On-Line Desalting of Crude Oil in the Source Region of a Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometer
Notice bibliographique
Résumé
The presence of dissolved metal ions in waters associated with crude oils has many negative implications for the transport, processing, and refining of petroleum. In addition, mass spectrometric analysis of sodium containing crude oil samples suffers from ionization suppression, unwanted adduct formation, and an increase in the complexity of data analysis. Here, we describe a method for the reduction/elimination of these adverse effects by modification of the source region gas-inlet system of a 12 T Fourier transform ion cyclotron resonance (FT-ICR) mass spectrometer. Several acids were examined as part of this study, with the most suitable for on-line desalting found to have both high vapor pressure and low pK(a); 12.1 M HCl showed the strongest desalting effect for crude oil samples with a sodium removal index (SRI) of 88%-100% ± 7% for the NaOS compound class. In comparison, a SRI of only 38% ± 9% was observed for a H₂O/toluene solution-phase extraction of oil 1. These results clearly demonstrate the increased efficacy of pseudo-vapor phase desalting with the additional advantages that initial sample solution conditions are preserved and no sample preparation is required prior to analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».