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Enregistrement W2463214277 · doi:10.5935/0103-5053.20160039

UV-Assisted Digestion of Petrochemical Industry Effluents Prior to the Determination of Zn, Cd, Pb and Cu by Differential Pulse Anodic Stripping Voltammetry

2016· article· en· W2463214277 sur OpenAlexaff
Daniela Domingos, Maria de Lourdes S. Ferreira Neta, Ana Rosa C. G. Massa, Márcio V. Rebouças, Leonardo S.G. Teixeira

Notice bibliographique

RevueJournal of the Brazilian Chemical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensEspace pour la vie
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da BahiaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAnodic stripping voltammetryStripping (fiber)PetrochemicalEffluentVoltammetryAnodeEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceMaterials scienceElectrodeEnvironmental engineeringElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A petrochemical effluent is usually a matrix of very high complexity and composition variability, requiring robust and suitable methods for routine analysis. In this paper, the feasibility of applying a voltammetric technique for the determination of metals species in the petrochemical industry effluent was demonstrated after UV-assisted digestion procedure. Voltammetric (electrolyte volume, deposit time, pulse time, pulse amplitude and scan rate) and digestion variables (hydrogen peroxide volume, nitric acid volume and digestion time) were studied using a 2-level factorial design. The developed voltammetric method using anodic stripping voltammetry (ASV) presented limits of quantification of 11, 5, 15 and 5 g L -1 for Zn, Cd, Pb and Cu, respectively, and was effective to analyze petrochemical effluents after UV-digestion.

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 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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