Chemical sample preparation of plant materials in tunnel-type microwave digestion systems for elemental analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing plant materials is essential for environmental monitoring, analytical control of food products, and medicinal raw materials. A review of global practices has shown that there are still no standard proceedings for chemical sample preparation suitable for all plant types without restrictions on the range of elements determined. Creating a standardized scheme for plants is feasible, as the macro composition of any plants consists of at least 90% organic compounds (cellulose, protein, lipids, etc.), whose mineralization results in the formation of water and a gaseous phase. In this study, certified plant samples were mineralized in a tunnel-type microwave digestion system MultiVIEW (SPC SCIENCE, Canada) with variations in analytical sample sizes, composition and volume of reagents, options for adding the reaction mixture, and vessel heating modes for simultaneous determination of a wide range of elements using inductively coupled plasma atomic emission spectrometry. The completeness of dissolution (the degree of correspondence between found and certified contents) was used as one of the criteria for the optimality of sample preparation conditions. It was shown that with a three-stage heating regime of the vessels (heating rate at the first stage 2.76 оC/min) with a sample weight of 0.5 g and separate sequential addition of the reaction mixture (4 ml HNO3, 1.5 ml H2O2, 1 ml HCl, and 0.05 ml HF), it is possible to reliably determine typical plant contents of Si, Al, Mg, Ca, Fe, Na, K, Ba, Sr, Rb, P, B, Mn, Ti, Ni, V, Cu, Zn.
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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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».