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Enregistrement W1633632907

Laboratory Studies of Deposition Mode Heterogeneous Ice Nucleation: Effect of Ice Nuclei Composition, Size and Surface Area

2010· dissertation· en· W1633632907 sur OpenAlexfundno aff
Zaminhussein Kanji

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoEuropean Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésIce nucleusNucleationDeposition (geology)Composition (language)Surface (topology)Mode (computer interface)Materials scienceMineralogyGeologyChemical engineeringChemistryGeomorphologyEngineeringComputer scienceGeometryMathematicsArtOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The indirect aerosol effect contributes to major uncertainties in determining the radiation budget of the earth. A large uncertainty is due to the formation of ice clouds onto natural or anthropogenic aerosols. Field studies have shown that mineral type particles are often associated with ice crystals in the mid-upper troposphere and given the long residence time in the atmosphere of dust particles (~2 weeks in the absence of precipitation), their contribution to ice formation processes is not fully defined. 
\nIn order to probe ice formation onto natural mineral dust in a setting where it could be suspended as aerosol, a new continuous flow diffusion chamber (CFDC) was built. This allowed investigations of the effects of total aerosol surface area and particle size. The CFDC was also used in an international inter-comparison of ice nucleation instrumentation to compare efficiencies of soot, biological aerosol (bacteria) and samples of natural desert dusts from different regions of the world. The laboratory observations were parameterized using nucleation rates (Jhet) and contact angles () as described by classical nucleation theory. 
\n\tFor both this experimental technique and a static one developed during the candidate’s Masters degree, mineral dust particulate proved to be the most efficient ice nuclei (IN) activating at RH with respect to ice (RHi) as low as 105% at T = 233 K. The efficiency varied with particle size and aerosol surface area (SA). Large particles or higher SA activated at lower RHi than small particles or lower SA. The static chamber was sensitive to the first ice event out of a large SA and therefore gave true onset RHi, which was lower than the onset defined by the CFDC studies, which was not sensitive to a single ice event. In addition the static chamber used a broader size range of particulate matter, including super micron particles while the CFDC particles sizes were restricted to below 0.5 µm. Soot and organic coated dust particles were inefficient IN compared to pure dust. Soot aerosols showed some efficiency at T < 233K where deposition ice formation was apparent. The hygroscopic organics had intermediate ice activity between dusts and alkyl-organics and soot. Bacteria aerosols were active in the deposition mode for T as high as 247 K. Contact angles () computed for ice germs forming onto natural mineral dust were small, 7<  < 29, at 223 K for RH ranging from ice to water saturation. 
\n\tIt was concluded that there is no single value for the onset of ice formation in the atmosphere via deposition freezing. The associated contact angles show that there is a distribution of active sites on IN and that not all active sites have the same affinity for initiation of ice formation even within the same aerosol type. This work provides evidence that deposition mode nucleation can be an alternate pathway to homogeneous nucleation when mineral aerosols are present in the troposphere since the high T - low RH conditions required for deposition mode nucleation are more easily encountered in the atmosphere than the low T - high RH required for homogeneous nucleation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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