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Enregistrement W4407251535 · doi:10.1021/acs.energyfuels.4c05674

Detailed Molecular Composition of Wood Pyrolysis Bio-Oils Revealed by HPLC-FT-ICR MS

2025· article· en· W4407251535 sur OpenAlexaff
Martha L. Chacón‐Patiño, Joseph W. Frye, Lissa C. Anderson, Winston K. Robbins, Germain Salvato Vallverdu, Álvaro J. Tello-Rodríguez, Wladimir Ruiz, Germán Gascón, Christopher P. Rüger, David C. Dayton, Pierre Giusti, Charlotte Mase, Caroline Barrère‐Mangote, Carlos Afonso, Brice Bouyssière, Ryan P. Rodgers

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFourier transform ion cyclotron resonanceHigh-performance liquid chromatographyPyrolysisMass spectrometryChromatographyMethanolAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The highly complex nature of wood pyrolysis bio-oils, which contain thousands of distinct molecular species with varying ionization efficiencies, poses a significant challenge for characterization by direct-infusion high-resolution mass spectrometry. This study presents a novel method combining high-performance liquid chromatography (HPLC) with 21 Tesla Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (21T FT-ICR MS) for detailed molecular characterization of bio-oils within the scope of negative-ion ESI. The HPLC method is optimized to separate polyfunctional oxygen-containing molecules using a polymeric stationary phase with dimethylaminopropyl functionalities, and a methanol–water eluent with dimethylamine. The acidic compounds in bio-oils equilibrate between the DEA-containing mobile phase and the stationary phase, facilitating efficient gradient elution of oxygen-rich species. Coupling online HPLC with 21T FT-ICR MS revealed ∼3,000 additional monoisotopic O x molecular formulas compared to direct-infusion FT-ICR MS. Newly detected compounds exhibited higher H/C ratios and a wider range of oxygen content, characteristic of low-molecular-weight carbohydrates and species with a composition that resembles biomass. The method enabled the detection of carbohydrate-like species (O/C ≈ 1, H/C ≈ 2) and highly aromatic compounds (H/C < 0.6, O/C < 0.3) that were undetectable via direct infusion. Early eluting, methanol-soluble species showed higher H/C ratios (∼1.5 to 2.0) and oxygen content consistent with lignin oligomers, while later-eluting compounds exhibited increased aromaticity, with compositions typical of condensed aromatic species. Advanced data processing using a Python-based, PyC2MC, software package further revealed compositional trends aligned with the solubility of bio-oils. Despite the overlap between LC–MS and direct infusion MS, single ion chromatograms revealed distinct elution patterns for identical molecular formulas, providing insights into potential isomeric diversity that are not accessible through direct infusion analyses. These findings demonstrate the enhanced molecular-level characterization achieved by HPLC-FT-ICR MS, providing key insights into the intricate composition of bio-oils and their potential for energy applications. The proposed approach provides a unique perspective on isomeric diversity and the distribution of functional groups, laying the groundwork for understanding the molecular basis of reactivity and upgrading potential in bio-oils. As the developed method targets the separation and characterization of polyfunctional oxygen-containing species, it can also be applied to dissolved/natural organic matter, photo-oxidation products, and emerging contaminants, e.g., water-soluble species leaching from materials like asphalt and petroleum-based road sealants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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