Oil fingerprinting analysis using commercial solid phase extraction (SPE) cartridge and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)
Notice bibliographique
Résumé
This study used solid phase extraction (SPE) cartridges for rapid cleanup and fractionation of oil samples in oil fingerprinting analysis. A series of commercially available florisil cartridges, normal phase SPE cartridges, and silica gel/cyanopropyl (SiO2/C3-CN) SPE cartridges was selected for the fractionation of oil into aliphatic and aromatic hydrocarbons. The florisil cartridges and normal phase SPE cartridges can clean up the oil samples but are unable to separate them into two fractions. The SiO2/C3-CN (1 g/0.5 g) SPE cartridge successfully separated oil samples into aliphatic and aromatic fractions by eluting with 4 mL of hexane and 4 mL of dichloromethylene (DCM)/hexane (3 : 1, v:v), respectively. No cross-elution was observed between aliphatic and aromatic fractions when oil loading mass was less than 40 mg on the SiO2/C3-CN SPE cartridge. The relative standard deviation (RSD) of five replicates of SPE-GC-MS analysis of 5 mg of reference oil is 2.8%, 1.2%, and 6.9% for total n-alkanes, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and biomarkers, respectively. The recoveries of six spiked deuterated surrogates were all above 95%. This SPE-GC-MS method was used for the fingerprinting analysis of various crude oils, refined petroleum products, and environmental sediment samples. The characterized target hydrocarbons included n-alkanes, unsubstituted priority PAHs and alkylated homologues, and biomarker terpanes and steranes. The concentration profiles and diagnostic ratios of target compounds are both comparable to those obtained by the conventional silica gel column-GC-MS method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».