Advanced QSRR Modeling of Organic Pollutants in Natural Water and Wastewater in Gas Chromatography Time-of-Flight Mass Spectrometry
محل انتشار: نشریه متدهای شیمیایی، دوره: 2، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 427
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CHM-2-1_001
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1398
چکیده مقاله:
Water pollution is a major global problem which requires ongoing evaluation and revision of water resource policy at all levels (international down to individual aquifers and wells. It has been suggested that it is the leading worldwide cause of deaths and diseases, and that it accounts for the deaths of more than 14,000 people daily. Genetic algorithm-partial least square (GA-PLS), Kernel partial least square (GA-KPLS) and Levenberg-Marquardt artificial neural network (L-M ANN) techniques were used to investigate the correlation between retention time (RT) and descriptors for 150 organic contaminants in natural water and wastewater which obtained by gas chromatography coupled to high-resolution time-of-flight mass spectrometry (GC-TOF MS). The L-M ANN model gave a significantly better performance than the other models. This indicates that L-M ANN can be used as an alternative modeling tool for quantitative structure–retention relationship (QSRR) studies.
کلیدواژه ها:
Water Pollution ، Hazardous chemicals ، Organic pollutants ، Gas Chromatography ، Time-of-flight mass spectrometry ، chemometrics ، Levenberg-Marquardt artificial neural network
نویسندگان
Mehrdad Shahpar
Director of Ilam Petrochemical Company
Sharmin Esmaeilpoor
Department of Chemistry, Payame Noor University, P.O. BOX ۱۹۳۹۵-۴۶۹۷, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :