Comparison of Analytical Methods for the Determination of Uranium in Seawater Using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Trace element determinations in seawater by inductively coupled plasma mass spectrometry are analytically challenging due to the typically very low concentrations of the trace elements and the potential interference of the salt matrix. In this study, we did a comparison for uranium analysis using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) of Sequim Bay seawater samples and three seawater certified reference materials (SLEW-3, CASS-5, and NASS-6) using eight different analytical approaches. The methods evaluated include the following: direct analysis, Fe/Pd reductive precipitation, off-line preconcentration using the actinide specific resin, UTEVA, standard addition calibration, on-line automated dilution using an external calibration with and without matrix matching, and on-line automated preconcentration using the seaFast preconcentration resin. The two methods which produced the most accurate results were the method of standard addition calibration and off-line preconcentration using the UTEVA resin, recovering uranium from a Sequim Bay seawater sample at 101 ± 1.2% and 98 ± 2.7%, respectively. The on-line preconcentration method and the automated dilution with matrix-matched calibration method also performed very well. The two least effective methods were the direct analysis and the Fe/Pd reductive precipitation method using sodium borohydride.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».