Headspace In-Tube Microextraction and GC-ICP-MS Determination of Mercury Species in Petroleum Hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of mercury contamination in petroleum hydrocarbons (PHs) is necessary in order to assess the risk of corrosion of the processing infrastructure and to assess the level of human exposure to Hg-containing substances. Here we present an accurate and sensitive method for determination of Hg species in PHs by headspace sampling with a possibility of on-line pre-concentration using in-tube extraction (ITEX) combined with gas chromatography–inductively coupled plasma mass spectrometry (GC-ICP-MS) analysis. Mercury species were first extracted from the PHs matrix into an aqueous phase via dithizone chelation and subsequently converted with sodium tetrapropyl borate into volatile derivatives which could be sampled from the headspace prior to GC-ICP-MS analysis. For concentrations in the ng kg –1 range, the on-line ITEX method was applied, whereas the μg kg –1 range was accessible by static headspace. Quantitation of Hg species was carried out by a double isotope dilution method, with quantitative recoveries of methylmercury (MeHg, average 101 ± 5%) and inorganic mercury (InHg, average 97 ± 7%) by direct headspace injection. Average recoveries of Hg spikes after on-line ITEX pre-concentration were 95 ± 3% for MeHg and 98 ± 8% for InHg. The detection limits for MeHg and InHg were 428 and 46 ng kg –1 when measured by static headspace, and 2.4 ng kg –1 and 1.7 ng kg –1 by on-line ITEX pre-concentration. The accuracy of the pre-concentration method was demonstrated by analysis of a crude oil standard reference material (NIST 2722) certified for InHg.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».