An Experimental Demonstration of a Multi-element Flame Photometer: Determination of Salt Concentration in Soy Sauce
Notice bibliographique
Résumé
<p>The routine determination of some group 1 and group 2 metals is important because of their biological, physiological and industrial relevance. Flame atomic emission spectrometry, or flame photometry (FP), is well-suited to the determination of several alkali and alkaline earth metals which are easily ionized in a gas flame. Here, we consider the application of flame photometry as a simple but sensitive analytical method which is normally restricted to the determination of one element at a time. We have demonstrated the use of a new multi-element instrument for the simultaneous determination of four cations, namely Li<sup>+</sup>, Na<sup>+</sup>, K<sup>+</sup> and Ca<sup>2+</sup> in six different brands of soy sauce currently available in the UK. The Na<sup>+</sup> concentrations are compared with quoted nutrition values given on the product labels, and found to be in very good agreement for “low-salt” soy sauce, but some departures were noted in the higher salt products, the present results indicating higher salt content than the supplied data. Li<sup>+</sup> concentrations were below the detection limit (i.e., &lt;1 mg/L under the conditions used in this study). This demonstration study has shown multi-element flame photometry to be a straightforward means of analysing water-based products that could be more widely adopted for many different applications. Typical maximum concentrations for the direct analysis of aqueous solutions were found to be 50 mg/L (Li<sup>+</sup>), 200 mg/L (Na<sup>+</sup>, K<sup>+</sup>) and 1000 mg/L (Ca<sup>2+)</sup>. Although not the primary goal of this study, we noted some variance between the present results and values quoted on some of the products. This may relate to the use of indirect methods for estimating salt (sodium) concentrations. The use of flame photometry, however, would provide a rapid measurement of important cations in a wide range of applications.</p>
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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) | 0,000 | 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 ».