A comparison of hydrocarbon and alkali metal response in the flame ionization detector used in subcritical water chromatography
Notice bibliographique
Résumé
The flame ionization detector (FID) response toward alkali metals and hydrocarbons was compared. Optimal hydrogen flame gas flow rates were found near 40 mL/min for hydrocarbon response and 80 mL/min for alkali response. While each displayed a linear FID response, alkali metals produced several orders of magnitude greater detector sensitivity than hydrocarbons. Of note, KCl, NaCl, LiCl, and ethanol yielded respective FID sensitivity of about 7500, 980, 130, and 1 mV/μg analyte. This was subsequently demonstrated to greatly alter the FID response of organic salts. For example, while formic acid is normally unresponsive in an FID, its potassium salt could be readily detected here at picogram levels. Conversely, this phenomenon also rendered the FID unsuitable for use with buffered mobile phases containing such salts. In particular, FID background and baseline noise levels for formic acid – sodium formate buffers were about 10 times larger than equivalent experiments with methanol–water and up to two orders of magnitude larger than pure water. Overall, the results show that alkali metals respond much stronger in the FID than do hydrocarbons. Accordingly, their presence in organic analytes or mobile phases must therefore be accounted for when using this detector, particularly in areas such as subcritical water chromatography where it is commonly employed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».