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Enregistrement W4390197020 · doi:10.1080/00032719.2023.2297411

Improved Titrimetric Analysis of Formate/Formic Acid and Comparison with Ion Chromatography and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy

2023· article· en· W4390197020 sur OpenAlexafffund
Shahid M. Bashir, Muhammad Norhadif, Zhicheng Xia, Linda Qian, Előd Gyenge

Notice bibliographique

RevueAnalytical Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensLuminUltra Technologies (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésChemistryFormic acidFormateOxalateIon chromatographyInorganic chemistryPotassium hydroxideChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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