Evaluation of an annular denuder system for carbonaceous aerosol sampling of diesel engine emissions
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Sampling of particle-phase organic carbon (OC) from diesel engines is complicated by adsorption and evaporation of semivolatile organic carbon (SVOC), defined as positive and negative artifacts, respectively. In order to explore these artifacts, an integrated organic gas and particle sampler (IOGAPS) was applied, in which an XAD-coated multichannel annular denuder was placed upstream to remove the gas-phase SVOC and two downstream sorbent-impregnated filters (SIFs) were employed to capture the evaporated SVOC. Positive artifacts can be reduced by using a denuder but particle loss also occurs. This paper investigates the IOGAPS with respect to particle loss, denuder efficiency, and particle-phase OC artifacts by comparing OC, elemental carbon (EC), SVOC, and selected organic species, as well as particle size distributions. Compared to the filterpack methods typically used, the IOGAPS approach results in estimation of both positive and negative artifacts, especially the negative artifact. The positive and negative artifacts were 190 microg/m3 and 67 microg/m3, representing 122% and 43% of the total particle OC measured by the IOGAPS, respectively. However particle loss and denuder break-through were also found to exist. Monitoring particle mass loss by particle number or EC concentration yielded similar results ranging from 10% to 24% depending upon flow rate. Using the measurements of selected particle-phase organic species to infer particle loss resulted in larger estimates, on the order of 32%. The denuder collection efficiencyfor SVOCs at 74 L/min was found to be less than 100%, with an average of 84%. In addition to these uncertainties the IOGAPS method requires a considerable amount of extra effort to apply. These disadvantages must be weighed against the benefits of being able to estimate positive artifacts and correct, with some uncertainty, for the negative artifacts when selecting a method for sampling diesel emissions. IMPLICATIONS: Measurements of diesel emissions are necessary to understand their adverse impacts. Much of the emissions is organic carbon covering a range ofvolatilities, complicating determination of the particle fraction because of sampling artifacts. In this paper an approach to quantify artifacts is evaluated for a diesel engine. This showed that 63% of the particle organic carbon typically measured could be the positive artifact while the negative artifact is about one-third of this value. However, this approach adds time and expense and leads to other uncertainties, implying that effort is needed to develop methods to accurately measure diesel emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».