Analysis of the Nitrogen Content of Distillate Cut Gas Oils and Treated Heavy Gas Oils Using Normal Phase HPLC, Fraction Collection and Petroleomic FT-ICR MS Data
Notice bibliographique
Résumé
The determination of the nitrogen content of petroleum products is important because nitrogen compounds decrease product quality and can be difficult to remove through processes such as hydrotreating. In recent years, Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FT-ICR MS) has been used to study the nitrogen species present in petroleum samples (petroleomics), with the goal of identifying hydrotreatment resistant species. While open column separations of petroleum samples are common, there has been little work done that employs a high-performance liquid chromatography (HPLC) separation prior to FT-ICR MS analysis. In this work, distillate cut and treated gas oils are separated on a commercially available dinitrophenyl “DNAP” column and the fractions are collected offline and analyzed by FT-ICR MS. HPLC separations on the “DNAP” column are shown, along with separations on a custom synthesized HPLC column (HC-Tol). Four peak regions are identified on the “DNAP” chromatograms, and the nitrogen species identified in each fraction using positive and negative electrospray ionization are discussed. It was found that pyridines are present in the first three fractions, while pyrroles are present in fractions 2 and 3. Acids are isolated in fraction 4. Alkylation of nitrogen species decreases their level of retention on the “DNAP” column, and the HPLC chromatograms can be used to qualitatively compare nitrogen content between samples. A comparison of HPLC fraction data to MS analysis of unfractionated gas oils found that fraction data are not adequate for quantitative comparisons of carbon number and double bond equivalents between samples.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».