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Enregistrement W1969157025 · doi:10.1021/ac400981z

Characterization of Phenol and Alkyl Phenols in Organic Matrixes with Monoethylene Glycol Extraction and Multidimensional Gas Chromatography/Mass Spectrometry

2013· article· en· W1969157025 sur OpenAlexaff
Jim Luong, Ronda Gras, Hernan J. Cortes, Robert A. Shellie

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhenolChromatographyExtraction (chemistry)PhenolsAlkylDetection limitGas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryGas chromatographyAnalyteOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of monoethylene glycol as an extraction medium for removing phenol and alkyl phenols in organic matrixes such as hydrocarbons is introduced and combined with a practical analytical multidimensional gas chromatography approach. The analytical approach has been successfully developed for the characterization of phenol, cresols, xylenols, and alkyl phenols like 4-ethylphenol and 2,3,5-trimethylphenol. The technique employs a single-step extraction of the analytes with monoethylene glycol and sonication, followed by multidimensional gas chromatography with mass spectrometry in selected ion monitoring mode for the detection and quantitation. Extraction efficiency of phenol approached 100% while cresols, xylenols, and 4-ethylphenol were 97% or higher and 2,3,5-trimethylphenol was better than 91% under the analytical conditions used. With the technique described, a complete analysis can be conducted in less than 16 min. Reproducibility of area counts at two levels, namely, 5 ppm(w) and 50 ppm(w) over a period of 2 days were found to be less than 4% (n = 20). The analytes of interest was found to be linear over a range from 100 ppb(w) to 250 ppm(w) with correlation coefficient of at least 0.999 and detection limit of 50 ppb(w) . Spike recoveries from 500 ppb(w) to 250 ppm(w) for all analytes range from 96 to 102%.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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