Three-Way Analysis of Fluorescence Spectra of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons with Quenching by Nitromethane
Notice bibliographique
Résumé
The application of trilinear decomposition (TLD) to the analysis of fluorescence excitation-emission matrices of mixtures of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) is described. The variables constituting the third-order tensor are excitation wavelength, emission wavelength, and concentration of a fluorescence quencher (nitromethane). The addition of a quencher to PAH mixtures selectively reduces the fluorescence intensity of mixture components according to the Stern-Volmer equation. TLD allows the three-way matrix to be decomposed to give unique solutions for the excitation spectrum, emission spectrum, and quenching profiles for each component. The availability of spectra and calculated Stern-Volmer constants can aid in the identification of unknown components. Preprocessing of the data to correct for Rayleigh/Raman scatter and primary absorption by the quencher is necessary. Both three-component (anthracene, pyrene, 1-methylpyrene) and four-component (fluoranthene, anthracene, pyrene, 2,3-benzofluorene) synthetic mixtures are successfully resolved by TLD using quencher concentrations up to 100 mM. Results are compared using both alternating least-squares and direct trilinear decomposition algorithms. The reproducibility of extracted Stern-Volmer constants is determined from replicate experiments. To illustrate the application of TLD to a real sample, a chromatographic cut from the analysis of a light gas oil sample was used. Analysis of the TLD extracted spectra and quenching constants suggests the presence of three classes of polycyclic aromatic hydrocarbons consistent with data from a second dimension of chromatography and mass spectrometry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».