Organic Solvent-Free Cloud Point Extraction-like Methodology Using Aggregation of Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Because of its unique properties and capability of formation of well-dispersed aqueous colloids in aqueous phase, graphene oxide can be used for the efficient preconcentration of heavy metal ions prior to their determination. The complete collection of graphene oxide colloids from water has generally been considered to be insurmountable. Here, graphene oxide aggregation triggered by introducing NaCl was used to develop a novel organic solvent-free cloud point extraction-like method for the determination of trace toxic metals. The graphene oxide sheets were uniformly dispersed in aqueous samples or standard solutions for a fast and efficient adsorption of Pb(II), Cd(II), Bi(III), and Sb(III) owing to its hydrophilic character and the electrostatic repulsion among the graphene oxide sheets, and its aggregation immediately occurred when the electrostatic repulsion was eliminated via adding NaCl to neutralize the excessive negative charges on the surface of graphene oxide sheets. The aggregates of graphene oxide and analytes ions were separated and treated with hydrochloric acid to form a slurry solution. The slurry solution was pumped to mix with KBH4 solution to generate hydrides, which were subsequently separated from the liquid phase and directed to an atomic fluorescence spectrometer or directly introduced to an inductively coupled plasma optical emission spectrometer for detection. On the basis of a 50 mL sample volume, the limits of detection of 0.01, 0.002, 0.01, and 0.006 ng mL(-1) were obtained for Pb, Cd, Bi, and Sb, respectively, when using atomic fluorescence spectrometry, providing 35-, 8-, 36-, and 37-fold improvements over the conventional method. Detection limits of 0.6, 0.15, 0.1, and 1.0 ng mL(-1) were obtained with the use of slurry sampling inductively coupled plasma optical emission spectrometry. The method was applied for analysis of two Certified Reference Materials and three water samples for these elements.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».