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Enregistrement W1585544537 · doi:10.22036/abcr.2014.5595

Simultaneous Determination of Disinfection By-products in Water Samples from Advanced Membrane Treatments by Headspace Solid Phase Microextraction and Gas Chromatography-Mass Spectrometry

2014· article· en· W1585544537 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyChemistrySolid-phase microextractionExtraction (chemistry)Gas chromatography–mass spectrometryBrackish waterMass spectrometryWastewaterDetection limitGas chromatographyRepeatabilitySolid phase extractionEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A headspace-solid phase microextraction (HS-SPME) and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) method has been developed for the simultaneously determination of 20 disinfection by-products (DBPs) in water samples from reverse osmosis (RO) membranes. Selected compounds belong to different families including: trihalomethanes (THMs), halogenated acetonitriles (HANs), halogenated nitromethanes (HNMs), halogenated ketones (HKs) and other halogenated DBPs. Four commercial fibres with different polarities were tested for the extraction of the compounds and the main variables affecting HS-SPME such as extraction time, extraction temperature and pH of the samples were optimized by applying a central composite design. The method showed good detection limits in the range of 0.003 g l-1 up to 0.010 g l-1 for most of the compounds with reasonable linearity with r2 higher than 0.991. Moreover, the repeatability of the method, expressed as relative standard deviation (RSD) was lower than 13% (n = 5, 1 g l-1 ) in brackish and wastewater samples. The validated method has been applied for the determination of the target DBPs in RO water samples from application research units, which treated water from various origins (wastewater, brackish water and sea water), showing good performance in the different types of studied samples. The analysis revealed the presence of several DBPs regarding different families, such as trichloromethane (with concentrations up to 0.36 μg l -1 ), chloroiodomethane (0.5-1.44 μg l -1 ), dibromochloromethane (found at concentrations up to 0.76 μg l -1 ) and tribromoacetaldehyde (at concentrations up to 11 μg l -1 in the influent samples). The tendency of most of them indicated a trend of removal by reverse osmosis treatments, especially the total concentration of THMs which decreased below the limit of detection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,392 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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