Improved Titrimetric Analysis of Formate/Formic Acid and Comparison with Ion Chromatography and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The advancements in renewable energy technologies brought about a significant interest in developing formic acid based chemical and electrochemical processes. These include the electroreduction of carbon dioxide to produce formic acid or direct electrooxidation of formic acid to generate electricity in a fuel cell. Considering the neutral to alkaline nature of electrolytes used in many of these processes, formic acid usually exists as a formate species. Unlike oxalate salt, the direct titration to quantify formate molarity using potassium permanganate (KMnO4) is difficult due to the formation of a suspended colored complex, which poses challenges in identifying the endpoint. Herein, we report two simple and efficient methods for formate and formic acid analysis, by back titration (FBT) using oxalate and iodine, respectively. These methods were shown to have an accuracy of more than 97% at a reduced cost when benchmarked against either nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy or ion chromatography (IC). The effect of the analyte medium and optimization of the analytical procedure were also investigated. The formate quantification was found to vary insignificantly when different media, such as water, potassium hydroxide, potassium bicarbonate, or potassium sulfate, were used. This signifies the robustness and broader applicability of the FBT methods. Regarding the analytical steps, selecting the appropriate temperature, time, and molar ratio of participating species allowed the quantification of formate or formic acid with accuracy and precision. The analytical methods thus developed can provide alternative, cost-effective solutions for determining formate concentration for the research and development sector and for on-site analysis in industrial settings, where maintaining NMR and IC equipment may not be feasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».