Identification of Novel Fluorinated Surfactants in Aqueous Film Forming Foams and Commercial Surfactant Concentrates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies comparing the results of total organofluorine-combustion ion chromatography (TOF-CIC) to targeted analysis of perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFASs) by liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) have shown that a significant yet variable portion of the total organofluorine in environmental and biological samples is in the form of unknown PFASs. A portion of this unknown organofluorine likely originates in proprietary fluorinated surfactants not included in LC-MS/MS analyses and not fully characterized by the environmental science community, which may enter the environment through use in aqueous film forming foams (AFFFs) for firefighting. Contamination of water, biota, and soils with various PFASs due to AFFF deployment has been documented. Ten fluorinated AFFF concentrates, 9 of which were obtained from fire sites in Ontario, Canada, and two commercial fluorinated surfactant concentrates were characterized in order to identify novel fluorinated surfactants. Mixed-mode ion exchange solid phase extraction (SPE) fractionated fluorinated surfactants based on ionic character. High resolution mass spectrometry assigned molecular formulas to fluorinated surfactant ions, while collision induced dissociation (CID) spectra assisted structural elucidation. LC-MS/MS detected isomers and low abundance fluorinated chain lengths. In total, 12 novel and 10 infrequently reported PFAS classes were identified in fluorinated chain lengths from C3 to C15 for a total of 103 compounds. Further research should examine the environmental fate and toxicology of these PFASs, especially their potential as perfluoroalkyl acid (PFAA) precursors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle