High‐throughput gas chromatography for volatile compounds analysis by fast temperature programming and adsorption chromatography
Notice bibliographique
Résumé
The synergy of combining fast temperature programming capability and adsorption chromatography using fused silica based porous layer open tubular columns to achieve high throughput chromatography for the separation of volatile compounds is presented. A gas chromatograph with built‐in fast temperature programming capability and having a fast cool down rate was used as a platform. When these performance features were combined with the high degree of selectivity and strong retention characteristic of porous layer open tubular column technology, volatile compounds such as light hydrocarbons of up to C 7 , primary alcohols, and mercaptans can be well separated and analyzed in a matter of minutes. This analytical approach substantially improves sample throughput by at least a factor of ten times when compared to published methodologies. In addition, the use of porous layer open tubular columns advantageously eliminates the need for costly and time‐consuming cryogenic gas chromatography required for the separation of highly volatile compounds by partition chromatography with wall coated open tubular column technology. Relative standard deviations of retention time for model compounds such as alkanes from methane to hexane were found to be less than 0.3% ( n = 10) and less than 0.5% for area counts for the compounds tested at two levels of concentration by manual injection, namely, 10 and 1000 ppm v/v ( n = 10). Difficult separations were accomplished in one single analysis in less than 2 min such as the characterization of 17 components in cracked gas containing alkanes, alkenes, dienes, branched hydrocarbons, and cyclic hydrocarbons.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».