Superhydrophilic graphene oxide/electrospun cellulose nanofibre for efficient adsorption of organophosphorus pesticides from environmental samples
Notice bibliographique
Résumé
Superhydrophilic graphene oxide/electrospun cellulose nanofibre (GO/CNF) was synthesized, characterized and successfully used in a solid-phase membrane tip adsorption (SPMTA) as an adsorbent towards a simultaneous analysis of polar organophosphorus pesticides (OPPs) in several food and water samples. Separation, determination and quantification were achieved prior to ultra-performance liquid chromatography coupled with ultraviolet detector. The influence of several parameters such as sample pH, adsorption time, adsorbent dosage and initial concentration were investigated. SPMTA was linear in the range of 0.05 and 10 mg l −1 under the optimum adsorption conditions (sample pH 12; 5 mg of adsorbent dosage; 15 min of adsorption time) for methyl parathion, ethoprophos, sulfotepp and chlorpyrifos with excellent correlation coefficients of 0.994–0.999. Acceptable precision (RSDs) as achieved for intraday (0.06–5.44%, n = 3) and interday (0.17–7.76%, n = 3) analyses. Low limits of detection (0.01–0.05 mg l −1 ) and satisfactory consistency in adsorption (71.14–99.95%) were obtained for the spiked OPPs from Sungai Pahang, Tasik Cheras, cabbages and rice samples. The adsorption data were well followed the second-order kinetic model and fits the Freundlich adsorption model. The newly synthesized GO/CNF showed a great adsorbent potential for OPPs analysis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».