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Enregistrement W7028811733

Hydride Generation as a Sample Introduction Technique for Detection of Arsenic by Microplasma

2023· dissertation· en· W7028811733 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobalization, Historical Perspectives, and International Relations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasmaArgonArsenicHydrideHeliumDetection limitAnalytical Chemistry (journal)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplasma can be used as a portable analytical instrument for elemental analysis of samples due to their small size, low power consumption, low carrier gas consumption, and low cost. This is specifically important for areas where contamination of water by arsenic is prevalent (e.g., because arsenic is indigenous to the soil). Due to the volatility of arsenic and its organic compounds, it is only chemical vapor generation (CVG) that can be used to introduce the sample into the microplasma. In this project, equipment for hydride generation (a type of CVG) was designed and used to test this sample introduction technique for microplasma. It was found that response of microplasma towards water vapors and hydrogen released from the hydride generation reaction was different when it was operated in each of three different carrier gases, namely helium, argon, and mixture of argon with 1000 ppm hydrogen. Similarly, the best observation position for arsenic over the microplasma tube was also different for helium microplasma and argon microplasma (0.84 cm and 1.34 cm away from the front electrode where carrier gas and analyte are introduced, respectively). Arsenic signals were also found to be more intense in helium microplasma, as compared to that in argon microplasma and argon – 1000 ppm hydrogen microplasma. Afterwards, the arsenic peaks at 197.3 nm and 228.8 nm were used to estimate the detection limit for arsenic in helium microplasma and argon microplasma, respectively. The detection limit for arsenic in helium and argon microplasma were estimated to be 31 ppb and 40 ppb, respectively. Although this project proved the feasibility of microplasma for detecting arsenic in liquid samples, it was concluded that more research is needed in this field to improve the reproducibility in the measurement of emission signal and the detection limit for arsenic, by making changes in the equipment and the design of gas-liquid separator.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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