Non targeted screening of nitrogen containing disinfection by-products in formation potential tests of river water and subsequent monitoring in tap water samples
Notice bibliographique
Résumé
The generation of disinfection by-products during water chlorination is a major concern in water treatment, given the potential health risks that these substances may pose. In particular, nitrogen-containing DBPs are believed to have greater toxicological significance than carbon-based DBPs. Hence, high performance liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry (HPLC-HRMS) in positive mode was employed to identify new non-volatile nitrogen containing disinfection by-products (DBPs) and to assess their presence in potable water. Nine water samples were taken in the Llobregat river, in the context of a water reuse trial, near the catchment of a drinking water treatment plant (DWTP) in 2019. River samples were disinfected with chlorine under controlled formation potential tests conditions and analysed with a non-target approach. The peak lists of raw and chlorinated samples were compared exhaustively, resulting in an extensive list of 495 DBPs that include bromine and/or chlorine atoms. 172 of these species were found frequently, in three or more chlorinated samples. The empirical formulae of these DBPs were unambiguously annotated on the basis of accurate m/z measurements, isotopic patterns and common heuristic rules. Most of the annotated species (310) contained bromide, which is consistent with the relatively high bromide content of the Llobregat basin (>0.3 mg/l). Drinking water samples were taken at the outlet of the DWTP during the same sampling period. According to their analysis, a large portion of the DBPs detected after the formation potential tests do not reach real-life drinking water, which suggests that the treatment train successfully removes a significant fraction of DBP precursors. However, 131 DBPs could still be detected in the final product water. A larger sampling was carried in the Barcelona water distribution network, during six consecutive weeks, and it revealed the presence of 78 halogenated DBPs in end-consumer water, most of which were nitrogen-containing. MS/MS fragmentation and retention times were employed to tentatively suggest molecular structure for these recalcitrant DBPs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».