Determination of unreacted 2,4-toluene diisocyanate (2,4TDI) and 2,6-toluene diisocyanate (2,6TDI) in foams at ultratrace level by using HPLC-CIS-MS-MS
Notice bibliographique
Résumé
Isocyanates can cause occupational asthma. By using available HPLC-UVF methods, isocyanates can be quantified only at levels above 1% of the Permissible Exposure Limits (PEL). Once sensitized, workers can react to concentrations below these limits of detection (LOD) making these methods insufficiently sensitive to adequately evaluate trace amounts of isocyanates present in air or in materials at safe levels for sensitized workers. This article describes a novel method for isocyanate analysis allowing the quantification of 2,4TDI and 2,6TDI monomers at very low concentrations using HPLC-CIS-MS-MS. The method's sensitivity increases with a decrease in the alkali radius. The LOD is 0.039 ng mL(-1) for 2,4TDI and 0.100 ng mL(-1) for 2,6TDI in solution when lithium is the alkali adduct, which is 20 times more sensitive than HPLC-UVF method. This new method allows determination in foam at levels of 0.078 ng g(-1) for 2,4TDI and 0.200 ng g(-1) for 2,6TDI respectively, for a 0.5 g foam sample. This is more than 100 times more sensitive than other methods for determining free monomers in solid materials. Analytical reproducibility and precision are better than 92% and 93% for both diisocyanate monomers. The use of HPLC-UVF conventional method failed to detect unreacted isocyanates in foam samples, but TDI monomers were quantified by HPLC-CIS-MS-MS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».