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Enregistrement W2955689138 · doi:10.1016/j.envint.2019.104944

Nontarget profiling of organic compounds in a temporal series of hydraulic fracturing flowback and produced waters

2019· article· en· W2955689138 sur OpenAlexafffund
Chenxing Sun, Yifeng Zhang, Daniel S. Alessi, Jonathan W. Martin

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryPhthalateEnvironmental chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O-), among which a series of aldehydes was proposed as degradation products of polyethylene glycols, and two series of alkyl ethoxylate carboxylates could be proprietary HF additives. Many other ions were confidently assigned a formula by accurate mass measurement and were subsequently prioritized for identification by matching to records in ChemSpider and the US EPA's CompTox Chemistry Dashboard. Quaternary ammonium compounds, amine oxides, organophosphorous compounds, phthalate diesters and hydroxyquinoline were identified with high confidence by MS/MS spectra (Level 3), matching to reference spectra in MassBank (Level 2) or to authentic standards (Level 1). Temporal trends showed that most of the compounds declined in abundance over the first nine days of flowback, except for phthalate diesters and hydroxyquinoline that were still observed on Day 30 and had disappearance half-lives of 61 and 91 days, respectively. All the compounds followed first-order disappearance kinetics in flowback, except for polyoxygenated acids which followed second-order kinetics. This analysis and the workflow, based largely on public on-line databases, enabled profiling of complex organic compounds in HF-FPW, and will likely be useful for further understanding the toxicity and chemical fate of HF-FPW.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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