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Enregistrement W4390846953 · doi:10.5004/dwt.2023.29963

Optimization of a lithium assay method in oil fields brines by using experimental design methodology and its validation by the accuracy profile approach

2023· article· en· W4390846953 sur OpenAlexaff
Kais Djebali, Anissa Somrani, Nizar Dabbech, Moufida Borni, Ghaïth Hamdaoui, Ramzi Zarrougui, Ahmed Hichem Hamzaoui

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium (medication)ChromatographyDesign methodsComputer scienceChemistryEngineeringMechanical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT To cover the excessive demand of lithium compounds, especially for the manufacture of vehicle batteries, several extraction technologies from natural resources and mainly geothermal brines are applied. These brines are distinguished by the complexity of its chemical composition. So, the quantification of lithium amount by spectroscopic methods will be disturbed by some interferences due to the cohabitation of major cations and anions. The originality of this investigated work is to optimize, by using the response surface methodology, and to validate, by the application of the accuracy profile approach, the analytical method for lithium assay by flame emission spectroscopy. After identification of the major ions in the oilfield brine sample (Ca, Mg, Na, K and Cl), a specificity test is applied, which reveals the presence of chemical interferences. For this reason, a spiked synthetic solution by a lithium standard (20 mg/L) is prepared for each run of the Doehlert design. Four studied factors, which are the major cations ([Ca 2+ ] ( X 1 ), [Mg 2+ ] ( X 2 ), [Na + ] ( X 3 ) and [K + ] ( X 4 )), are used to build this design and to determine their effects on the lithium recovery yield response ( Y (%)). As resulted outcomes, a polynomial valid and predictive model is statistically qualified and used to plot the iso-responses curves of the chosen response. Consequently, the optimal conditions are determined by: [Ca 2+ ] ( X 1 ) = 1.7 mol/L, [Mg 2+ ] ( X 2 ) = 0.02 mol/L, [Na + ] ( X 3 ) = 0.36 mol/L and [K + ] ( X 4 ) = 0.01 mol/L, which correspond to 64.128, 2.43, 60 and 2 g/L, respectively and the theoretical lithium recovery yield is nearby 98% in five-fold diluted composition. Moreover, the validation by the accuracy profile approach is performed after the robustness test. The resulted β-expectation tolerance interval is within the acceptability limits, which means that the analytical method, used for lithium assay by flame emission spectroscopy, is valid and the response variances are almost constant (homoscedasticity) over the predefined range concentration (8–50 mg/L) and it can be used for routine analysis.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,248 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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