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Enregistrement W7015583556

Temperature Programming of the Second Dimension in Comprehensive Two-Dimensional Gas Chromatography (GC×GC)

2023· dissertation· en· W7015583556 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)Isothermal processTemperature controlElutionOffset (computer science)Two-dimensional gasGas chromatographyTemperature measurement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive two-dimensional gas chromatography (GC×GC) is a mature separation technique that is now over three decades old. It separates all sample components using two GC columns with different selectivities, connected in series through a special interface called a modulator to provide two dimensions of separation. Early research and development of this technique focused on the modulator, the most critical component in a GC×GC system. The modulator facilitates the collection and transfer of effluent from the first dimension (¹D) to the second dimension (²D) column. As the modulator development matured with various designs being commercialized, research focus shifted towards chemometrics and applications. However, a fundamental issue that has not been resolved thus far in GC×GC is the general elution problem in ²D due to the nearly isothermal conditions in this dimension during a single separation. This thesis details the development, testing, and application of a ²D temperature programming system for GC×GC to overcome this problem. \n \nEvery stage of development for the ²D temperature programming system is described, from the proof-of-concept to the final design. The proof-of-concept system in Chapter 2 focused on the heating and cooling aspects of ²D temperature programming. It featured a ballistic heating system that synchronized the heating and cooling of the ²D column to the modulation period. Although the final temperature offset could be pre-calibrated, the system did not feature any real temperature control. Despite its simplicity, ballistic heating eliminated wraparound peaks while maintaining the separation of weakly retained compounds in the ²D. \n \nThe first prototype of a true ²D temperature programming system, detailed in Chapter 3, featured an Arduino microcontroller for PID temperature control. The temperature difference between the ²D column and the GC oven was measured directly using two thermocouples connected differentially. Although ²D temperature programming with the prototype improved the peak capacity by 48 %, the fragility of the thermocouple attachment was an issue for commercial designs. \n \nThe final version of the ²D temperature programming system (²DTPS), described in Chapter 4, tackled the robustness and user-friendliness of the system, building upon the core functions from the prior designs. The temperature measurement system was completely redesigned to determine the ²D column temperature based on the ²D column electrical resistance. The column connections and column cage were also redesigned to incorporate longer ²D columns and provide a more secure connection to the column for heating and resistance measurement. A real time clock and remote port were also added to allow the ²DTPS to be a completely standalone device for any GC×GC system. A Windows Forms application was written to control and monitor the ²DTPS. System compatibility was tested with both thermal and flow modulators, as well as a flame ionization detector (FID) and time-of-flight mass spectrometer (TOFMS). \n \nFinally, the ²DTPS was applied to the characterization of renewable hydrocarbon samples from a local Ontario company in Chapter 5. Samples from various points in the production process were characterized to help with product development. The GC×GC separation with the ²DTPS was optimized with both a normal and a reverse column set, as well as two detectors, an FID and a TOFMS. The ²DTPS improved the signal-to-noise ratio and peak capacity for the characterization of the samples.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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