Rapid Characterization of Naphthenic Acids Using Differential Mobility Spectrometry and Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
To analyze the naphthenic acid content of environmental waters quickly and efficiently, we have developed a method that employs differential mobility spectrometry (DMS) coupled to mass spectrometry (MS). This technique combines the benefits of infusion-based MS experiments (parallel, on-demand access to individual components) with DMS's ability to provide liquid chromatography-like separations of isobaric and isomeric compounds in a fraction of the time. In this study, we have applied a DMS-MS workflow to the rapid gas-phase separation of naphthenic acids (NAs) within a technical standard and a real-world oil sands process-affected water (OSPW) extract. Among the findings provided by this workflow are the rapid characterization of isomeric NAs (i.e., same molecular formulas) in a complex OSPW sample, the ability to use DMS to isolate individual NA components (including isomeric NAs) for in-depth structural analyses, and a method by which NA analytes, background ions, and dimer species can be characterized by their distinct behaviors in DMS. Overall, the profiles of the NA content of the technical and OSPW samples were consistent with published values for similar samples, such that the benefits of DMS technology do not detract from the workflow's accuracy or quality.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».