In-bottle thin film solid phase microextraction coupled to flow modulated comprehensive two-dimensional gas chromatography–time-of-flight mass spectrometry for monitoring of organic pollutants in environmental waters
Notice bibliographique
Résumé
• An in-bottle TF-SPME sampler for sampling and extraction has been introduced. • TF-SPME was utilized to detect a wide range of untargeted pollutants in environmental waters. • Organic pollutants were desorbed and analyzed using comprehensive GC × GC-TOFMS. • TF-SPME-GC × GC-TOFMS was employed to screen for the presence of multiclass pollutants. The monitoring of organic compounds in water is critical for assessing environmental health and the effectiveness of treatment processes. In this study, we present a robust and eco-friendly approach to environmental water analysis that integrates thin film solid phase microextraction (TF-SPME) with comprehensive two-dimensional gas chromatography and time-of-flight mass spectrometry (GC × GC-TOFMS). This method is designed to detect multiclass organic pollutants in environmental water, thus enabling applications such as detailed analyses of changes post-treatment processes. The supervised PCA results revealed distinct clustering of the three water sample classes - raw wastewater, outflow from WWTF, and river water - each occupying separate regions in the principal component space. Several organohalogen compounds were identified as key differentiators among the water samples, highlighting significant compositional differences across the analyzed classes. Notably, an increased abundance of certain chlorinated compounds was observed in raw wastewater before it underwent purification treatment at the WWTF. Additionally, the greenness evaluation of the in-bottle TF-SPME-GC × GC-TOFMS indicated whiteness scores of 96.7 % for the in-bottle TF-SPME-GC × GC-TOFMS method and 79.0 % for the LLE (US EPA 8270)-GC/MS method. This approach facilitates the identification of a wide array of organic compounds, characterized by diverse physicochemical properties, through their mass spectral profiles. We applied this method to various environmental water samples, including raw wastewater, effluent from wastewater treatment facilities, and river water, to assess the impact of treatment processes on organic pollutant levels. Our developed strategy effectively monitored alterations in several organic compounds within these environmental water samples. Our results demonstrate that TF-SPME coupled with GC × GC-TOFMS proves to be both straightforward and comparable in performance to other methods for analyzing low-level organic pollutants in water samples, making it a valuable tool for environmental monitoring and discovering new emerging contaminates.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».