Bias Assessment of Current Technologies Used for the Determination of Low Levels of Moisture in Mineral Oil Samples
Notice bibliographique
Résumé
The problem in the current debate on the accuracy of Karl Fischer (KF) titrations lies in the fact that coulometry is being compared to volumetry on mineral oil samples for which the true moisture content is unknown. To clarify this point, dehydrated oil samples equilibrated under known temperature and relative humidity conditions and equilibrated oil samples containing known amounts of added moisture were used to assess the accuracy of the determinations. In addition, the measurements were extended to other techniques given that it is unlikely that they would be affected by the same phenomenon causing the KF systematic errors. The samples sent to different laboratories were analyzed by headspace/capillary gas chromatography, gas-phase H2 sensor, oil-phase or gas-phase RH sensors, KF coulometric titration with direct or indirect injection, and KF volumetric titration using a standard or NIST modified procedure. The laboratory comparison showed that with the exception of 4 techniques out of 10 that were tested, the measurements gave results in the expected concentration range. Considering the exceptions, two techniques based on volumetric titration yielded results tainted with an important positive bias for both sample types. This bias, tentatively associated with the high iodine end point concentration used by these systems, was estimated at approximately 22 ppm under the conditions applied by NIST. On the other hand, the two RH sensors showed a marked tendency to underestimate the value of the samples containing high moisture content. In this case, a loss of analyte through wall adsorption during the time required to achieve steady-state conditions in the measuring chamber seems to be at the origin of the negative biases.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».