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Enregistrement W2582910390 · doi:10.1016/j.sjbs.2017.01.030

Cloud point extraction-flame atomic absorption spectrometry for pre-concentration and determination of trace amounts of silver ions in water samples

2017· article· en· W2582910390 sur OpenAlexaff
Xiupei Yang, Zhihui Jia, Yang Xiaocui, Gu Li, Xiangjun Liao

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Biological Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesChina West Normal UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCloud pointChemistryExtraction (chemistry)Tap waterAqueous solutionDetection limitCalibration curveTrace AmountsAnalytical Chemistry (journal)Pulmonary surfactantAtomic absorption spectroscopyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cloud point extraction (CPE) method was used as a pre-concentration strategy prior to the determination of trace levels of silver in water by flame atomic absorption spectrometry (FAAS) The pre-concentration is based on the clouding phenomena of non-ionic surfactant, triton X-114, with Ag (I)/diethyldithiocarbamate (DDTC) complexes in which the latter is soluble in a micellar phase composed by the former. When the temperature increases above its cloud point, the Ag (I)/DDTC complexes are extracted into the surfactant-rich phase. The factors affecting the extraction efficiency including pH of the aqueous solution, concentration of the DDTC, amount of the surfactant, incubation temperature and time were investigated and optimized. Under the optimal experimental conditions, no interference was observed for the determination of 100 ng·mL −1 Ag + in the presence of various cations below their maximum concentrations allowed in this method, for instance, 50 μg·mL −1 for both Zn 2+ and Cu 2+ , 80 μg·mL −1 for Pb 2+ , 1000 μg·mL −1 for Mn 2+ , and 100 μg·mL −1 for both Cd 2+ and Ni 2+ . The calibration curve was linear in the range of 1–500 ng·mL −1 with a limit of detection (LOD) at 0.3 ng·mL −1 . The developed method was successfully applied for the determination of trace levels of silver in water samples such as river water and tap water.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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