Trace Analysis of 61 Emerging Br-, Cl-, and I-DBPs: New Methods to Achieve Part-Per-Trillion Quantification in Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
Disinfection byproducts (DBPs) are a ubiquitous source of chemical exposure in drinking water and have been associated with serious health impacts in human epidemiologic studies. While toxicology studies have pinpointed DBPs with the greatest toxic potency, analytical methods have been lacking for quantifying complete classes of most toxic DBPs at sufficiently low quantification limits (ng/L). This new method reports the parts-per-trillion quantification for 61 toxicologically significant DBPs from 7 different chemical classes, including unregulated iodinated haloacetic acids (HAAs) and trihalomethanes (THMs), haloacetaldehydes, haloketones, haloacetonitriles, halonitromethanes, and haloacetamides, in addition to regulated HAAs and THMs. The final optimized method uses salt-assisted liquid-liquid extraction in a single extraction method for a wide range of DBPs, producing the lowest method detection limits to-date for many compounds, including highly toxic iodinated, brominated, and nitrogen-containing DBPs. Extracts were divided for the analysis of the HAAs (including iodinated HAAs) by diazomethane derivatization and analysis using a GC-triple quadrupole mass spectrometer with multiple reaction monitoring, resulting in higher signal-to-noise ratios, greater selectivity, and improved detection of these compounds. The remaining DBPs were analyzed using a GC-single quadrupole mass spectrometer with selected ion monitoring, utilizing a multimode inlet allowed for lower injection temperatures to allow the analysis of thermally labile DBPs. Finally, the use of a specialty-phase GC column (Restek Rtx-200) significantly improved peak shapes, which improved separations and lowered detection limits. Method detection limits for most DBPs were between 15 and 100 ng/L, and relative standard deviations in tap water samples were mostly between 0.2 and 30%. DBP concentrations in real samples ranged from 40 to 17 760 ng/L for this study.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».