Ultra Performance Liquid Chromatography Ion Mobility Time-of-Flight Mass Spectrometry Characterization of Naphthenic Acids Species from Oil Sands Process-Affected Water
Notice bibliographique
Résumé
Ultraperformance liquid chromatography ion mobility time-of-flight mass spectrometry (UPLC-IM-TOFMS), integrating traveling wave ion mobility spectrometry (TWIMS) with negative electrospray ionization (ESI) mode, was used to achieve two-dimensional (2D) separation (drift vs retention times) of naphthenic acids (NAs). Unprocessed and ozonated commercial NAs were used for method development. Only O2-NAs were found in unprocessed NAs with ozonation creating O3-NAs and O4-NAs. Unprocessed and ozonated oil sands process-affected waters (OSPW) were examined to validate the method for complex matrix NAs. Ozonation increased the x number for Ox-NAs (2 ≤ x ≤ 5) and also impacted the -Z number distribution. OSPW extracted using dichloromethane removed the potential for sample matrix impacts and was used for MS/MS NAs characterization. The Ox-NAs (2 ≤ x ≤ 6) were identified with O2-NAs separated into three clusters indicating isobaric and isomeric species. MS/MS was used to verify compounds, while also indicating the presence of CH3CH2S- NAs groups. This result may be useful for future studies of sulfur-NAs fate, toxicity, and treatment. Overall, the value-added information provided by UPLC-IM-TOFMS makes it a promising analytical technique for analysis of NAs in complex OSPW samples. Moreover, this methodology can be used for other matrices to investigate relative molecular sizes and to separate complex species (e.g., fatty acids, lipids), making it beneficial for environmental and bioanalytical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».