Experimental methods in chemical engineering: Karl Fischer titration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Karl Fischer titration (KF) measures the water content in organic and inorganic compounds. Water reacts with a titrant solution containing iodine and a sulphurous monoalkyl ester to produce a monoalkyl sulphate ester and HI. In volumetric titrators, a burette injects the titrant directly into a cell while coulometric titrators generate titrant in situ. Regardless of the volume of the sample, volumetric titration is limited to 100 mg, while coulometric titration is best suited for . KF is fast (), considered accurate (), and precise (). However, factors such as humidity, non‐standard analytes (hexane, isopropanol, ethylene glycol), tritrant composition, and temperature compromise its repeatability: the % sample standard deviation, (), varied from 2% to 60% (). This high variability is, in part, due to the experimental design that included samples and conditions ill‐suited for the technique. However, even for the tests for which KF is suitable, . Certain compounds react with the titrant, which increases the variability. The main sources of error affecting the analysis are ambient moisture, pH, solvent, sample handling, and titration speed. As of 2023, the Web of Science has indexed 1332 articles with Karl Fischer as a key word (Topic), but more than 3600 mentioning the technique (All fields). A bibliometric analysis classifies these contributions into five clusters: spectroscopy, stability, temperature, solubility, and mixtures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».