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Enregistrement W1482351923 · doi:10.1002/9780470027318.a0849

Organic Acids Analysis in Environmental Samples, Ion Chromatography for Determination of

2000· other· en· W1482351923 sur OpenAlexaff
Sigrid Peldszus

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Analytical Chemistry · 2000
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIon chromatographyChemistryIon exchangeOrganic anionMatrix (chemical analysis)SnowCarboxylateInorganic ionsAdsorptionRain and snow mixedPrecipitationElutionIonChromatographyEnvironmental chemistryOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The analysis of environmental samples typically focuses on aliphatic short‐chain organic acids. The origin of these organic acids and the motivation for their analyses are unique for each type of matrix. Environmental sample matrices are very diverse and can range from air and atmospheric precipitation such as fog, rain or snow to wastewater, drinking water or landfill leachates and soil pore water. This diversity in matrix leads to substantial differences in organic acid concentrations and different organic acid distributions in the various types of environmental samples. Hence, the analytical techniques employed have to be adapted to the particular matrix under investigation. Ion chromatography is one of the most commonly used techniques for organic acid analysis. Competing ion chromatographic methodologies are anion (ion)‐exchange chromatography (IC) and ion exclusion chromatography (ICE). The separation principles underlying each of these techniques are very different and may be used to their advantage. In IC, anions are separated by anion exchange processes between the cationic exchange groups on the resin and the eluent. Hence, inorganic anions and carboxylate anions may be analyzed at the same time (e.g. rain). Limitations of this technique set in when the inorganic anion concentration is much larger than the carboxylate concentration. As a consequence, inorganic anion peaks may mask or co‐elute with the analyte of interest. However, techniques have been developed to handle this problem, for example in drinking‐water analysis. The separation mechanism in ICE is much more complex than in IC involving Donnan exclusion, adsorption and steric exclusion. ICE is generally used for the separation of weak organic acids since strong organic acids elute in the system peak in the front of the chromatogram. Hence, large concentrations of strong inorganic anions, for example sulfate or chloride, will not interfere with the analysis of weak organic acids. However, organic acids with relatively low p Ka values may be difficult to separate from the system peak. In addition, weak inorganic acids such as carbonate have the potential to interfere with the analysis of certain organic acids if present in large enough concentrations. Other techniques than ion chromatography have been used for organic acid analysis. Direct injections of samples into a gas chromatograph are very common for measuring volatile fatty acids (VFAs) in wastewater. More complex gas chromatography (GC) methods, which include concentration and derivatization steps, have been employed to analyze for specific types of organic acids such as dicarboxylic acids in rain. Capillary electrophoresis (CE) is a newer technique, which has not been used widely in routine analysis. However, speciality applications such as the determination of organic acids in a single raindrop show the potential of this type of methodology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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