A field-deployed surface plasmon resonance (SPR) sensor for RDX quantification in environmental waters
Notice bibliographique
Résumé
A field-deployable surface plasmon resonance (SPR) sensor is reported for the detection of the energetic material (commonly termed explosives) 1,3,5-trinitroperhydro-1,3,5-triazine (RDX) at ppb concentration in environmental samples. The SPR sensor was first validated under laboratory conditions with uncontaminated natural water samples spiked with known concentrations of RDX near the EPA limit of 2 ppb, which was then applied to monitor environmental samples collected in different downgradient wells near a grenade training range. The SPR sensor was finally tested on the field, where environmental samples were analysed on location in less than 90 minutes per well, which included the time to setup the equipment, sample the well and analyse the sample. The SPR analysis time was less than 45 minutes for equilibration, recalibration and measuring the water sample. Results obtained with the SPR sensors were cross-validated with the standard HPLC method (EPA method 8330b), and they showed good agreement with an accuracy within less than 1.6 ppb for analysis at the sampling sites, and with the relative standard deviation (RSD) better than 20% for field and laboratory measurements. The SPR sensor worked in a range of environmental conditions, including operation from about 0 °C to nearly 30 °C. The instrument was easily deployed near the sampling site using motor vehicles under summer conditions (Lab-in-a-Jeep) and using a sled under winter conditions (Lab-on-a-sled), showcasing the field deployability of the RDX SPR sensor and the possibility of continuously monitoring RDX in the environment.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».