使用 GC–FID 進行分析雖然簡單快 速，但清潔劑內所含之物質相當複雜，若利用 GC–FID 檢驗會有定性上 的困難。因此，為了實驗的方便性以及定性的問題，本研究選擇 GC/MS 來解決定性方面的問題，並成功將其他物質與甲醇分離出來。在殘留分析的時候，利用添加的方式加入清潔劑的樣品中，但由於 甲醇本身屬於揮發性物質，而添加的濃度並不高，所以很可能會在添加 的過程揮發，所以須特別小心快速的加入試樣中。
5-2.4 三氯沙
由於目前無三氯沙的公告分析方法，所以本研究利用有關的文獻之
分析方法
(33,34,35)
以及實際的狀況加以調整。由於市售清潔劑中三氯沙的含量範圍很大，所以檢量線範圍經過幾次的修改才確認。
殘留分析方面，由於本研究所使用的三氯沙藥品為粉末狀，需溶於 有機溶劑中才能使用；但在添加於樣品中時，因樣品所使用的水會將有 機溶劑稀釋，造成部分三氯沙恢復成固態粉末，因此可能會影響其分析 結果。
第三節 殘留分析結果的探討
本研究所探討的影響因子是模擬實際使用清潔劑的狀況而設定，然 而田口式驗法有一定的組合方法，所以無法將所有的條件都列入實驗的 因子；因此，在選擇影響因子的過程中，本研究儘量以簡單方便的實驗 條件為選擇依據。
砷、鉛及甲醇殘留於餐具的結果發現，大部分的條件都不會影響其 殘留；其可能原因是所添加的濃度即使是標準的五倍，其濃度還是相當 低，所以在清洗的過程當中，很容易被清除掉。
三氯沙殘留於餐具的結果發現，界面活性劑的濃度是影響殘留的主 因。如圖 4-3.34 所示，界面活性劑濃度越高、三氯沙殘留量越低，其原 因可能跟三氯沙在添加的過程中，部分三氯沙會恢復成固態粉末的關 係，進而影響殘留的結果。相同的問題也出現在蔬果殘留的部份，所以 針對這個問題可能在未來的分析應用時，需加以注意。
第六章 結論
本研究針對市售食品用清潔劑進行品項普查，結果發現：進口商品 未完全標示的比例較國產品嚴重，而國產品中又以 pH 值未標示最為普 遍，其不合格比例高達一半以上 (53%)。在標示具有抗菌效果的食品用 清潔劑部份，只標示具有抗菌功能卻未告知其具體成份者高達 27%。
在食品用清潔劑的含量檢測方面，pH 值不合格比例為 1.4%、螢光 劑不合格比例為 5.3%、甲醇不合格比例為 1.4%、砷及鉛含量則未超過 標準；至於含抗菌成份之食品清潔劑中三氯沙含量範圍為0.0017-0.056%
(三氯沙/清潔劑 g/ g)。雖然有部份產品只標示具抗菌效果卻未告知其抗 菌成份，但檢測結果顯示未標明成份的商品中有 62.5% 皆含有三氯沙；
而其它有標示成份的產品，也都檢驗出含有三氯沙。因此，市售食品用 抗菌清潔劑中含有三氯沙實際比例高達 90%。
使用殘留分析部份，利用添加方式使清潔劑中甲醇、鉛及砷濃度高達 標準五倍時，餐具經清洗後再使用時，甲醇完全未被檢出；而砷及鉛雖 然部份可檢出殘留，但其濃度均未超過飲用水水質標準
(42)
。三氯沙殘留 於餐具部份，只有界面活性劑會明顯影響使用後餐具表面上的三氯沙殘 留。三氯沙於蔬果的測試殘留發現，雖然葡萄較蘋果及蕃茄容易產生殘 留，但並無統計上的顯著差異；而所有測試的變項皆不會明顯影響蔬果 清洗後三氯沙的殘留。參考文獻
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中華民國 94 年 5 月 30 日。
表列
表2-2.1 CNS 食品及食具用合成清潔劑標準 項 目 品 質
pH 值(
1
)(25℃) 如標示所示，惟許可差為 ±1 表面活性劑量 15％ 以上螢光漂白劑 不得檢出
甲醇 1 mg/g 以下
砷含量（以 As 計）(
1
) 0.05 mg/L 以下 重金屬含量（以 Pb 計）(1
) 1.0 mg/L 以下表面張力(
1
) 40 達因/cm 以下 生物分解度 90％ 以上香料及著色劑 應符合國內有關衛生法令之規定 註(
1
)：試樣濃度為 6.7 g/L 之標準值表 2-5.1 常用直交表的應用範圍及實驗組合數目 直交表代號
(orthogonal array)
變相因子 數目 (factors)
變相因子級數 (levels)
可能組合數目 (combinations)
直交表實驗 數目 (trials)
L
4
(23
) 3 2 8 4L
8
(27
) 7 2 128 8L
9
(34
) 4 3 81 9L
12
(211
) 11 2 2,048 12 L16
(215
) 15 2 32,768 16 L16
(45
) 5 4 1,024 16L
18
(21
×37
) 1 72
3 4,374 18
表 3-3.1 砷之原子吸收光譜儀分析條件
基質修飾劑 Pd
Wavelength 193.7nm
slit 0.7nm
Lamp type EDL
Lamp Current 230mA Signal Measurement Peak area
Temp Ramp Hold Gas flow Read (℃) (sec) (sec) (mL/ min)
Drying 110 1 20 250
130 10 30 250
600 10 30 250
Ashing 1200 10 30 250 Atomization 2300 0 5 0 * Burn out 2450 1 3 250
表 3-3.2 鉛之原子吸收光譜儀分析條件 基質修飾劑 Ammonium Phosphate Wavelength 283.3nm
slit 0.7nm
Lamp type EDL
Lamp Current 230mA Signal Measurement Peak area
Temp Ramp Hold Gas flow Read (℃) (sec) (sec) (mL/ min)
Drying 110 10 30 250
500 10 30 250
500 1 15 250
Ashing 700 10 30 250 Atomization 1600 0 5 0 * Burn out 2450 1 5 250
表 3-4.1 餐具使用殘留之直交表 L
18
（22
× 37
）ArrayFactors and levels discription
Factors Level 1 Level 2 Level 3
表 3-4.2 蔬果使用殘留之直交表 L
9
（34
）ArrayFactors and levels discription
Factors Level 1 Level 2 Level 3
1 蔬果種類 蘋果 蕃茄 葡萄
2 界面活性劑濃度 6.7 g/L 33.5 g/L 67 g/L
3 三氯沙添加濃度 0.5 倍 1 倍 5 倍
4 蔬果浸泡時間 5 min 10 min 20 min 蔬果種類 界面活性劑濃度 三氯沙添加濃度 蔬果浸泡時間
Trial 1 1 2 2 2
Trial 2 2 2 1 3
Trial 3 1 1 1 1
Trial 4 1 3 3 3
Trial 5 3 3 1 2
Trial 6 2 3 2 1
Trial 7 2 1 3 2
Trial 8 3 1 2 3
Trial 9 3 2 3 1
表 4-1.1 檢驗樣品數
表 4-2.1 pH 值
類 別 合格 不合格
國產品 62 0
進口產品 12 1*
* pH 值為 8.04
表 4-2.2 螢光劑
類 別 合格 不合格
國產品 61 1
進口產品 11 2
表 4-2.3 砷
類 別 合格 不合格
國產品 62 0
進口產品 13 0
表 4-2.4 鉛
類 別 合格 不合格
國產品 62 0
進口產品 13 0
表 4-2.5 甲醇
類 別 合格 不合格
國產品 62 0
進口產品 12 1
*
* 1.93 mg/mL
表 4-3.1 砷殘留於餐具之直交表及結果
表 4-3.2 鉛殘留於餐具之直交表及結果
表 4-3.3 甲醇殘留於餐具之直交表及結果
表 4-3.4 三氯沙殘留於餐具之直交表及結果
表 4-3.5 三氯沙殘留於蔬果之直交表及結果
standard no. factor 1 A.蔬果種類
factor 2 B.界面活性劑濃度
factor 3 C.三氯沙添加濃度
factor 4 D.蔬果浸泡時間
三氯沙殘留濃度 mg/L
1 蘋果 33.5g/L 1 倍 10min 1.68877E-05
2 番茄 33.5gL 0.5 倍 20min 0(n. d.)
3 蘋果 6.7g/L 0.5 倍 5min 0(n. d.)
4 蘋果 67g/L 5 倍 20min 0.004920046
5 葡萄 67g/L 0.5 倍 10min 0(n. d.)
6 番茄 67g/L 1 倍 5min 0(n. d.)
7 番茄 6.7g/L 5 倍 10min 0.002337754
8 葡萄 6.7g/L 1 倍 20min 0.002189867
9 葡萄 33.5g/L 5 倍 5min 0.009217823
表 4-3.6 以直交表設計進行砷殘留於餐具實驗結果之 ANOVA 分析
Response ：砷殘留濃度
ANOVA for selected factorial model Analysis of variance table
Source Sum of Squares
df Mean
Square
F Value p-value Prob > F
The "Model F-value" of 5.50 implies the model is not significant relative to the noise.
There is a 16.44 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise.
Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.
In this case there are no significant model terms.
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model.
＊Factor A：清潔劑浸泡溫度
表 4-3.7 以直交表設計進行鉛殘留於餐具實驗結果之 ANOVA 分析
Response ：鉛殘留濃度
ANOVA for selected factorial model Analysis of variance table
Source Sum of Squares
df Mean
Square
F Value p-value Prob > F
Model 5296.66 15 353.11 12.00 0.0795 not significant A 497.81 1 497.81 16.92 0.0543
The Model F-value of 12.00 implies there is a 7.95% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise.
Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.
In this case AB are significant model terms.
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model.
＊Factor A：清潔劑浸泡溫度
表 4-3.8 以直交表設計進行甲醇殘留於餐具實驗結果之 ANOVA 分析
Response ：甲醇殘留濃度
ANOVA for selected factorial model Analysis of variance table
Source Sum of Squares
df Mean
Square
F Value p-value Prob > F Cor Total
0.00017
0.000The Model F-value of
1797693000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 00000000000000000.00 implies the model is significant. There is only a 0.01% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise.
Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.
In this case A, B, C, D, E, F, G, H, AB are significant model terms.
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model.
＊Factor A：清潔劑浸泡溫度 Factor G：清水清洗時間 Factor B：清水清洗溫度 Factor H：取樣的浸泡溫度 Factor C：餐具種類
Factor D：界面活性劑濃度
Factor E：甲醇添加濃度
表4-3.9 以直交表設計進行三氯沙殘留於餐具實驗結果之 ANOVA 分析
Response ：三氯沙殘留濃度
ANOVA for selected factorial model Analysis of variance table
Source Sum of Squares
df Mean
Square
F Value p-value Prob > F
Model 1.503E-007 15 1.002E-008 1095.40 0.0009 significant A 2.070E-011 1 2.070E-011 2.26 0.2714 Residual 1.829E-011 2 9.147E-012
Cor Total 1.503E-007 17
The Model F-value of 1095.40 implies the model is significant. There is only a 0.09%
chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise.
Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.
In this case D are significant model terms.
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model.
＊Factor A：清潔劑浸泡溫度
表4-3.10 以直交表設計進行三氯沙殘留於蔬果實驗結果之 ANOVA 分析
Response ：三氯沙殘留濃度
ANOVA for selected factorial model Analysis of variance table
Source Sum of Squares
df Mean
Square
F Value p-value Prob > F
Model 7.611E-005 6 1.268E-005 5.58 0.1598 not significant A 1.454E-005 2 7.272E-006 3.20 0.2382 C 5.332E-005 2 2.666E-005 11.73 0.0786 D 8.240E-006 2 4.120E-006 1.81 0.3556 Residual 4.547E-006 2 2.274E-006
Cor Total 8.065E-005 8
The "Model F-value" of 5.58 implies the model is not significant relative to the noise.
There is a15.98 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise.
Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.
In this case there are no significant model terms.
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model.
＊Factor A：蔬果種類
Factor C：三氯沙添加濃度
Factor D：蔬果浸泡時間
表 4-3.11 砷殘留於餐具之 ANOVA 各變項貢獻度分析 Term Sum of Squares % Contribution
表 4-3.11 砷殘留於餐具之 ANOVA 各變項貢獻度分析 Term Sum of Squares % Contribution