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Enregistrement W1989476998 · doi:10.1021/ac990747b

Membrane Extraction with a Sorbent Interface for Headspace Monitoring of Aqueous Samples Using a Cap Sampling Device

2000· article· en· W1989476998 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesParks CanadaBaxter Healthcare CorporationMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésChemistryEthylbenzeneBTEXSorbentChromatographyTolueneExtraction (chemistry)XyleneAnalytical Chemistry (journal)Aqueous solutionSample preparationVolatile organic compoundSampling (signal processing)AdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cap-shaped device was employed for headspace sampling. This sampling device coupled to membrane extraction with a sorbent interface (MESI) is intended to perform on-site and on-line aqueous sample monitoring. A laboratory sampling testwas performed both at the water surface and under water, and it showed some advantages in underwater monitoring. A group of volatile organic compounds (VOCs), varying in PDMS/gas and gas/water distribution constants, benzene, toluene, ethylbenzene, o-xylene, and trichloroethylene (TCE), was used for the sampling study. Magnetic stirring of the sample and circulation of the headspace air with a microfan were used for the enhancement of mass transfer between sample matrix and membrane to obtain higher extraction rate and efficiency. The agitation approaches were investigated individually and compared. The results showed that simultaneous agitation in water and air could greatly improve the extraction efficiency. Good linearity and precision and low detection limits were obtained for water-surface monitoring. The study demonstrated that Cap-MESI is a useful tool for field headspace monitoring of volatile organic compounds.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,717

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,272 · 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