Residues of Explosives in Groundwater Leached from Soils at a Military Site in Eastern Germany
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensitive analytical procedures are needed for detection of a broad range of explosive compounds and transformation products in groundwater. This study was thus conducted to (1) assess the utility of various instrumental techniques for detection of such substances in groundwater and to 2) isolate the principal toxic components leached from contaminated soils to groundwater at a former military site in Eastern Germany. The organonitrogen explosives and possible transformation products investigated, including aniline, 2‐NA, 4‐M‐2‐NA, 2‐M‐5‐NA, 2,4‐DNA, NB, 2‐NT, 3‐NT, 4‐NT, 2,6‐DAT, 2‐M‐3‐NA, 2,3‐DNT, 2,4‐DNT, 3,4‐DNT, 4‐A‐2‐NT, 2‐A‐4‐NT, TNB, 4‐A‐2,6‐DNT, 3,5‐DNA, 2‐A‐4,6‐DNT, 1,3‐DNB, 4‐MA, 2,6‐DNT, TNT, 3,5‐DNT, and 2,4‐DA‐6‐NT. Various instrumental methods were used, including LC/UV and LC/amperometric detection with mass spectrometry confirmation of analytes. GC/MS and LC/MS techniques using a Hewlett Packard MSD, a Finnigan MAT GCQ ion trap, and a Fisons AutospecQ were applied. Instrumental detection limits were about 0.4 µg/L using tandem mass spectrometry. For some sites, the groundwater was contaminated with up to 6000 µg/L per component, whereas the levels of transformation products were detected as low as 0.4 µg/L. The residues of explosives are believed to have leached directly from contaminated soils at the sites. Fractionation of groundwater samples followed by toxicity testing using microtox bioassays, revealed that the nitro compounds (NB, 2,4‐DNT, 2,4,6‐TNT, 4‐A‐2,6‐DNT, and 2‐A‐4,6‐DNT) were in general the principal acute toxic components at most sites investigated, whereas the mutagenic effects were assigned to the amino compounds. Acknowledgments This work was funded in part by the Germany‐Canada Bilateral Program and conducted in support of the PhD thesis of Katrin Spiegel. The support of Professor Welsch, University of Ulm, Germany, and Mr. Helmut Bianchi is gratefully acknowledged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».