Molecular characterization of petroporphyrins in crude oil by electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Petroporphyrin compositional analysis of a heavy crude oil has been realized by isolation and subsequent ESI-FT-ICR mass spectrometric analysis of the porphyrin-containing fractions. Vanadium octaethyl (V=O(II)OEP) and nickel octaethyl (Ni(II)OEP) porphyrin standards were analyzed to determine favorable electrospray ionization conditions and provide insight as to the molecular species present (e.g., adducts, multimers). Standard V=O(II)OEP and Ni(II)OEP solutions revealed the presence of both monomer and dimer species with a greater relative abundance of monomers. In contrast, mass spectral analysis of a porphyrin fraction from Cerro Negro crude oil was dominated by dimeric species. MS3 analysis identified a dioctylphthalate (DOP) contaminant, likely introduced during fractionation of the crude oil. DOP-porphyrin complexes and porphyrin-porphyrin dimers were then identified. Infrared multiphoton dissociation (IRMPD) of dimeric species produced the corresponding monomers with minimal fragmentation. The monomeric petroporphyrins were analyzed to reveal the metal (Ni(II) or V=O(II)), porphyrin type (e.g., etio vs. DPEP), and distribution of alkylation.Key words: petroporphyrin, porphyrin, petroleum, electrospray ionization, mass spectrometry, Fourier transform, ion cyclotron resonance, ICR, FT-ICR, FTMS.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».