Präzise neutroneninduzierte Spaltquerschnitte von Actinoiden wie den Plutoniumisotopen haben für die Entwicklung zukünftiger Transmutationstechnologien eine große Bedeutung. Die Unsicherheiten des Pu(242)-Spaltquerschnitts im schnellen Bereich des Spektrums betragen derzeit etwa 21 %. Aktuelle Sensitivitätsstudien haben gezeigt, dass nur eine Reduzierung dieser Unsicherheiten auf unter 5% verlässliche neutronenphysikalische Simulationen zulässt. Diese anspruchsvolle Aufgabe konnte im Rahmen der vorliegenden Arbeit an der Neutronenfugzeitanlage nELBE durchgeführt werden. Dünne, homogene und großfächige Actinoiden-Proben wurden dem Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf innerhalb des TRAKULA-Verbundprojektes zur Verfügung gestellt. Eingesetzt in eine neu entwickelte Spaltionisationskammer ermöglichten sie eine akkurate Bestimmung des Pu(242)- Spaltquerschnitts relativ zu U(235). Die Flächendichten der Plutoniumschichten wurden anhand der spontanen Spaltrate von Pu(242) bestimmt. Aufwändige Teilchentransportsimulationen (durchgeführt mit Geant 4, MCNP 6 und FLUKA) wurden genutzt, um die auftretende Neutronenstreuung zu korrigieren. Die gewonnenen Ergebnisse sind im Rahmen ihrer Unsicherheiten in guter Übereinstimmung mit aktuellen Kerndatenevaluierungen.:1 Einleitung 1.1 Partitionierung und Transmutation 1.2 Die Bedeutung von Pu(242) für P&T 1.3 Bisherige Experimente 1.4 Evaluierungen 1.5 Gliederung dieser Arbeit 2 Spaltwahrscheinlichkeit 2.1 Statistisches Modell und Compoundkern 2.2 Kernreaktionsrechnungen 3 Die Neutronenfugzeitanlage nELBE 4 Spaltionisationskammern 4.1 Die nELBE Spaltkammern 4.1.1 Actinoidenschichten 4.1.2 Aufbau 4.1.3 Gasversorgung 4.1.4 Optimierung des elektrischen Feldes 4.1.5 Simulationen von Impulshöhenverteilungen 4.2 Die PTB U(235) Spaltkammer H19 5 Experimente zur Spaltung von Pu(242) 5.1 Experimentelle Bestimmung neutroneninduzierter Spaltquerschnitte 5.2 Messaufbau 5.3 Datenaufnahme und -verarbeitung 5.4 Datenanalyse 5.4.1 Bestimmung der Spontanspaltrate 5.4.2 Bestimmung des neutroneninduzierten Spaltquerschnitts von Pu(242) 5.5 Ergebnisse und Diskussion 5.5.1 Diskussion 5.5.2 Unsicherheiten 5.5.3 Vergleich mit Kernreaktionsrechnungen 6 Zusammenfassung und Ausblick Anhang A.1 Depositionszelle A.2 Neutronenfugzeitanlagen A.3 Spaltfragmentverteilungen mit GEF A.4 Experimenteller Aufbau A.5 Aufbau der Datenaufnahme/-verarbeitung A.5.1 Verwendete Elektronik A.6 Stabilität der Datenaufnahme A.7 Konsistenzbetrachtung der Querschnittsbestimmung Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Liste der verwendeten Akronyme Publikationen / Neutron induced fssion cross sections of actinides like the Pu-isotopes are of relevance for the development of nuclear transmutation technologies. For Pu(242), current uncertainties are of around 21%. Sensitivity studies show that the total uncertainty has to be reduced to below 5% to allow for reliable neutron physics simulations. This challenging task was performed at the neutron time-of-fight facility of the new German National Center for High Power Radiation Sources at HZDR, Dresden. Within the TRAKULA project, thin, large and homogeneous deposits of U(235) and Pu(242) have been produced successfully. Using two consecutively placed fssion chambers allowed the determination of the neutron induced fssion cross section of Pu(242) relative to U(235). The areal density of the Plutonium targets was calculated using the measured spontaneous fssion rate. Experimental results of the fast neutron induced fssion of Pu(242) acquired at nELBE will be presented and compared to recent experiments and evaluated data. Corrections addressing the neutron scattering are discussed by using results of different neutron transport simulations (Geant 4, MCNP 6 and FLUKA).:1 Einleitung 1.1 Partitionierung und Transmutation 1.2 Die Bedeutung von Pu(242) für P&T 1.3 Bisherige Experimente 1.4 Evaluierungen 1.5 Gliederung dieser Arbeit 2 Spaltwahrscheinlichkeit 2.1 Statistisches Modell und Compoundkern 2.2 Kernreaktionsrechnungen 3 Die Neutronenfugzeitanlage nELBE 4 Spaltionisationskammern 4.1 Die nELBE Spaltkammern 4.1.1 Actinoidenschichten 4.1.2 Aufbau 4.1.3 Gasversorgung 4.1.4 Optimierung des elektrischen Feldes 4.1.5 Simulationen von Impulshöhenverteilungen 4.2 Die PTB U(235) Spaltkammer H19 5 Experimente zur Spaltung von Pu(242) 5.1 Experimentelle Bestimmung neutroneninduzierter Spaltquerschnitte 5.2 Messaufbau 5.3 Datenaufnahme und -verarbeitung 5.4 Datenanalyse 5.4.1 Bestimmung der Spontanspaltrate 5.4.2 Bestimmung des neutroneninduzierten Spaltquerschnitts von Pu(242) 5.5 Ergebnisse und Diskussion 5.5.1 Diskussion 5.5.2 Unsicherheiten 5.5.3 Vergleich mit Kernreaktionsrechnungen 6 Zusammenfassung und Ausblick Anhang A.1 Depositionszelle A.2 Neutronenfugzeitanlagen A.3 Spaltfragmentverteilungen mit GEF A.4 Experimenteller Aufbau A.5 Aufbau der Datenaufnahme/-verarbeitung A.5.1 Verwendete Elektronik A.6 Stabilität der Datenaufnahme A.7 Konsistenzbetrachtung der Querschnittsbestimmung Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Liste der verwendeten Akronyme Publikationen

The oxidation of volatile organic compounds (VOCs) plays a role in both regional and global air quality through the formation of secondary organic aerosols (SOA). More than 1000TgC/yr of non-methane VOCs are emitted from biogenic sources (significantly greater than from anthropogenic sources). Despite this magnitude and potential importance for air quality, the body of knowledge around the identities, quantities and oxidation processes of these compounds is still incomplete (e.g., Goldstein & Galbally, 2007; Robinson et al., 2009). Two-dimensional gas chromatography paired with time-of-flight mass spectrometry (GC×GC/TOFMS) is a powerful analytical technique which is explored here for its role in better characterizing biogenic VOCs (BVOCs) and thus SOA precursors. This work presents measurements of BVOCs collected during two field campaigns and analyzed using GC×GC/TOFMS. The first campaign, the Bio-hydro-atmosphere Interactions of Energy, Aerosols, Carbon, H2O, Organics & Nitrogen - Rocky Mountain Biogenic Aerosol Study (BEACHON-RoMBAS), took place in a Ponderosa pine forest in Colorado. The second campaign, Particle Investigations at a Northern Ozarks Tower: NOx, Oxidant, Isoprene Research (PINOT NOIR) Study, was conducted in the Ozark region of Missouri. Tens to hundreds of BVOCs were quantified in each set of samples, including primary emissions, atmospheric oxidation products, stress indicators and semi-volatile leaf surface compounds. These findings highlight that there is a largely uncharacterized diversity of BVOCs in ambient samples. Our findings demonstrate that GC×GC can distinguish between compounds with the same molecular weight and similar structures, which have highly variable potentials for production of SOA (Lee et al., 2006). This work represents some of the first analysis of ambient BVOCs with this technology, which is anticipated to contribute greatly to characterization of atmospheric SOA precursors and ultimately, regional and global modeling of SOA and fine particulate matter.

As permanent tattoos are becoming more popular and common, an increased number of allergic reactions to tattoos is reported. The purpose of this project was to analyze tattoo inks for hazardous substances, and whether they comply to current Swedish and European legislative requirements. The tattoo inks were qualitatively analyzed for pigments, and quantitatively analyzed for metals. A total of 73 tattoo inks were collected from various sources such as a tattoo ink supplier, online retailers, and provided directly from tattoo artists. The labels of each tattoo ink bottle were inspected to investigate their compliance with the Council of Europe and the Swedish Medical Products Agency. Matrix assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-ToF-MS) was used to qualitatively analyze 20 selected tattoo inks for different pigments. Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) was used to quantitatively analyze trace metals in 70 of the samples. A large majority (90%) of the tested samples violated the requirements and criteria in the European resolution ResAP 2008(1), such as information on name and address of the manufacturer, minimum date of durability, sterility, batch number, and storage. Patch and allergy testing were incorrectly recommended for many samples in a way that is not accepted by dermatologists. In a worst-case scenario, this testing could be a sensitizing step. Also, it can not prevent future allergic reactions from occurring or provide any juridical insurance. Only one brand, World Famous, fulfilled the requirements for labeling for six of the seven samples (one sample failed due to a faulty declared pigment). The brands Tang Dragon and Dynamic did not fulfill any of the requirements listed in ResAP 2008(1). The list of ingredients was incorrect for all samples from Tang Dragon (bought prior to 2019 online). Also, six of the other 50 samples from different brands (World Famous, Intenze, Fusion Tattoo Ink, Eternal Ink, Solid Ink) declared at least one pigment incorrectly in their ingredients list. 25% of the declared and theoretically detectable pigments were detected by means of MALDI-ToF-MS, whereas the other pigments were either absent or below the limit of detection. Future analyses should include an MS/MS analysis. Polyethylene glycol (PEG) was identified qualatively in 15 of the 20 samples analyzed with MALDI-ToF-MS but was not listed in any of the ingredients lists. ICP-QQQ-MS is a very sensitive technique and could both detect and verify the presence of all metal-containing pigments, as well as the level of impurities. Copper was clearly more present in green and blue colors, regardless of the brand. The metal content was evidently dependent on the brand for arsenic, aluminum, bismuth, chromium, nickel, zinc, and strontium. Elevated levels of barium and strontium (partially very high levels: up to 727 mg/kg barium and up to 8.06 g/kg strontium) were found in several samples. High amounts of aluminum (4 to 11,0 g/kg) and titanium (as judged from white precipitates and ingredients lists) were present in most samples. Nickel (0.1 to 41 mg/kg) and chromium (0.1 to 139 mg/kg) were also present in the samples. Some other impurities were also present (arsenic – 3.8 mg/kg, mercury – 1.6 mg/kg, and lead – 5.4 mg/kg for one sample, respectively). Known sensitizing pigments were declared and partially confirmed by MALDI-ToF-MS in 17 of 53 samples of the brands Radiant Colour, Eternal Ink, Fusion Tattoo Ink, and Kuro Sumi. Four samples (from Intenze, Eternal Ink, and Kuro Sumi) also declared pigments listed as non-suitable substance according to the European Commission regulation on cosmetic products from 2009.

[pt] Um espectrômetro de massa PDMS-252Cf-TOF (Time-of-Flight Plasma Dessorption Mass Spectrometry) foi usado para analisar amostras condensadas de água pura e misturas de H2O:C2H2, H2O:C2H6 e H2O:N2O, em temperaturas entre 10 e 100 K. Os íons dessorvidos devido ao impacto foram identificados e seus rendimentos de dessorção determinados. Observa-se que a distribuição desses rendimentos em função da massa dos íons pode ser descrita pela soma de duas exponenciais. Este resultado sugere fortemente que ocorrem dois processos de formação de agregados: um, via emissão direta de fragmentos do sólido e outro, via recombinação de fragmentos na fase gasosa. Para H2O puro, os principais agregados dessorvidos são: ((H2O)nH2O+, (H2O)nH3O+, On +, (H2O)nO−, (H2O)nOH− e On −. Para misturas de gelos H2O:C2H2 e H2O:C2H6, são observadas as séries (C2H2)n + e (C2H6)n +. Para H2O:N2O, as séries Nn +, (O)nN2 +, (O)nN2−, (O)nN4−, e (N2)nNO+ são as mais abundantes. A Teoria do Funcional da Densidade (DFT), no nível B3LYP/6-31G, foi usada para calcular a estabilidade molecular dos íons moleculares secundários emitidos. Cálculos para as estruturas C2Hm + (com m = 1 a 6) geraram 26 estruturas estáveis. As curvas de estabilidade por massa/carga obtidas são comparadas com aquelas obtidas experimentalmente para os rendimentos de dessorção por massa/carga para os mesmos íons. Tal metodologia é utilizada para prever as conformações mais prováveis dos íons dessorvidos. / [en] A PDMS-252Cf-TOF (Time-of-Flight Plasma Desorption Mass Spectrometry) mass spectrometer was used to analyze condensed samples of pure water and mixtures of H2O:C2H2, H2O:C2H6 and H2O:N2O, at temperatures between 10 and 100 K. The ions desorbed due to the projectile impact were identified and their desorption yields determined. It is observed that the yield distributions as a function of the mass of the ions can be described by the sum of two exponentials. This result strongly suggests that two processes of aggregate formation occur: one, via direct emission of fragments from the solid and the other, via recombination of fragments in the gas phase. For pure H2O, the main desorbed aggregates are: ((H2O)nH2O+, (H2O)nH3O+, On +, (H2O)nO−, (H2O)nOH− and On −. For mixtures of ices H2O:C2H2 and H2O:C2H6, the series (C2H2)n + and (C2H6)n + are observed. For H2O:N2O, the series Nn +, (O)nN2 +, (O)nN2−, (O)nN4−, and (N2)nNO+ are the most abundant. Density Functional Theory (DFT), at the B3LYP/6-31G level, was used to calculate the molecular stability of emitted secondary molecular ions. Calculations for the C2Hm + structures (with m = 1 to 6) generated 26 stable structures. The stability curves per mass/charge obtained are compared with those obtained experimentally for the desorption yields per mass/charge for the same ions. Such methodology is used to predict the most likely conformations of the desorbed ions.

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Eine mit Polyethylen abgeschirmte Americium-Beryllium-Quelle wurde bzgl. ihres schnellen und thermischen Neutronenfeldes sowie Photonenfeldes durch Messungen und Simulationen quantifiziert. Dafür wurden Strahlungsfeldgrößen wie spektrale Teilchenflussdichten, Teilchenflussdichten, UmgebungsÄquivalentdosisleistungen und Richtungs-Äquivalentdosisleistungen für die jeweiligen Felder in unterschiedlichen Abständen der Strahlungsquelle bestimmt. Die ermittelten Ergebnisse werden verwendet, um einen neuen Bestrahlungsstand als Referenzfeld für Neutronen und Photonen zu errichten.:Einleitung 1. Theoretische Grundlagen 1.1. Strahlungsfeldgrößen 1.1.1. Radiometrische Größen 1.1.2. Interaktionskoeffizienten 1.1.3. Dosimetrische Größen 1.1.4. Fluenz-zu-Dosis-Konversionskoeffizienten 1.2. Photonen 1.2.1. Wechselwirkung mit Materie 1.2.2. Nachweis durch Szintillationsdetektoren 1.3. Neutronen 1.3.1. Klassifizierung 1.3.2. Wechselwirkung mit Materie 1.3.3. Nachweis schneller Neutronen durch organische Szintillationsdetektoren 1.3.4. Nachweis thermischer Neutronen durch ³He-Zählrohre 1.4. Americium-Beryllium-Quellen 1.4.1. Neutronenerzeugung 1.4.2. Abschirmung 1.5. Detektoren 1.5.1. Szintillationsdetektoren 1.5.2. ³He-Zählrohre 1.6. Digitale Pulsverarbeitung 1.6.1. Pulsformdiskriminierung mit organischen Szintillationsdetektoren 1.7. Monte-Carlo-Strahlungstransportsimulationen 2. Geräte und Materialien 3. Methoden 3.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 3.1.1. PFD-unterstützte Flugzeitmethode 3.1.2. Einfache Entfaltungstechnik 3.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 3.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 4. Messungen 4.1. Messung 1 4.2. Messung 2 4.3. Messung 3 4.4. Messung 4 4.5. Messung 5 4.6. Messung 6 4.7. Messung 7 4.8. Messung 8 4.9. Messung 9 4.10. Messung 10 5. Simulationen mit FLUKA 5.1. Nachmodellierung der Versuchsaufbauten 5.2. Nachbildung der Strahlungsfelder 5.2.1. Bestimmung der Korrekturfaktoren 5.3. Simulierte Größen 6. Ergebnisse 6.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 6.1.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des Stilbendetektors 6.1.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der Plausibilitätsmessungen 6.1.3. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 6.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 6.2.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des ³He-Zählrohrs 6.2.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 6.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 6.3.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des CeBr₃-Detektors 6.3.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der Plausibilitätsmessungen 6.3.3. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 7. Diskussion 7.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 7.1.1. Spektrale Teilchenflussdichten 7.1.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen 7.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 7.2.1. Teilchenflussdichten 7.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 7.3.1. Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV 7.3.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen 7.3.3. Richtungs-Äquivalentdosisleistungen 8. Zusammenfassung A. Bestimmte Strahlungsfeldgrößen A.1. Schnelles Neutronenfeld A.1.1. Spektrale Teilchenflussdichten A.1.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen A.2. Thermisches Neutronenfeld A.2.1. Teilchenflussdichten A.3. Photonenfeld A.3.1. Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV A.3.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen A.3.3. Richtungs-Äquivalentdosisleistungen B. Zwischenergebnisse B.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes B.1.1. Pulsladungshistogramme des Stilbendetektors für n₁-Neutronen B.1.2. Anzahlen der Rückstoßprotonen B.2. Quantifizierung des Photonenfeldes B.2.1. Simulierte und gemessene Größen zur Bestimmung der Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV / An americium-beryllium source shielded with polyethylene was quantified in regards to its fast and thermal neutron field, as well as its photon field via measurements and simulations. Therefore, radiation field quantities like spectral fluence rates, fluence rates, ambient dose rate equivalents and directional dose rate equivalents of the respective fields were determined in different distances from the radiation source. The produced results will be used for establishing a new irradiation workbench as reference field for neutrons and photons.:Einleitung 1. Theoretische Grundlagen 1.1. Strahlungsfeldgrößen 1.1.1. Radiometrische Größen 1.1.2. Interaktionskoeffizienten 1.1.3. Dosimetrische Größen 1.1.4. Fluenz-zu-Dosis-Konversionskoeffizienten 1.2. Photonen 1.2.1. Wechselwirkung mit Materie 1.2.2. Nachweis durch Szintillationsdetektoren 1.3. Neutronen 1.3.1. Klassifizierung 1.3.2. Wechselwirkung mit Materie 1.3.3. Nachweis schneller Neutronen durch organische Szintillationsdetektoren 1.3.4. Nachweis thermischer Neutronen durch ³He-Zählrohre 1.4. Americium-Beryllium-Quellen 1.4.1. Neutronenerzeugung 1.4.2. Abschirmung 1.5. Detektoren 1.5.1. Szintillationsdetektoren 1.5.2. ³He-Zählrohre 1.6. Digitale Pulsverarbeitung 1.6.1. Pulsformdiskriminierung mit organischen Szintillationsdetektoren 1.7. Monte-Carlo-Strahlungstransportsimulationen 2. Geräte und Materialien 3. Methoden 3.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 3.1.1. PFD-unterstützte Flugzeitmethode 3.1.2. Einfache Entfaltungstechnik 3.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 3.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 4. Messungen 4.1. Messung 1 4.2. Messung 2 4.3. Messung 3 4.4. Messung 4 4.5. Messung 5 4.6. Messung 6 4.7. Messung 7 4.8. Messung 8 4.9. Messung 9 4.10. Messung 10 5. Simulationen mit FLUKA 5.1. Nachmodellierung der Versuchsaufbauten 5.2. Nachbildung der Strahlungsfelder 5.2.1. Bestimmung der Korrekturfaktoren 5.3. Simulierte Größen 6. Ergebnisse 6.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 6.1.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des Stilbendetektors 6.1.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der Plausibilitätsmessungen 6.1.3. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 6.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 6.2.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des ³He-Zählrohrs 6.2.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 6.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 6.3.1. Strahlungsfeldgrößen mittels des CeBr₃-Detektors 6.3.2. Strahlungsfeldgrößen mittels der Plausibilitätsmessungen 6.3.3. Strahlungsfeldgrößen mittels der FLUKA-Simulationen 7. Diskussion 7.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes 7.1.1. Spektrale Teilchenflussdichten 7.1.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen 7.2. Quantifizierung des thermischen Neutronenfeldes 7.2.1. Teilchenflussdichten 7.3. Quantifizierung des Photonenfeldes 7.3.1. Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV 7.3.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen 7.3.3. Richtungs-Äquivalentdosisleistungen 8. Zusammenfassung A. Bestimmte Strahlungsfeldgrößen A.1. Schnelles Neutronenfeld A.1.1. Spektrale Teilchenflussdichten A.1.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen A.2. Thermisches Neutronenfeld A.2.1. Teilchenflussdichten A.3. Photonenfeld A.3.1. Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV A.3.2. Umgebungs-Äquivalentdosisleistungen A.3.3. Richtungs-Äquivalentdosisleistungen B. Zwischenergebnisse B.1. Quantifizierung des schnellen Neutronenfeldes B.1.1. Pulsladungshistogramme des Stilbendetektors für n₁-Neutronen B.1.2. Anzahlen der Rückstoßprotonen B.2. Quantifizierung des Photonenfeldes B.2.1. Simulierte und gemessene Größen zur Bestimmung der Teilchenflussdichten der Photonen mit den Energien 511 keV, 2,2 MeV und 4,4 MeV

No / Two-dimensional gel electrophoresis-separated and excised haptoglobin alpha2-chain protein spots were subjected to in-gel digestion with trypsin. Previously unassigned peptide ion signals observed in mass spectrometric fingerprinting experiments were sequenced using the matrix-assisted laser desorption/ionization-quadrupole ion trap-time of flight (MALDI-QIT-TOF) mass spectrometer and showed that the haptoglobin alpha-chain derivative under study was cleaved by trypsin unspecifically. Abundant cleavages occurred C-terminal to histidine residues at H23, H28, and H87. In addition, mild acidic hydrolysis leading to cleavage after aspartic acid residues at D13 was observed. The uninterpreted tandem mass spectrometry (MS/MS) spectrum of the peptide with ion signal at 2620.19 was submitted to database search and yielded the identification of the corresponding peptide sequence comprising amino acids (aa) aa65-87 from the haptoglobin alpha-chain protein. Also, the presence of a mixture of two tryptic peptides (mass to charge ratio m/z 1708.8; aa40-54, and aa99-113, respectively), that is caused by a tiny sequence variation between the two repeats in the haptoglobin alpha2-chain protein was resolved by MS/MS fragmentation using the MALDI-QIT-TOF mass spectrometer instrument. Advantageous features such as (i) easy parent ion creation, (ii) minimal sample consumption, and (iii) real collision induced dissociation conditions, were combined successfully to determine the amino acid sequences of the previously unassigned peptides. Hence, the novel mass spectrometric sequencing method applied here has proven effective for identification of distinct molecular protein structures.

<p>This dissertation focused on the development of mass spectrometric methodologies, separation techniques, and engineered devices for the optimal analysis of complex mixtures relevant to the energy sector, such as alternative fuels, petroleum-based fuels, crude oils, and processed base oils. Mass spectrometry (MS) has been widely recognized as a powerful tool for the analysis of complex mixtures. In complex energy samples, such as petroleum-based fuels, alternative fuels, and oils, high-resolution MS alone may not be sufficient to elucidate chemical composition information. Separation before MS analysis is often necessary for such highly complex energy samples. For volatile samples, in-line two-dimensional gas chromatography (GC×GC) can be used to separate complex mixtures prior to ionization. This technique allows for a more accurate determination of the compounds in a mixture, by simplifying the mixture into its components prior to ionization, separation based on mass-to-charge ratio (<i>m/z</i>), and detection. A GC×GC coupled to a high-resolution time-of-flight MS was utilized in this research to determine the chemical composition of alternative aviation fuels, a petroleum-based aviation fuel, and alternative aviation fuel candidates and blending components as well as processed base oils.</p> Additionally, as the cutting edge of science and technology evolve, methods and equipment must be updated and adapted for new samples or new sector demands. One such case, explored in this dissertation, was the validation of an updated standardized method, ASTM D2425 2019. This updated standardized method was investigated for a new instrument and new sample type for a quadrupole MS to analyze a renewable aviation fuel. Lastly, the development and evaluation of a miniaturized coreflood device for analyzing candidate chemically enhanced oil recovery (cEOR) formulations of brine, surfactant(s), and polymer(s) was conducted. The miniaturized device was used in the evaluation of two different cEOR formulations to determine if the components of the recovered oil changed.

Being able to keep track of ones assets is a very useful thing, from avoiding losing ones keys or phone to being able to find the needed equipment in a busy hospital or on a construction site. The area of localization is actively evolving to find the best ways to accurately track objects and devices in an energy efficient manner, at any range, and in any type of environment. This thesis focuses on the last aspect of maintaining accurate localization regardless of environment. For radio frequency based systems, challenging environments containing many obstacles, e.g., indoor or urban areas, have a detrimental effect on the measurements used for positioning, making them deceptive. In this work, a method for correcting range measurements is proposed for a narrowband sub-GHz radio frequency based localization system using Received Signal Strength Indicator (RSSI) and Time-of-Flight (ToF) measurements for positioning. Three different machine learning models were implemented: a linear regressor, a least squares support vector machine regressor and a gaussian process regressor. They were compared in their ability to predict the true range between devices based on raw range measurements. Achieved was a 69.96 % increase in accuracy compared to uncorrected ToF estimates and a 88.74 % increase in accuracy compared to RSSI estimates. When the corrected range estimates were used for positioning with a trilateration algorithm using least squares estimation, a 67.84 % increase in accuracy was attained compared to positioning with uncorrected range estimates. This shows that this is an effective method of improving range estimates to facilitate more accurate positioning. / Att kunna hålla reda på var ens tillgångar befinner sig kan vara mycket användbart, från att undvika att ens nycklar eller telefon tappas bort till att kunna hitta utrustningen man behöver i ett myllrande sjukhus eller på en byggarbetsplats. Området av lokalisering utvecklas aktivt för att hitta de bästa metoderna och teknologierna för att med precision kunna spåra fysiska objekt på ett energieffektivt sätt, på vilken räckvidd som helst, och i vilken miljö som helst. Detta arbete fokuserar på den sista aspekten av att uppnå precis positionering oavsett miljö. För radiofrekvensbaserade system har utmanande miljöer med många fysiska hinder som till exempel inomhus och stadsområden en negativ effekt på de mätningar som används för positionering, vilket gör dem vilseledande. I detta arbete föreslås en metod för att korrigera avståndsmätningar i ett narrowband sub-GHz radiofrekvensbaserat lokaliseringssystem som använder Received Signal Strength Indicator (RSSI)- och Time-of-Flight (ToF)-mätningar för positionering. Tre olika maskininlärningsmodeller har implementerats: en linear regressor, en least squares support vector machine regressor och en gaussian process regressor. Dessa jämfördes i sin förmåga att förutspå det sanna avståndet mellan enheter baserat på råa avståndsmätningar. De korrigerade avståndsmätningarna uppnådde 69.96 % högre nogrannhet jämfört med okorrigerade ToF-uppskattningar och 88.74 % högre nogrannhet jämfört med RSSI-uppskattningar. Avståndsuppskattningarna användes för positionering med trilateration och minsta kvadratmetoden. De korrigerade uppskattningarna gav 67.84 % mer precis positionering jämfört med de okorrigerde uppskattningarna. Detta visar att detta är en effektiv metod förbättra avståndsuppskattningarna för att i sin tur bidra till mer exakt positionering.