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Enregistrement W2210028827 · doi:10.1139/cjc-2015-0307

Piston-cylinder based micro liquid–liquid extraction with GC–qMS for trace analysis of targeted chlorinated organic compounds in water

2015· article· en· W2210028827 sur OpenAlexaffvenue
Jim Luong, R. Gras, Kaelyn Gras, Robert A. Shellie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilDow Chemical CompanyU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésChemistryDetection limitChromatographyRepeatabilityAnalyteExtraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)SolventCorrelation coefficientEnrichment factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fast and reliable approach for the measurement of sub parts-per-billion levels of targeted chlorinated compounds like tetrachloroethane, hexachloroethane, hexachlorobutadiene, pentachlorobenzene, and hexachlorobenzene in various water matrices such as waste water is described. The method employed a novel piston-cylinder-based micro liquid–liquid extraction technique using hexane as an extraction solvent. The device, known commercially as the MIXXOR, substantially accelerates extraction time by a factor of more than 100 times and reduces solvent consumption by a factor of 25 times when compared with the solvent extraction technique using wrist-action mechanical agitation. A recently introduced 6% cyanopropylphenyl –94% dimethylpolysiloxane capillary column offering a high degree of inertness was used for the separation of the analytes. A quadrupole mass spectrometer equipped with a triple-axis detector was also employed to enhance the instrument detection limit. With this technique, a complete separation for the analytes in water can be conducted in less than 10 min using a three-port SilFlow planar microfluidic device for back-flushing. Repeatability of retention times for all compounds were found to be less than 0.04% (n = 10). The compounds cited can be analyzed from 1 ng/mL to 10 μg/mL, with a detection limit and correlation coefficient of at least 0.5 ng/mL and 0.999, respectively. A relative precision of less than 1.2% relative standard deviation (RSD) (n = 20) at the 50 ng/mL level, with analyte recovery of greater than 99% (n = 3) from 10 ng/mL to 10 μg/mL, was obtained.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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