Comparison of Spot and Time Weighted Averaging (TWA) Sampling with SPME-GC/MS Methods for Trihalomethane (THM) Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Water samples were collected and analyzed for conductivity, pH, temperature and trihalomethanes (THMs) during the fall of 2014 at two monitored municipal drinking water source ponds. Both spot (or grab) and time weighted average (TWA) sampling methods were assessed over the same two day sampling time period. For spot sampling, replicate samples were taken at each site and analyzed within 12 h of sampling by both Headspace (HS)- and direct (DI)- solid phase microextraction (SPME) sampling/extraction methods followed by Gas Chromatography/Mass Spectrometry (GC/MS). For TWA, a two day passive on-site TWA sampling was carried out at the same sampling points in the ponds. All SPME sampling methods undertaken used a 65-µm PDMS/DVB SPME fiber, which was found optimal for THM sampling. Sampling conditions were optimized in the laboratory using calibration standards of chloroform, bromoform, bromodichloromethane, dibromochloromethane, 1,2-dibromoethane and 1,2-dichloroethane, prepared in aqueous solutions from analytical grade samples. Calibration curves for all methods with R2 values ranging from 0.985–0.998 (N = 5) over the quantitation linear range of 3–800 ppb were achieved. The different sampling methods were compared for quantification of the water samples, and results showed that DI- and TWA- sampling methods gave better data and analytical metrics. Addition of 10% wt./vol. of (NH4)2SO4 salt to the sampling vial was found to aid extraction of THMs by increasing GC peaks areas by about 10%, which resulted in lower detection limits for all techniques studied. However, for on-site TWA analysis of THMs in natural waters, the calibration standard(s) ionic strength conditions, must be carefully matched to natural water conditions to properly quantitate THM concentrations. The data obtained from the TWA method may better reflect actual natural water conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».