Development and optimization of molecularly imprinted polymers for the analysis of organic pollutants in environmental water samples
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural, industrial, and municipal water releasing organic contaminants into the environment is of serious ongoing concern. To monitor these waterborne pollutants, sample preparation steps are required prior to analysis. Consequently, massive efforts have been directed toward new approaches that are fast, selective, cost-effective, user-friendly and green. Molecularly imprinted polymers (MIPs) are an elegant solution to add selectivity into sorptive materials. In this thesis, MIPs were prepared using different polymerization techniques and in various formats such as MIP particles, MIP thin film, and MIP-coated mesh. The prepared sorbents were successfully utilized for extraction of different classes of pollutants such as polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and organophosphorus pesticides (OPPs) from water samples. To improve the heterogeneity of MIPs, a controllable polymerization mechanism (reversible addition fragmentation chain transfer (RAFT) polymerization) was implemented for synthesis MIPs on Fe₃O₄@SiO₂ particles for extraction of PAHs. A tailormade MIP formulation was also created and optimized for selective extraction of OPPs from water. The sorbent formulae are versatile for use in different formats such as thin film and mesh. MIP extraction devices can be readily interfaced with various detection systems such as gas chromatography flame ionization detector (GC-FID), atmospheric pressure chemical ionization gas chromatography-tandem mass spectrometry (APCI-GCMS/ MS) and liquid chromatography -tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) using liquid desorption, and thermal desorption. Additionally, these devices can increase the throughput, reliability, and simplicity of environmental analysis. For example, we developed a new solvent assisted thermal desorption head space (ST-HD) method, which we demonstrate to be excellent for the introduction of analytes enriched by MIP thin films, and it is amenable to direct and semi-automated method improving reproducibility and throughput. In this thesis, MIP fabrication and performance will be demonstrated and evaluated. The value MIP techniques in providing precious sensitivity, selectivity to the quality of analysis of organic pollutants in water is presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».