Characterization and quantification of poly(acrylonitrile-co-1,3-butadiene-co-styrene)/polyamide 6 (ABS/PA6) blends using pyrolysis-gas chromatography (Py-GC) with different detector systems

Salinas, Sebastian Alarcon; Kusch, Peter; Knupp, Gerd; Steinhaus, Johannes; Sülthaus, Dietrich

doi:10.1016/j.jaap.2016.10.020

Cited by 7 publications

(2 citation statements)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Inne detektory zazwyczaj wymagają zastosowania wzorców, nie tylko do kalibracji, ale już na etapie identyfikacji składników. Jak wykazali jednak badacze niemieccy (Salinas et al, 2016), walidując metody Py-GC/MS i Py-GC/FID dla syntetycznych polimerów, detekcja płomieniowo-jonizacyjna (FID) jest właściwsza do celów ilościowych niż spektrometria masowa. Świadczyły o tym wartości wszystkich parametrów statystycznych takich jak: precyzja, zakres liniowości, dokładność, odtwarzalność, granica wykrywalności i granica oznaczalności.…”

Section: Przegląd Możliwości Py-gcunclassified

“…Metoda Py-GC jest rutynowo stosowana w badaniach polimerów syntetycznych do ich identyfikacji i rozróżnienia, jak również do ilościowego oznaczania zawartości monomerów w tworzywach sztucznych czy badania degradacji polimerów (Salinas et al, 2016). Bardzo szerokie zastosowanie Py-GC znalazła w badaniach zanieczyszczeń środowiska: zanieczyszczeń gleb (Pernot et al, 2013) czy osadów rzecznych i morskich, jak również w analizie toksycznych składników w pyle zawieszonym PM-10 i PM-2,5 (Gil-Moltó et al, 2009).…”

Section: Przegląd Możliwości Py-gcunclassified

See 1 more Smart Citation

Ocena możliwości wykorzystania desorpcji termicznej do wyznaczania charakteru nasyceń w profilu odwiertu

Matyasik¹,

Zapała²,

Kierat³

et al. 2019

View full text Add to dashboard Cite

Celem niniejszej pracy jest przedstawienie szybkiej metody oceny typu wolnych węglowodorów, występujących w profilu otworu, wykorzystującej jako narzędzie pirolizę połączoną z chromatografią gazową (Py-GC). Metoda ta, jako alternatywa dla dotychczas stosowanych-pirolizy Rock-Eval i ekstrakcji rozpuszczalnikowej, mogłaby służyć do typowania poziomów do bardziej szczegółowych badań. W tym celu wykonano badania porównawcze rdzeni pochodzących ze strefy akumulacji ropy naftowej w utworach dolomitu głównego na Niżu Polskim. Wyniki eksperymentów Py-GC prowadzonych w 350°C z detekcją desorbowanych związków na detektorze płomieniowo-jonizacyjnym (Py-GC/FID) dowiodły pozytywnej korelacji z ilością wolnych węglowodorów (S 1) uwalnianych w 300°C podczas pirolizy Rock-Eval oraz zawartością ekstrahowalnej substancji organicznej (ESO). Metoda Py-GC/FID ma jednak tę przewagę nad pozostałymi dwiema metodami, że otrzymany chromatogram pokazuje dystrybucję desorbowanych węglowodorów i umożliwia obliczenie niektórych wskaźników geochemicznych, co pozwala na wstępną charakterystykę akumulacji. Ocenę przydatności metody w aspekcie charakterystyki uwalnianych produktów przeprowadzono, wykonując dla kilku badanych rdzeni analizy chromatograficzne GC-FID frakcji nasyconej ekstraktu bitumicznego i obliczając na ich podstawie wskaźniki geochemiczne. Wyniki porównania wykazały generalnie podobieństwo dystrybucji węglowodorów, a dla niektórych próbek również zgodność obliczonych wskaźników. Na tej podstawie należy uznać, że dystrybucja produktów desorpcji Py-GC/FID skał w 350°C pozwala na uzyskanie części informacji dostarczanych przez analizę chromatograficzną GC-FID frakcji nasyconej ekstraktu bitumicznego bez konieczności wstępnej preparatyki chemicznej materiału rdzeniowego, co znacznie skraca czas i obniża koszty analizy. Dystrybucja desorbowanych węglowodorów w korelacji z wynikami pirolizy Rock-Eval może stanowić narzędzie typowania poziomów do szczegółowej charakterystyki geochemicznej. Procedura poszerza zakres badań geochemicznych o kolejną metodę wnoszącą wkład do rozpoznania basenów naftowych. Słowa kluczowe: skała macierzysta, desorpcja węglowodorów, Py-GC-piroliza połączona/sprzężona z chromatografią gazową, dolomit główny.

show abstract

Section: Przegląd Możliwości Py-gcunclassified