Resolving Uncertainties in the Quantification of Trace Elements within Organic-Rich Boreal Rivers for AF4-UV-ICP-MS Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, asymmetric flow field-flow fractionation (AF4) has emerged as a robust technique for the separation of colloid-associated trace elements (TEs) in aqueous samples. Nevertheless, little is known about potential artifacts and how to control them when measuring the concentrations of colloid-associated elements at low (μg L –1 ) or ultralow concentrations (ng L –1 ) using AF4-UV-ICP-MS. Water from a boreal river was selected as a challenging test material due to its high concentrations of dissolved organic matter (DOM) and Fe-rich colloids. These colloids are expected to be significant contributors to artifact occurrence, even in a metal-free, ultraclean laboratory. The results show that the adsorption of Mn, Co, Ni, Cu, and Pb onto acid-cleaned, non-channel surfaces (such as connection tubing and autosampler) accounted for up to 48% of TE loss. These losses on non-channel surfaces also represent potential sources of cross-contamination for Co, Ni, Cu, and Pb. New, uncleaned poly(ether sulfone) membranes are also sources of contamination for Ni and Cu. Analytical bias may exist in the measured concentrations of TEs, primarily due to the potential carryover of weakly adsorbed TEs (e.g., Ni and Cu) on the system surfaces by colloids in the samples (e.g., DOM). On the other hand, colloids in the samples can also act to gradually remove contaminants from the surfaces. For these types of DOM-rich waters, preconditioning the AF4 system using 40 mg C L –1 of Suwannee River Natural Organic Matter (SRNOM, pH = 7) is recommended to mitigate the impact of membrane fouling and carryover. A comprehensive strategy for minimizing instrumental artifacts is presented and discussed.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».