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Enregistrement W4387417701 · doi:10.5267/j.ccl.2023.6.004

Pressurized liquid extraction and gas chromatography/mass spectrometry for determination of nitrated polycyclic aromatic hydrocarbons adsorbed on refractory diesel particles

2023· article· en· W4387417701 sur OpenAlexvenueno aff
Khalil Oukebdane

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryExtraction (chemistry)DichloromethaneChromatographyAdsorptionSolventDiesel fuelMass spectrometryPolycyclic aromatic hydrocarbonSootResponse surface methodologyDetection limitHydrocarbonGas chromatographyGas chromatography–mass spectrometryHexaneAcetic acidDiesel exhaustEnvironmental chemistryOrganic chemistryCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pressurized liquid extraction (PLE) technique was evaluated in this study and optimized using response surface methodology (RSM) for the determination of polycyclic aromatic hydrocarbons and their nitro derivatives from diesel particulate matter. A central composite design (CCD) was applied for the study of three parameters (temperature, nature of solvent and static time) and the optimal conditions were determined for a time of 9 min and a temperature of 145 °C and dichloromethane as extraction solvent. With the GC/MS analytical technique, the limits of detection (LOD) obtained range from 0.3 to 1.5 µg.L-1 for PAHs and from 4.6 to 8 µg.L-1 for nitrated PAHs. Also, this method allowed excellent recoveries of NPAH adsorbed on diesel soot particles (R ≥ 90%) using a mixture of solvents (1% acetic acid in pyridine). The PLE process developed in this research is quantitative and reproducible while using much less solvent than conventional extraction methods.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,809

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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