Analysis of Asphaltenes and Asphaltene Model Compounds by Laser-Induced Acoustic Desorption/Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced acoustic desorption (LIAD)/electron ionization (EI) was used to study asphaltene model compounds and asphaltenes derived from North American crude oil in a Fourier transform ion cyclotron resonance (FT-ICR) mass spectrometer (MS). Successful desorption by LIAD of all model compounds (including a polyphenylated vanadoyl porphyrin) as intact neutral molecules into the mass spectrometer indicates that this method allows the evaporation of most if not all components of asphaltenes into mass spectrometers for further characterization. Electron ionization is a universal ionization method that ionizes all organic compounds. Hence, it is not surprising that all the model compounds studied were successfully ionized by using this method. Furthermore, this method yielded stable molecular ions for all model compounds studied. Because LIAD/EIMS provides MW information for these model compounds, this is almost certainly also true for all components of asphaltenes. Examination of asphaltene samples derived from North American crude oil by using this technique yielded a MW distribution of about 350−1050 Da and provided structural information for asphaltene components.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».