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Enregistrement W2331559689 · doi:10.1021/ac1024717

Arsenic Speciation in Sulfidic Waters: Reconciling Contradictory Spectroscopic and Chromatographic Evidence

2010· article· en· W2331559689 sur OpenAlexaff
Britta Planer‐Friedrich, Elke Suess, Andreas C. Scheinost, Dirk Wallschläger

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesAmerican Society for Surgery of the Hand
Mots-clésChemistryArsenicArseniteDilutionSulfurSulfideGenetic algorithmAtmospheric oxygenAbsorption (acoustics)Inorganic chemistryFraction (chemistry)X-ray absorption spectroscopyOxygenAbsorption spectroscopyIsotope dilutionEnvironmental chemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, analytical methods have been developed that have demonstrated that soluble arsenic-sulfur species constitute a major fraction of dissolved arsenic in sulfidic waters. However, an intense debate is going on about the exact chemical nature of these compounds, since X-ray absorption spectroscopy (XAS) data generated at higher (mmol/L) concentrations suggest the presence of (oxy)thioarsenites in such waters, while ion chromatographic (IC) and mass spectroscopic data at lower (μmol/L to nmol/L) concentrations indicate the presence of (oxy)thioarsenates. In this contribution, we connect and explain these two apparently different types of results. We show by XAS that thioarsenites are the primary reaction products of arsenite and sulfide in geochemical model experiments in the complete absence of oxygen. However, thioarsenites are extremely unstable toward oxidation, and convert rapidly into thioarsenates when exposed to atmospheric oxygen, e.g., while waiting for analysis on the chromatographic autosampler. This problem can only be eliminated when the entire chromatographic process is conducted inside a glovebox. We also show that thioarsenites are unstable toward sample dilution, which is commonly employed prior to chromatographic analysis when ultrasensitive detectors like ICP-MS are used. This instability has two main reasons: if pH changes during dilution, then equilibria between individual arsenic-sulfur species rearrange rapidly due to their different stability regions within the pH range, and if pH is kept constant during dilution, then this changes the ratio between OH(-) and SH(-) in solution, which in turn shifts the underlying speciation equilibria. This problem is avoided by analyzing samples undiluted. Our studies show that thioarsenites appear as thioarsenates in IC analyses if oxygen is not excluded completely, and as arsenite if samples are diluted in alkaline anoxic medium. This also points out that thioarsenites are necessary intermediates in the formation of thioarsenates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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