Ice nucleation on mineral dust particles: Onset conditions, nucleation rates and contact angles
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
An optical microscope coupled to a flow cell was used to investigate the onset conditions for ice nucleation on five atmospherically relevant minerals at temperatures ranging from 233 to 246 K. Here we define the onset conditions as the humidity and temperature at which the first ice nucleation event was observed. Kaolinite and muscovite were found to be efficient ice nuclei in the deposition mode, requiring relative humidities with respect to ice (RH i ) below 112% in order to initiate ice crystal formation. Quartz and calcite, by contrast, were poor ice nuclei, requiring relative humidities close to water saturation before ice crystals would form. Montmorillonite particles were efficient ice nuclei at temperatures below 241 K but were poor ice nuclei at higher temperatures. In several cases, there was a lack of quantitative agreement between our data and previously published work. This can be explained by several factors including the mineral source, the particle sizes, the surface area available for nucleation, and observation time. Heterogeneous nucleation rates ( J het ) were calculated from the measurements of the onset conditions (temperature and RH i ) required from ice nucleation. The J het values were then used to calculate contact angles (θ) between the mineral substrates and an ice embryo using classical nucleation theory. The contact angles measured for kaolinite and muscovite ranged from 6° to 12°, whereas for quartz and calcite, the contact angles ranged from 25° to 27°. The reported J het and θ values may allow for a more direct comparison between laboratory studies and can be used when modeling ice cloud formation in the atmosphere.
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.
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 | 0,001 |
| 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