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Enregistrement W4360980699 · doi:10.1186/s40068-023-00286-8

Rapid spilled oil analysis using direct analysis in real time time-of-flight mass spectrometry

2023· article· en· W4360980699 sur OpenAlexafffund
Krishnaja Tikkisetty, Paige McCallum, Taylor Filewood, Jeffrey Yan, Honoria Kwok, Pamela Brunswick, Robert B. Cody, Dayue Shang

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésPrincipal component analysisMass spectrometryEnvironmental scienceTime-of-flight mass spectrometryExploratory analysisComputer scienceProcess engineeringData miningChromatographyChemistryEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The biomarker diagnostic ratio analysis outlined by the European Committee for Standardization is considered the current gold standard in oil forensic analysis. However, it has a major limitation as an emergency response procedure in the case of a large scale oil spill due to the high number of samples collected, long GC/MS instrument run time, and the time-consuming data processing required. This current study utilized direct analysis in real time time-of-flight mass spectrometry to develop a rapid spilled oil screening method. An exploratory search of biomarkers and synthetic additives was conducted on reference oil samples of various types. To build a robust yet swift procedure for oil typing, specific heat maps were built with extensive reference sample modelling. These heat maps were then used to select relevant ions from which principal component analysis and discriminant analysis of principal component models were constructed to result in defensible oil classifications. Results The initial exploratory search of biomarkers and additives in the various reference oil samples resulted in promising preliminary matches. The heat map and multivariate statistical analysis oil typing method was applied to three unknown samples, all of which were classified accurately. Conclusion The merit of direct analysis in real time time-of-flight mass spectrometry on oil forensic was confirmed with the detected biomarkers compound class starting members and lubricating additives along with the successful application of heat maps and multivariate statistical analysis, providing a swift yet reliable screening tool for oil spill environmental monitoring and impact surveying.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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