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Enregistrement W2087739741 · doi:10.1002/jssc.200900023

Sampling and analysis of nanoparticles with cold fibre SPME device

2009· article· en· W2087739741 sur OpenAlexaff
Jacek A. Koziel, Shokouh Haddadi, Wolfgang Koch, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueJournal of Separation Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolumetric flow rateChemistryParticle sizeParticle (ecology)NanoparticleAnalytical Chemistry (journal)CoolantMaterials scienceChromatographyNanotechnologyMechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach is described to capture nano-size aerosols on internally-cooled micro tubing of the solid-phase microextraction (SPME) device followed by convenient introduction of the collected analytes into analytical instrument. Particles were generated using an aerosol formation by homogeneous nucleation of an organic vapor, and subsequent growth to nano-size particles by coagulation of decanedioic acid, bis[2-ethylhexyl] ester (DEHS). The approach was validated by using carbon dioxide-cooled micro tubing to collect the nanosize DEHS particles followed by analyses on GC-flame ionization detector (FID). Particle size ranged from 150 to 590 nm. Temperature difference between the SPME device and DEHS particles mixture created a temperature gradient and resulted in thermophoretic effect that was determining the extraction rate. SPME device was cooled to as low as -75 degrees C, while the DEHS remained close to room temperature. Several aspects of nanoparticle sampling were tested to demonstrate the principle of the sampling approach. These included the effects of thermal gradient, sample flow rate, sampling time, CO(2) delivery mode (constant coolant delivery vs. constant temperature), and particle size. Results were normalized to measure particulate concentrations using direct sampling with PTFE filters. Nanoparticle extractions of DEHS mass were proportional to sampling time. Normalized mass of DEHS extracted increased with increase in temperature gradient and with increase of the cross flow velocity. Preliminary results indicate that the variation of heat transfer boundary layer caused by the variation in the cross flow velocity produce self-compensating effect at constant coolant delivery, indicating that this approach could be used for field determinations including the time-weighted average sampling of nanoparticles. Thus, it may be possible to develop simple device based on this concept for field applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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