Capillary HPLC/QTOF-MS for Characterizing Complex Naphthenic Acid Mixtures and Their Microbial Transformation.
Notice bibliographique
Résumé
A rapidly expanding oil sands industry in Canada produces and indefinitely stores large volumes of toxic aqueous tailings containing high concentrations of naphthenic acids (NAs), a complex mixture of naturally occurring aliphatic or alicyclic carboxylic acids. Although there is an acknowledged need to reduce the environmental risks posed by NAs, little is understood about their environmental fate due to a lack of appropriate analytical methods. A dilute-and-shoot reversed-phase capillary HPLC/QTOF-MS method was developed that combines high specificity and sensitivity, quantitative capabilities, the ability to detect novel transformation products, and new structural information within each NA isomer class. HPLC separated NAs, based on carbon number, degree of cyclization, and the extent of alkyl branching, and in so doing increased analytical sensitivity up to 350-fold while providing additional specificity compared to infusion techniques. For tailings water, an interlaboratory study revealed many differences in isomer class profiles compared to an established GC/MS method, much of which was attributed to the misclassification of oxidized NAs (i.e., NA + O) by low-resolution GC/MS. HPLC/QTOF-MS enabled the detection of oxidized products in the same chromatographic run, and Van Krevelen diagrams were adapted to visualize the complex data. A marked decrease of retention times was evident in Syncrude tailings water compared to a commercial mixture, suggesting that tailings water is dominated by highly persistent alkyl-substituted isomers. A biodegradation study revealed that tailings water microorganisms preferentially deplete the least alkyl-substituted fraction and may be responsible for the NA profile in aged tailings water.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».