MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224948025 · doi:10.1149/2754-2734/ac6a68

Alkali Metal Salt Interference on the Salicylate Method for Quantifying Ammonia from Nitrogen Reduction

2022· article· en· W4224948025 sur OpenAlexfundno aff
J.J. Giner-Sanz, Graham Leverick, Livia Giordano, V. Pérez‐Herranz, Yang Shao‐Horn

Notice bibliographique

RevueECS Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat ValencianaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionToyota Research Institute, North AmericaToyota Research Institute
Mots-clésChemistryAmmoniaInorganic chemistryAlkali metalElectrolyteNitrogenPotassiumSalt (chemistry)Context (archaeology)MetalBiochemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS AdvancesMême sujetAmmonia Synthesis and Nitrogen ReductionTravaux en français237 207