Determination of trace elements in titanium oxides by wavelength dispersive x‐ray fluorescence spectrometry (WD‐XRF)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract TiO 2 is used in a great variety of industries (foods, medicines, cosmetics, etc.). In food industry, although the use of TiO 2 as additive was banned by EU in 2022, it is still authorized in medicinal products, and is allowed as food ingredient in US and Canada. Focusing on cosmetics, regulations state some forbidden elements (As, Cd, Ni, Hg, Sb, and Pb), and others allowed with a specific limit (Co, Cr, and Se). Most researches about TiO 2 characterization are focused on the purity determination and no studies analyzing trace metals in this material have been found. Due to the potential impact of those trace elements on health and safety, a robust method for determining them in TiO 2 is required. A methodology for the determination of As, Cd, Co, Cr, Hg, Ni, Pb, Sb, and Se at trace level in TiO 2 by WD‐XRF has been developed. Sample was prepared as pressed pellets to achieve low limits required by regulations, and the best conditions were established using n‐butyl methacrylate as binder and plastic spatula to avoid Cr contamination coming from the stainless‐steel one. An in‐depth inquiry conducted to get calibration and validation standards revealed a lack of reference materials; therefore, additions of pure oxides of each element were made to high‐purity TiO 2 . Validation was performed by two means: analyzing synthetic standards prepared as stated and analyzing two commercial TiO 2 by an independent method (ICP‐OES). The developed methodology was suitable to be used as control method to assess whether the materials meet the regulations, since time required to undertake the analysis is much less than other methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».