Alkali Metal Salt Interference on the Salicylate Method for Quantifying Ammonia from Nitrogen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
The salicylate method has been extensively used for quantifying ammonia in the emerging field of nitrogen (electro)fixation. Alkali metal salts are widely used as supporting electrolytes for nitrogen reduction, especially in the context of electrochemical nitrogen fixation. However, these salts are known to cause interferences on the salicylate method, introducing significant uncertainties in ammonia quantification. In this work, the interference of lithium, sodium and potassium chlorides, perchlorates and sulfates on the ammonia quantification results obtained using the salicylate method was experimentally quantified, and an empirical model was developed to capture the effect of the presence of these interferents on the ammonia quantification by the salicylate method. Based on the obtained experimental interference results, the tested interferents can be ranked from stronger interferent (i.e. lower admissible concentration) to weaker interferent: Li 2 SO 4 , KClO 4 , LiCl, LiClO 4 , K 2 SO 4 , NaClO 4 , NaCl, Na 2 SO 4 , KCl. The developed model can be used to assess the experimental error in ammonia quantification from nitrogen reduction, in samples containing these interferents. This model can be used to correct the interferences on the ammonia quantification, when the interferent concentration in a sample is known (or measurable).
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».