Cloud point extraction of Pd(II), Au(III), and Ag(I) prior to their determination by graphite furnace atomic absorption spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A simple and rapid cloud point extraction methodology has been developed for the separation and preconcentration of palladium (Pd2+), gold (Au3+), and silver (Ag+) ions. The metal ions in the initial aqueous solution were complexed with 4-allylthiosemicarbazide, and Triton X-114 was added as surfactant. Dilution of the surfactant-rich phase with acidified metanol was performed after phase separation, and the metal ions were determined by graphite furnace atomic absorption spectrometry. The main factors affecting the cloud point extraction procedure, such as pH, concentration of the ligand, amount of Triton X-114, equilibrium temperature, and incubation time, were investigated and optimized. Under the optimum experimental, the calibration graphs were linear upto 100 μg L−1 for Pd2+ and Au3+ and up to 80 μg L−1 for Ag+. The enrichment factors were 48, 53, and 51 for Pd2+, Au3+, and Ag+, respectively. The limits of detection, based on three times the standard deviation of the blank signal by seven replicate measurements, were 0.15, 0.07, and 0.04 μg L−1 for Pd2+, Au3+, and Ag+, respectively. The accuracy of the results was verified by analyzing spiked real samples (water, blood, and urine) as well as by comparison the results of geological samples with those obtained by ICP−MS after solvent extraction using ammonium pyrrolidinedithiocarbamate in methyl isobutyl ketone. The proposed method has been applied for the determination of the metal ions in real samples with satisfactory results.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».