Application of automated solid-phase microextraction to determine haloacetonitriles, haloketones, and chloropicrin in Canadian drinking water
Notice bibliographique
Résumé
An automated headspace solid-phase microextraction gas chromatography mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS) method was developed to monitor the occurrence of selected haloacetonitriles (HANs), haloketones (HKs), and chloropicrin (CP) in drinking water supplies. The method was rapid with analysis time of 30 min, including extraction and chromatographic run. Chemical ionization (CI) was used to increase the sensitivity of the method for the HKs. SPME fibers with seven different coatings including commercial polyacrylate (PA), carbowax/divinylbenzene (CW/DVB), polydimethylsiloxane (PDMS), polydimethylsiloxane/divinylbenzene (PDMS/DVB), carboxen/polydimethylsiloxane (CAR/PDMS), divinylbenzene/carboxen/polydimethylsiloxane (DVB/CAR/PDMS), and a novel custom-made polydimethylsiloxane/divinylbenzene-N-vinylpyrrolidone (PDMS/DVB-NVP) were evaluated. The DVB/CAR/PDMS fiber was found more suitable for the range of the analytes and the novel PDMS/DVB-NVP fiber more efficient for the brominated acetonitriles under the experimental conditions. Method detection limits (MDLs) for the chlorinated acetonitriles and CP varied between 2 and 40 ng/L and for the brominated acetonitriles and HKs between 100 and 180 ng/L. Relative standard deviations (RSD %) of measurements were 4–7%. The method was applied in parallel with a liquid–liquid extraction gas chromatography electron capture detection (LLE-GC-ECD) method (EPA Method 551.1) to the analysis of drinking water samples from eight Canadian water treatment and distribution systems. The results generated by the two methods showed good agreement.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».