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Enregistrement W2344497532 · doi:10.1021/acs.analchem.6b00383

Determination of Hydrocarbon Group-Type of Diesel Fuels by Gas Chromatography with Vacuum Ultraviolet Detection

2016· article· en· W2344497532 sur OpenAlex
Brandon M. Weber, Phillip Walsh, James J. Harynuk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrude
Mots-clésChemistryGas chromatographyDiesel fuelAnalytical Chemistry (journal)Flame ionization detectorChromatographyHydrocarbonUltravioletOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A GC-vacuum ultraviolet (UV) method to perform group-type separations of diesel range fuels was developed. The method relies on an ionic liquid column to separate diesel samples into saturates, mono-, di-, and polyaromatics by gas chromatography, with selective detection via vacuum UV absorption spectroscopy. Vacuum UV detection was necessary to solve a coelution between saturates and monoaromatics. The method was used to measure group-type composition of 10 oilsands-derived Synfuel light diesel samples, 3 Syncrude light gas oils, and 1 quality control sample. The gas chromatography (GC)-vacuum UV results for the Synfuel samples were similar (absolute % error of 0.8) to historical results from the supercritical fluid chromatography (SFC) analysis. For the light gas oils, discrepancies were noted between SFC results and GC-vacuum UV results; however, these samples are known to be challenging to quantify by SFC-flame ionization detector (FID) due to incomplete resolution between the saturate/monoaromatic and/or monoaromatic/diaromatic group types when applied to samples heavier than diesel (i.e., having a larger fraction of higher molecular weight species). The quality control sample also performed well when comparing both methods (absolute % error of 0.2) and the results agreed within error for saturates, mono- and polyaromatics.

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.

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 enseignants0,018
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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