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Enregistrement W4394065319 · doi:10.1016/j.talanta.2024.126032

Evaluation of thin film microextraction based on graphene oxide/ polymer composite: Experimental and theoretical insights

2024· article· en· W4394065319 sur OpenAlexafffund
Khaled Murtada, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueTalanta · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPolydimethylsiloxaneChemistryMembraneExtraction (chemistry)Solid-phase microextractionDivinylbenzeneGrapheneSorbentTap waterPolymerDesorptionOxideChemical engineeringDetection limitChromatographyAdsorptionStyreneMass spectrometryCopolymerGas chromatography–mass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental and theoretical assessments of a graphene oxide-based polymer as adsorbent for thin film microextraction (TFME) were conducted as part of this research. Graphene oxide (GO) was embedded in the organic polymer poly(styrene-co-divinylbenzene) (PS-DVB) to prepare a sorbent suitable for direct-immersion TFME. A TFME membrane coating prepared with the GO/PS-DVB sorbent and polydimethylsiloxane (PDMS) as binder was then applied for extraction of organic pollutants from aqueous and gaseous samples. The surface morphology of the TFME coating was examined by scanning electron microscopy (SEM). Various TFME parameters influencing extraction efficiency, such as extraction time and temperature, desorption temperature, and ionic strength, were investigated and optimized. In a comparison of TFME membranes, the GO/PS-DVB/PDMS TFME membrane was shown to yield higher extraction efficiencies for the targeted analytes than the pure PDMS and DVB/PDMS TFME membranes. The calibration graphs of the organic pollutants displayed linearity for most of the target analytes within the 10–2000 ng L−1 concentration range. The repeatability (RSD %, n = 5) and reproducibility (RSD %, n = 3) of the method were in the ranges of 2.2–5.9 %, and 3.2–8.5 %, respectively, at a concentration level of 500 ng L−1, whereas accuracy (%) ranged between 79.8 and 119 %. The developed method was successfully applied for determinations of organic pollutants in tap water, lake water, and wastewater samples. Furthermore, the impact of mass transfer kinetics on extractions by the GO/PS-DVB/PDMS TFME membrane from gaseous samples was theoretically discussed and experimentally verified. The results of this work demonstrate that the GO/PS-DVB/PDMS TFME method is a simple, efficient, and environmentally friendly method for pre-treatment of organic pollutants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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