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Enregistrement W2163764596 · doi:10.1093/chromsci/45.10.664

Capillary Flow Technology with Multi-Dimensional Gas Chromatography for Trace Analysis of Oxygenated Compounds in Complex Hydrocarbon Matrices

2007· article· en· W2163764596 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatographic Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyHydrocarbonCapillary actionDetection limitAnalytical Chemistry (journal)Gas chromatographyMethanolCorrelation coefficientPropanolVolumetric flow rateOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By employing multi-dimension gas chromatography with capillary flow technology in combination with highly selective capillary columns and a pressurized liquid injection system, light oxygenated compounds such as methanol, ethanol, n-propanol, 2-propanol, and n-butanol in the presence of either light hydrocarbon, heavy hydrocarbon, or aromatic matrices can be measured accurately with minimal possibility of a false positive. Using this technique, a detection limit of at least 0.20 ppm (w/w) with a linear correlation coefficient greater than 0.9993 over a range from 0.5 ppm to 600 ppm (w/w) and a relative standard deviation of greater than 2.7% are achieved for the solutes tested. The technique can also be effective for the measurement of other classes of oxygenated compounds such as ethers, aldehydes, and ketones. Another added benefit for the implementation of capillary flow technology is the capability to conduct column back-flushing, where heavier, undesired solutes in a sample can be back-flushed from the chromatographic system to improve system cleanliness and sample throughput.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,018
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle