亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Experimental Determination of Air/Water Partition Coefficients for 21 Per- and Polyfluoroalkyl Substances Reveals Variable Performance of Property Prediction Models

分配系数 均方误差 十六烷 溶剂化 分拆(数论) 化学 数学 环境化学 环境科学 统计 色谱法 有机化学 分子 组合数学
作者
Satoshi Endo,Jort Hammer,Sadao Matsuzawa
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.est.3c02545
摘要

Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are a group of chemicals of high environmental concern. However, reliable data for the air/water partition coefficients (Kaw), which are required for fate, exposure, and risk analysis, are available for only a few PFAS. In this study, Kaw values at 25 °C were determined for 21 neutral PFAS by using the hexadecane/air/water thermodynamic cycle. Hexadecane/water partition coefficients (KHxd/w) were measured with batch partition, shared-headspace, and/or modified variable phase ratio headspace methods and were divided by hexadecane/air partition coefficients (KHxd/air) to obtain Kaw values over 7 orders of magnitude (10–4.9 to 102.3). Comparison to predicted Kaw values by four models showed that the quantum chemically based COSMOtherm model stood out for accuracy with a root-mean-squared error (RMSE) of 0.42 log units, as compared to HenryWin, OPERA, and the linear solvation energy relationship with predicted descriptors (RMSE, 1.28–2.23). The results indicate the advantage of a theoretical model over empirical models for a data-poor class like PFAS and the importance of experimentally filling data gaps in the chemical domain of environmental interest. Kaw values for 222 neutral (or neutral species of) PFAS were predicted using COSMOtherm as current best estimates for practical and regulatory use.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
秀丽的香旋完成签到,获得积分20
14秒前
27秒前
tian发布了新的文献求助10
33秒前
JamesPei应助tian采纳,获得10
44秒前
mashibeo完成签到,获得积分10
46秒前
DD完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
阿治完成签到 ,获得积分0
2分钟前
2分钟前
阿克图尔斯·蒙斯克完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI5应助含蓄尔竹采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
含蓄尔竹发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
zp6666tql完成签到 ,获得积分10
3分钟前
柠檬完成签到,获得积分10
4分钟前
zhangwj226完成签到,获得积分10
4分钟前
adkdad完成签到,获得积分10
4分钟前
sailingluwl完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
隐形曼青应助秀丽的香旋采纳,获得10
4分钟前
JamesPei应助罗静采纳,获得10
4分钟前
5分钟前
罗静发布了新的文献求助10
5分钟前
30关注了科研通微信公众号
5分钟前
勤奋的天蓝完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
30发布了新的文献求助10
5分钟前
罗静完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
6分钟前
宋丽薇完成签到,获得积分10
6分钟前
7分钟前
mysilicon发布了新的文献求助10
7分钟前
丁静完成签到 ,获得积分10
7分钟前
8分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736630
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280611
关于积分的说明 10020100
捐赠科研通 2997293
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644517
邀请新用户注册赠送积分活动 782041
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749648