Efficient separation and concentration of nanoplastics by tangential flow filtration: process evaluation and quantification using nanoparticle tracking analysis and dynamic light scattering
Notice bibliographique
Résumé
Increasing awareness of the presence of nanosized plastic particles (nanoplastics) in the environment has raised interest in their physical and chemical properties and concerns about their environmental effects and potential impact on drinking water and food. Some of the major challenges of environmental nanoplastics research are the difficulty of extracting sufficient amounts of nanoparticles from natural sources for various analytical techniques and the determination of their concentration and size distribution. Overcoming these challenges requires developing robust protocols and methodologies for the extraction and concentration enrichment of nanoparticles. To address this, we explored a tangential flow filtration (TFF) technology to separate and recover 50-nm-in-diameter polystyrene nanoparticles (PS50) from their mixture with larger, 350-nm-in-diameter particles (PS350). We used nanoparticle tracking analysis (NTA) and dynamic light scattering (DLS) to quantify separation and recovery efficiency and assessed the feasibility of using DLS for particle concentration measurement. With sufficient diafiltration volumes, we were able to separate and concentrate PS50 particles with recovery efficiency greater than 95%. Our work shows that TFF is capable of efficiently separating and concentrating nanoplastics from potentially complex environmental matrices, which makes it an essential platform for advancing research in this field. DLS can be used to monitor the nanoparticle separation and concentration efficiency and, when aided by other techniques such as NTA or calibrated using a suitable reference material, reliably estimate the nanoparticle concentration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».