A case study into the measurement of ship emissions from plume intercepts of the NOAA ship <i>Miller Freeman</i>
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Emissions factors (EFs) for gas and sub-micron particle-phase species were measured in intercepted plumes as a function of vessel speed from an underway research vessel, the NOAA ship Miller Freeman, operating a medium-speed diesel engine on low-sulfur marine gas oil (fuel sulfur content ~0.1% by weight). The low-sulfur fuel in use conforms to the MARPOL fuel sulfur limit within emission control areas set to take effect in 2015 and to California-specific limits set to take effect in 2014. For many of the particle-phase species, EFs were determined using multiple measurement methodologies, allowing for an assessment of how well EFs from different techniques agree. The total sub-micron PM (PM1) was dominated by particulate black carbon (BC) and particulate organic matter (POM), with an average POM / BC ratio of 1.3. Consideration of the POM / BC ratios observed here with literature studies suggests that laboratory and in-stack measurement methods may overestimate primary POM EFs relative to those observed in emitted plumes. Comparison of four different methods for black carbon measurement indicates that careful attention must be paid to instrument limitations and biases when assessing EFBC. Particulate sulfate (SO42−) EFs were extremely small and the particles emitted by Miller Freeman were inefficient as cloud condensation nuclei (CCN), even at high super saturations, consistent with the use of very low-sulfur fuel and the overall small emitted particle sizes. All measurement methodologies consistently demonstrate that the measured EFs (fuel mass basis) for PM1 mass, BC and POM decreased as the ship slowed. Particle number EFs were approximately constant across the speed change, with a shift towards smaller particles being emitted at slower speeds. Emissions factors for gas-phase CO and formaldehyde (HCHO) both increased as the vessel slowed, while EFs for NOx decreased and SO2 EFs were approximately constant.
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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) | 0,002 | 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