The colorimetric determination of copper in wine: total copper
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims The total concentration of copper (Cu) in wine cannot be routinely measured without relatively expensive equipment, reagents and/or without labour-intensive sample pretreatment. The following research describes an approach for the colorimetric measurement of total Cu in wine utilising a spectrophotometer and relatively cheap reagents. Method and Results The proposed method is based on using bicinchoninic acid as the complexing chromophore for Cu. Copper was measured directly and rapidly in white wine, while a digestion of red wine was required. A key step for the analysis in the non-digested white wine matrix was the addition of silver(I) to aid the dissociation of Cu in the wine from sulfide. For red and white wines, the limit of detection was 0.02 mg/L Cu, and the repeatability was 3 ± 1%. The accuracy of the method was assessed in terms of recovery experiments (102 ± 3%, n = 4), and also by comparing total Cu concentration in 84 wines determined by the colorimetric method with that obtained by inductively coupled plasma with optical emission spectroscopy (R2 = 0.95). Conclusions The colorimetric determination of total Cu was successfully optimised and validated in white and red wines. Significance of the Study The methodology will allow wineries and researchers to routinely measure total Cu concentration in wine with a spectrophotometer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».