Demonstration of the CPMA-Electrometer System for Calibrating Black Carbon Particulate Mass Instruments
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to improve regulations for particulate emissions from aircraft engines, the Aircraft Exhaust Emissions Measurement Committee, SAE E-31, is investigating instruments to measure black carbon mass concentration in real time. The current candidates are a laser-induced incandescence instrument (LII 300) and a photo-acoustic Micro-Soot Sensor (MSS). However, both of these instruments use indirect techniques, measuring parameters other than the actual mass of particulate in the exhaust, and therefore require calibration. Previously, it has been shown that a centrifugal particle mass analyzer (CPMA) can be used in conjunction with an aerosol electrometer to traceably generate an aerosol with known mass concentration. This system can be used to rapidly calibrate particle mass instruments (on the order of minutes), without the time-consuming process of filter sampling, which is often used for calibration and prone to sampling artifacts. Here, we demonstrate the feasibility of the CPMA-electrometer system for calibrating two LII 300 instruments and two MSS instruments, which were calibrated to the NIOSH 5040 standard. The correlations between the CPMA-electrometer system and the challenge instrument were highly linear for both the LII and the MSS, and agreed well with the previous calibration. All four instruments were found to correlate with the CPMA-electrometer system with R2 values of 0.993 to 0.999. The standard uncertainty in the CPMA-electrometer system averaged 4.3% and was as low as 2.6% for some measurements. With a simple improvement to the aerosol electrometer, we estimate this average uncertainty would be less than 3%. This lower uncertainty and much higher speed of measurement support the use of the CPMA-electrometer system as a mass measurement calibration method for black carbon instruments.Copyright 2015 American Association for Aerosol Research
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».