Determination of Stable Hydrogen Isotopic Composition and Isotope Enrichment Factor at Low Hydrogen Concentration
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Determination of stable hydrogen isotopic compositions (δ 2 H) is currently challenged to achieve a high detection limit for reaching the linear range where δ 2 H values are independent of concentration. Therefore, it is difficult to assess precise δ 2 H values for calculating the hydrogen isotope enrichment factor (ε H ) and for field application where the concentrations of contaminants are relatively low. In this study, a data treatment approach was developed to obtain accurate δ 2 H values below the linear range. The core concept was to use a logarithmic function to fit the δ 2 H values below the linear range and then adjust the δ 2 H values below the linear range into the linear range by using the fitted logarithmic equation. Moreover, the adjusted δ 2 H values were calibrated by using laboratory reference materials, e.g., n -alkanes. Tris(2-chloroethyl) phosphate (TCEP) and hexachlorocyclohexane (HCH) isomers were selected as examples of complex heteroatom-bearing compounds to develop the data treatment approach. This data treatment approach was then tested using δ 2 H values from a TCEP transformation experiment with OH radicals. Comparable δ 2 H values and ε H between the low-concentration experiment and the reference experiment were obtained using the developed approach. Therefore, the developed data treatment approach enables a possibility of determining the hydrogen isotopic compositions of organic components in low concentrations. It is especially valuable for determining organic contaminants in environmental samples, which are usually present in low concentrations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».