Characterization of organic matter by HRMS in surface waters: Effects of chlorination on molecular fingerprints and correlation with DBP formation potential
Notice bibliographique
Résumé
In order to understand and minimize the formation of halogenated disinfection by-products (DBPs), it is important to investigate how dissolved organic matter (DOM) contributes to their generation. In the present study, we analysed the DOM profile of water samples from the Barcelona catchment area by high resolution mass spectrometry (HRMS) and we studied the changes after chlorination. Chlorination produced significant changes in the DOM, decreased the average m/z and Kendrick mass defect (KMD) of their spectra and decreased the number and abundance of lignin-like features. The Van Krevelen (VK) fingerprint exhibited several noticeable changes, including the appearance of highly oxidized peaks in the tannin-like region (average O/C, 0.78 ± 0.08), the appearance of features with low H/C and the disappearance of more than half of the lipids-like features. Up to 657 halogenated peaks were generated during sample chlorination, most of which in the condensed hydrocarbons-like and the lignin-like region of the VK diagram. Around 200 features were found to be strongly correlated (ρ ≥ 0.795) to the formation potential of trihalomethanes (THMs) and 5 were correlated with the formation potential of haloacetonitrile (HANs). They all were plotted in the lignin fraction of the VK diagram, but both groups of features exhibited different nitrogen content: those features related to HANs FP had at least one nitrogen atoms in their structures, whilst those related to THMs did not.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».