Particle Size Distribution in Aluminum Manufacturing Facilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As part of exposure assessment for an ongoing epidemiologic study of heart disease and fine particle exposures in aluminum industry, area particle samples were collected in production facilities to assess instrument reliability and particle size distribution at different process areas. Personal modular impactors (PMI) and Minimicro-orifice uniform deposition impactors (MiniMOUDI) were used. The coefficient of variation (CV) of co-located samples was used to evaluate the reproducibility of the samplers. PM2.5 measured by PMI was compared to PM2.5 calculated from MiniMOUDI data. Mass median aerodynamic diameter (MMAD) and concentrations of sub-micrometer (PM1.0) and quasi-ultrafine (PM0.56) particles were evaluated to characterize particle size distribution. Most of CVs were less than 30%. The slope of the linear regression of PMI_PM2.5 versus MiniMOUDI_PM2.5 was 1.03 mg/m3 per mg/m3 (± 0.05), with correlation coefficient of 0.97 (± 0.01). Particle size distribution varied substantively in smelters, whereas it was less variable in fabrication units with significantly smaller MMADs (arithmetic mean of MMADs: 2.59 µm in smelters vs. 1.31 µm in fabrication units, p = 0.001). Although the total particle concentration was more than two times higher in the smelters than in the fabrication units, the fraction of PM10 which was PM1.0 or PM0.56 was significantly lower in the smelters than in the fabrication units (p < 0.001). Consequently, the concentrations of sub-micrometer and quasi-ultrafine particles were similar in these two types of facilities. It would appear, studies evaluating ultrafine particle exposure in aluminum industry should focus on not only the smelters, but also the fabrication facilities.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle