Enhanced characterization of oil sands acid-extractable organics fractions using electrospray ionization–high-resolution mass spectrometry and synchronous fluorescence spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The open pit oil sands mining operations north of Fort McMurray, Alberta, Canada, are accumulating tailings waste at a rate approximately equal to 4.9 million m(3) /d. Naphthenic acids are among the most toxic components within tailings to aquatic life, but structural components have largely remained unidentified. In the present study, electrospray ionization high-resolution mass spectrometry (ESI-HRMS) and synchronous fluorescence spectroscopy (SFS) were used to characterize fractions derived from the distillation of an acid-extractable organics (AEO) mixture isolated from oil sands process-affected water (OSPW). Mean molecular weights of each fraction, and their relative proportions to the whole AEO extract, were as follows: fraction 1: 237 Da, 8.3%; fraction 2: 240 Da, 23.8%; fraction 3: 257 Da, 26.7%; fraction 4: 308 Da, 18.9%; fraction 5: 355 Da, 10.0%. With increasing mean molecular weight of the AEO fractions, a concurrent increase occurred in the relative abundance of nitrogen-, sulfur-, and oxygen-containing ions, double-bond equivalents, and degree of aromaticity. Structures present in the higher-molecular-weight fractions (fraction 4 and fraction 5) suggested the presence of heteroatoms, dicarboxyl and dihydroxy groups, and organic acid compounds with the potential to function as estrogens. Because organic acid compositions become dominated by more recalcitrant, higher-molecular-weight acids during natural degradation, these findings are important in the context of oil sands tailings pond water remediation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».