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Enregistrement W1972590681 · doi:10.5194/acp-15-5027-2015

Influence of particle-phase state on the hygroscopic behavior of mixed organic–inorganic aerosols

2015· article· en· W1972590681 sur OpenAlexafffund
Nathan O. Hodas, Andreas Zuend, Wilton Mui, Richard C. Flagan, John H. Seinfeld

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésAerosolChemistryParticle (ecology)Relative humidityPhase (matter)Differential mobility analyzerAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Recent work has demonstrated that organic and mixed organic–inorganic particles can exhibit multiple phase states depending on their chemical composition and on ambient conditions such as relative humidity (RH). To explore the extent to which water uptake varies with particle-phase behavior, hygroscopic growth factors (HGFs) of nine laboratory-generated, organic and organic–inorganic aerosol systems with physical states ranging from well-mixed liquids to phase-separated particles to viscous liquids or semi-solids were measured with the Differential Aerosol Sizing and Hygroscopicity Spectrometer Probe at RH values ranging from 40 to 90%. Water-uptake measurements were accompanied by HGF and RH-dependent thermodynamic equilibrium calculations using the Aerosol Inorganic-Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients (AIOMFAC) model. In addition, AIOMFAC-predicted growth curves are compared to several simplified HGF modeling approaches: (1) representing particles as ideal, well-mixed liquids; (2) forcing a single phase but accounting for non-ideal interactions through activity coefficient calculations; and (3) a Zdanovskii–Stokes–Robinson-like calculation in which complete separation of the inorganic and organic components is assumed at all RH values, with water uptake treated separately in each of the individual phases. We observed variability in the characteristics of measured hygroscopic growth curves across aerosol systems with differing phase behaviors, with growth curves approaching smoother, more continuous water uptake with decreasing prevalence of liquid–liquid phase separation and increasing oxygen : carbon ratios of the organic aerosol components. We also observed indirect evidence for the dehydration-induced formation of highly viscous semi-solid phases and for kinetic limitations to the crystallization of ammonium sulfate at low RH for sucrose-containing particles. AIOMFAC-predicted growth curves are generally in good agreement with the HGF measurements. The performances of the simplified modeling approaches, however, differ for particles with differing phase states. This suggests that no single simplified modeling approach can be used to capture the water-uptake behavior for the diversity of particle-phase behavior expected in the atmosphere. Errors in HGFs calculated with the simplified models are of sufficient magnitude to produce substantial errors in estimates of particle optical and radiative properties, particularly for the assumption that water uptake is driven by absorptive equilibrium partitioning with ideal particle-phase mixing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations126
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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