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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/1128
Title: Partitioning behavior of environmental contaminants
Author(s): Stenzel, Angelika
Advisor(s): Goss, Kai-Uwe, Prof. Dr.
Escher, Beate, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2014
Extent: Online-Ressource (38 Bl. = 1,48 mb)
Type: Hochschulschrift
Exam Date: 03.07.2014
Language: English
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-12285
Subjects: Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: Das Verteilungsverhalten von umweltbelastenden Chemikalien beschreiben zu können ist essentiell für das Verständnis ihres Umweltverhaltens und für die Abschätzung potentieller Risiken. Allerdings sind experimentelle Verteilungskoeffizienten (K) häufig nicht verfügbar oder fragwürdig, insbesondere für umweltrelevante Verbindungen. Daher ist der Einsatz von Vorhersagemethoden notwendig. Zuverlässige Vorhersagen von Verteilungskoeffizienten neutraler organischer Chemikalien ermöglicht die Poly-Parameter lineare freie Energie Beziehung (pp-LFER). In dieser Arbeit wurden die pp-LFER Substanz-Deskriptoren von 212 umweltrelevanten Substanzen, hauptsächlich Pestizide und Flammschutzmittel, experimentell bestimmt. Neben der Bestimmung der Substanz-Deskriptoren, ist ein weiterer Schwerpunkt die Diskussion allgemeiner Richtlinien für die Deskriptor Bestimmung umweltrelevanter Substanzen sowie die Validierung der Vorhersagemethoden COSMOthermX, ABSOLV und SPARC.
The ability to describe the partitioning behavior of environmental contaminants is essential to understand their environmental behavior and to assess potential risks. However, experimental partition coefficients (K) are often missing or questionable especially for environmentally relevant compounds. Hence, for quickly filling data gaps and for a plausibility check of existing experimental data prediction methods are necessary. Well-calibrated poly-parameter linear free energy relationships (pp-LFERs) are an accurate way to predict partition coefficients for neutral organic chemicals. In this work, pp-LFER substance descriptors of 212 environmentally relevant substances, mainly pesticides and flame retardants, were determined experimentally. In addition to descriptor determination itself, general guidelines are discussed of how the descriptors for environmentally relevant chemicals should best be determined and the prediction methods COSMOthermX, ABSOLV, and SPARC are validated.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/8027
http://dx.doi.org/10.25673/1128
Open access: Open access publication
Appears in Collections:Chemie und zugeordnete Wissenschaften

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