Development and Optimization of a Gas Chromatography–Mass Spectrometry Analytical Method for Detecting Sulfolane and Benzene Toluene, Ethylbenzene, and Xylenes in Water Samples
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».