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Enregistrement W2333364192 · doi:10.1021/ef1011512

Tracking Neutral Nitrogen Compounds in Subfractions of Crude Oil Obtained by Liquid Chromatography Separation Using Negative-Ion Electrospray Ionization Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry

2010· article· en· W2333364192 sur OpenAlexaff
Yahe Zhang, Chunming Xu, Quan Shi, Suoqi Zhao, Keng H. Chung, Dujie Hou

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensARC Resources (Canada)
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésChemistryFourier transform ion cyclotron resonanceElectrospray ionizationNitrogenMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyYield (engineering)Fraction (chemistry)Ion chromatographyOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutral nitrogen compounds have been used as molecular markers for tracking secondary oil migration in geochemistry. However, the distribution of neutral nitrogen compounds in the separation process is not well-characterized because the conventional analytical technique, such as gas chromatography−mass spectrometry (GC−MS), is non-selective for neutral nitrogen and not capable of detecting non-volatile high-molecular-weight compounds. In this paper, a crude oil was subjected to the traditional two-step open-column liquid chromatography (LC) technique to prepare subfractions, which were characterized for their molecular composition of neutral nitrogen compounds by negative-ion electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (ESI FT-ICR MS). The results showed that the two-step LC technique produced a low yield of carbazole in the neutral nitrogen fraction. The neutral nitrogen fraction was enriched with low-molecular-weight neutral nitrogen compounds. Most N 1 class species with relatively low double-bond equivalent (DBE) values and high carbon numbers were eluted into the aromatic fraction, and a portion of neutral nitrogen compounds was eluted into the amino fraction, which was not expected. Because the neutral nitrogen compounds detected by GC−MS analysis only account for a fraction of total neutral nitrogen compounds, caution should be exercised in interpreting the analytical data obtained from the two-step LC technique. The analytical bias of the separation technique could lead to erroneous geochemical interpretations when a low yield of carbazole in the neutral nitrogen fraction was derived. Negative-ion ESI FT-ICR MS was an effective tool to monitor and evaluate the separation technique for neutral nitrogen compounds in crude oil.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations58
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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