SOURCE PM2.5 CHARACTERIZATION ? INITIAL RESULTS AND SOME IMPORTANT PARAMETERS IN FINE PARTICULATE MEASUREMENT FROM OIL AND COAL COMBUSTION
Notice bibliographique
Résumé
The new North American ambient air quality standards introduce limits on fine particles below 2.5-micrometer size range, known as PM2.5, due to their possible associations with adverse human health. Subsequent controversies over lack of conclusive results have reinforced the need for more scientific data on particle properties and their health effects. Fossil fuel combustion is a known source of particulate emissions and many industries will be affected by these rules. To develop effective emissions reduction measures, and to provide signature profiles for source apportionment of regional ambient pollutants, accurate identification and quantification of source emissions are essential. Existing industrial emission inventories for stationary sources are no longer adequate to deal with new regulations. A new fine particulate measurement methodology for stationary sources was recently developed using a source dilution approach. The plume-simulating method protocol promotes formation of near-ambient particulates and allowed for subsequent characterization to provide size and chemical information of PM2.5, PM10 and PMTotal fractions. Particle constituents were examined using different instrumental techniques. No. 4 type residual oil and pulverized coal combustion-derived particles showed a good mass balance agreement of particulate loading between gravimetric determination and by particle constituent analysis. The effects of variables such as relative humidity, dilution air, and fuel composition on particle formation were also studied. Increased fuel sulphur content appeared to ptomote high particulate mass emission. Diluted sample humidity has an apparent effect on particle concentration but residence time and dilution chamber size are also important contributing factors in particle condensation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».