Microscale quantitation of heavy metals by back-scattering interferometry in conjunction with photothermal effect using a single laser beam
Notice bibliographique
Résumé
A microanalytical technique based on the photothermal effect in conjunction with back-scattering interferometry (BSI) using a single laser beam was developed for quantitative detection of heavy metals. After the chromogenic reaction of an analyte in a capillary tube, the photothermal effect induced by irradiation with the same laser beam leads to a change of the refractive index of the solution, which can be "quantified" using the BSI technique. For prove-of-concept, Cu(II) was chosen as the trial analyte, for which the solution changes to purplish through reacting with the chromogenic reagent; a single laser beam of 532 nm was adapted for both inducing the photothermal effect and realizing BSI detection. With as little as 1.0 μL solution, a limit of detection (LOD) of 0.10 mg/L for Cu(II) was achieved. In addition, the versatility of the technique was demonstrated by detecting other two heavy metal ions, Fe(II) and Cr(VI), with limits of detection of 0.06 mg/L and 0.04 mg/L, respectively. The demonstrated detection sensitivity, application versatility, and instrumentation simplicity of this new technique promises it as a practical tool for environmental monitoring and beyond.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».