Electrochemical interference study of manganese and iron by multiplex method and the application for manganese analysis in drinking water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Manganese is an emerging concern in drinking water, due to its potential health and aesthetic effects. Although accurate and sensitive, spectroscopic techniques for Mn2+ detection are costly and not capable of rapid detection. Electrochemical methods, such as cathodic stripping voltammetry, have been intensively explored as portable low‐cost methods for Mn2+ detection. Challenges of reliability and matrix interference are difficult to overcome with current electrochemical methods. Among the interference reagents, Fe2+ is one of the biggest challenges for Mn2+ detection. Herein, a new method based on multiplex chronoamperometry at potentials between 0.9 and 1.4 V by a multichannel potentiostat is explored for its ability for interference resistance and applicability for Mn2+ detection in real drinking water samples. Compared to conventional one‐channel electrochemical techniques, the multiplex method generates a reliable pattern that is unique to the sample components. The interference between Mn2+ and Fe2+ is investigated and the results are promising even at 100:1 Fe2+:Mn2+ concentrations. The detection limit determined for the multiplex method was 25.3 μM, and the optimum recovery rate in a real drinking water sample was 99.8%.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».