Simultaneous Determination of Seven Anions of Interest in Raw <i>Jatropha curcas</i> Oil by Ion Chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Various ions are of interest to the quality of biodiesel feedstock and products. In this study, a simple and labor-saving analytical method was developed to directly and simultaneously measure seven anions of interest in oil, utilizing an ion chromatography system with function of sample matrix elimination. Various eluent profiles were explored and calibration curves were made to analyze 13 raw Jatropha curcas oils for their contents of formate, acetate, nitrite, nitrate, sulfite, sulfate and phosphate. A 23 min program was found to sufficiently separate all the ions, and linear correlation higher than 99% was achieved for all the ions except formate (98.6%). High diversity was found in both the presence and concentration range of these ions. Formate, nitrate, and phosphate were more prevalent among the ions tested, such that 12, 10, and 11 samples showed their presence, respectively. Nitrite was found in only two samples with the concentrations lower than 10 mg kg –1 . Formate concentration ranged from 0 to over 3000 mg kg –1, and nitrate and phosphate showed ranges of 0 to 100 and 0 to 300 mg kg –1, respectively. Acetate was less common than formate, and its concentration was universally lower (0 to 500 mg kg –1 ). In addition, the occurrence of acetate and nitrite seemed to be correlated to that of formate and nitrate, respectively, whereas sulfite and sulfate showed mutual exclusion. This method showed reasonably good detection limits and reproducibility, that concentrations of around 0.2 mg L –1 can be detected in the organic samples, and in most cases the ratio of standard deviation to average was below 25%. However, for phosphate, the accuracy and reproducibility need further improvement, possibly by decreasing sample dilution ratio and optimizing eluent profile.
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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 | 0,000 | 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 ».