In Pursuit of a Greener Fluorinated Chemical Modifier for the Direct Determination of Rare Earth Elements in Refractory Geological Materials using ETV-ICPOES
Notice bibliographique
Résumé
Rare earth elements (REEs) have critical industrial and research applications.Accurately determining REEs can be challenging, as these elements are typically found in refractory ore samples.These ores are difficult to dissolve, making analysis via traditional pneumatic nebulization (PN) methods troublesome.For this reason, a solid sample introduction system and a direct analysis method are preferred.In prior studies, electrothermal vaporization coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ETV-ICPOES) has shown promise for the analysis of geological samples.One of the challenges with REEs is that they are prone to carbide formation, which can complicate accurate determination.However, halogenated reagents have been shown to prevent carbide formation and enhance the volatility of analytes.Past work used carbon tetrafluoride (CF4) gas to introduce halogens to the sample.In this work, polytetrafluoroethylene (PTFE) powder was mixed with the sample prior to analysis instead.This study demonstrates that premixing PTFE powder with the sample reduces the relative standard deviations (RSD) compared to individually mixing aliquots in a small graphite boat prior to each replicate measurement.A 5:3 ratio of sample-to-PTFE powder maximized sensitivity.To compensate for sample loading effects on the plasma, an Ar emission line (404.442nm) was used for internal standardization.Given that fluorinated gases can have ozone-depleting effects, using PTFE powder instead of CF4 is much more environmentally friendly.It is also less expensive.Although sensitivity was highest when using CF4 as a chemical modifier for Ce, Er, Gd, Ho, La, Lu, Nd, Sc, Tb, and Y (10 out of 16 REEs), by 3 (Ho) to 19 (Nd) fold versus when using PTFE, the limit of detection (LOD) was lowest when using PTFE powder for Dy, Er, Eu, Ho, Pr, Tm, Y, and Yb (8 out of 16 REEs), by 2 (Er) to 12 (Y) fold, because of a significantly lower background signal than with CF4.
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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 | 0,001 | 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 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 ».