中国科学院大连化学物理研究所研究员徐舒涛与北京大学研究员王蒙、教授马丁团队合作，采用核磁共振技术给废塑料混合物“做体检”，以识别塑料内部关键化学结构。近日，相关成果发表于《自然》。

塑料制品在生活中几乎无处不在，但大多数塑料不易分解，导致废弃塑料难处理、难回收。精准识别废塑料混合物的组分，是有效分离回收的前提。固体核磁共振技术具有直接研究不可溶样品的优势，能提供详细的原子级局部结构、分子运动、相互作用和化学环境等信息，是研究聚合物体系不可或缺的手段。

在该工作中，研究团队创新性利用同核去耦的异核相关核磁共振方法，通过优化转速、接触时间和同核去耦射频场强度等参数，以13C标记的酪氨酸盐酸盐为标准样品，结合标准化学品塑料混合制成的模型样品，实现了在聚苯乙烯、聚乳酸、聚氨酯、聚碳酸酯、聚氯乙烯、聚对苯二甲酸乙二酯、聚乙烯和聚丙烯8种塑料混合物中对单一组分的指纹峰识别。所获得的谱图具有强度高、间接维分辨率好的特点，可有效识别塑料混合物中各种官能团并监测其演变。

据悉，通过这种新方法，生活和工业中产生的废塑料混合物不需经过复杂且效率低下的分类和分拣过程，都可混合处理。

该研究通过在废塑料混合物中识别特征信号的官能团，为废塑料混合物的分离与转化研究奠定了基础，有望实现更有效和可持续的塑料资源利用。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-025-09088-7

（原载于《中国科学报》 2025-07-02 第1版 要闻）