An Automated Microfluidic Analyzer for <i>In Situ</i> Monitoring of Total Alkalinity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have designed, built, tested, and deployed an autonomous in situ analyzer for seawater total alkalinity. Such analyzers are required to understand the ocean carbon cycle, including anthropogenic carbon dioxide (CO 2 ) uptake and for mitigation efforts via monitoring, reporting, and verification of carbon dioxide removal through ocean alkalinity enhancement. The microfluidic nature of our instrument makes it relatively lightweight, reagent efficient, and amenable for use on platforms that would carry it on long-term deployments. Our analyzer performs a series of onboard closed-cell titrations with three independent stepper-motor driven syringe pumps, providing highly accurate mixing ratios that can be systematically swept through a range of pH values. Temperature effects are characterized over the range 5–25 °C allowing for field use in most ocean environments. Each titration point requires approximately 170 μL of titrant, 830 μL of sample, 460 J of energy, and a total of 105 s for pumping and optical measurement. The analyzer performance is demonstrated through field data acquired at two sites, representing a cumulative 25 days of operation, and is evaluated against laboratory measurements of discrete water samples. Once calibrated against onboard certified reference material, the analyzer showed an accuracy of −0.17 ± 24 μmol kg –1 . We further report a precision of 16 μmol kg –1, evaluated on repeated in situ measurements of the aforementioned certified reference material. The total alkalinity analyzer presented here will allow measurements to take place in remote areas over extended periods of time, facilitating affordable observations of a key parameter of the ocean carbon system with high spatial and temporal resolution.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle