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Enregistrement W2078295226 · doi:10.1021/ef000225v

Hydrocarbon Compound Type Analysis by Mass Spectrometry:  On the Replacement of the All-Glass Heated Inlet System with a Gas Chromatograph

2001· article· en· W2078295226 sur OpenAlexaff
Stilianos G. Roussis, W. Pat Fitzgerald

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryChemistryRepeatabilityGas chromatographyChromatographyAnalytical Chemistry (journal)HydrocarbonGas chromatography–mass spectrometryHydrocarbon mixturesSample preparationOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrocarbon compound type analysis by mass spectrometry is a simple and powerful method that provides extensive compositional information about complex petroleum fractions. Sample introduction into the mass spectrometer has been successfully done for over 30 years using the all-glass heated inlet system (AGHIS). However, the limited transportability of the AGHIS has considerably restricted the wider usage of mass spectrometry for hydrocarbon compound type analysis. In this work, a gas chromatograph (GC) has been examined as a system equivalent to the AGHIS for the introduction of petroleum fractions into the mass spectrometer (MS). It is demonstrated that the GC is a versatile system that offers many advantages over the AGHIS, including simplicity of operation, ease of maintenance, automation, and transportability. Most importantly, the use of the GC allows for the detection of individual compounds, a feature not available with the AGHIS. The capabilities of the GC/MS system have been examined by the analysis of several representative petroleum fractions. The differences in the results obtained by the two sample introduction methods are of the same order of magnitude as the repeatability of the two methods. The ability of the GC/MS system to determine individual compounds in low-boiling-range samples has been illustrated by the use of selective-ion monitoring (SIM) experiments. Individual compounds in heavier samples have been determined by using the automated deconvolution program AMDIS to separate overlapping components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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