Rapid and sensitive method for the simultaneous determination of PAHs and alkyl-PAHs in scrubber water using HS-SPME-GC–MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Scrubber water, a waste stream generated by ships exhaust gas cleaning systems, may pose a threat when released into the marine environment due to potential contamination with polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and their alkyl derivatives (alkyl-PAHs). This study aims to develop a reliable analytical procedure combining headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) with gas chromatography coupled to triple quadrupole tandem mass spectrometry (GC–MS/MS) to simultaneously separate and determine target compounds in aqueous samples. Method validation demonstrated good linearity up to 200 ng L −1 (r 2 > 0.996) and low limits of detection (0.33 to 1.67 ng L −1 , except for naphthalene at 3.3 ng L −1 ). The method shows good precision (RSD<20%) and satisfactory analytical recoveries. The methodology was successfully applied to scrubber water samples collected from a container ship and the results highlight the prevalence of naphthalene, phenanthrene, and their alkyl derivatives. • Rapid and reproducible HS-SPME-GC–MS/MS method for the analysis of PAHs and alkyl-PAHs in scrubber water. • The capacity of SPME to analyze both filtered and unfiltered samples was assessed, showing that the more hydrophobic PAHs may be lost during filtration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».