Development and Optimization of a Gas Chromatography–Mass Spectrometry Analytical Method for Detecting Sulfolane and Benzene Toluene, Ethylbenzene, and Xylenes in Water Samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sulfolane, an organic solvent widely used in the petrochemical industry, has raised concerns due to its potential health risks and environmental mobility. Toxicological studies suggest that it may negatively affect human and ecological health, highlighting the need for risk assessments. Alongside sulfolane, BTEX compounds (benzene, toluene, ethylbenzene, and xylenes) are commonly present in petrochemical operations, and their migration may be influenced by sulfolane. This study developed a gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS) method for simultaneous analyses of sulfolane and BTEX in water. The sample preparation was designed for simplicity to allow for easy implementation without specialized equipment. The method was characterized, validated, and its ruggedness was tested through experimental design. The method was then applied to evaluate the stability of water samples under various storage conditions, and to analyze 97 real water samples collected from a contaminated site in Alberta, Canada. The results identified 17 samples with sulfolane concentrations exceeding the maximum limits for aquatic life preservation, and three samples with detectable toluene levels. These findings highlight the need for further research to better understand contamination profiles and assess associated risks.
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.
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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle