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Enregistrement W2055758422 · doi:10.3155/1047-3289.60.10.1204

Updating the Conceptual Model for Fine Particle Mass Emissions from Combustion Systems Allen L. Robinson

2010· review· en· W2055758422 sur OpenAlexaff
Allen L. Robinson, Andrew P. Grieshop, Neil M. Donahue, S.W. Hunt

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionVolatility (finance)AerosolParticulatesEnvironmental scienceEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesChemistryEnvironmental engineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric transformations determine the contribution of emissions from combustion systems to fine particulate matter (PM) mass. For example, combustion systems emit vapors that condense onto existing particles or form new particles as the emissions are cooled and diluted. Upon entering the atmosphere, emissions are exposed to atmospheric oxidants and sunlight, which causes them to evolve chemically and physically, generating secondary PM. This review discusses these transformations, focusing on organic PM. Organic PM emissions are semi-volatile at atmospheric conditions and thus their partitioning varies continuously with changing temperature and concentration. Because organics contribute a large portion of the PM mass emitted by most combustion sources, these emissions cannot be represented using a traditional, static emission factor. Instead, knowledge of the volatility distribution of emissions is required to explicitly account for changes in gas-particle partitioning. This requires updating how PM emissions from combustion systems are measured and simulated from combustion systems. Secondary PM production often greatly exceeds the direct or primary PM emissions; therefore, secondary PM must be included in any assessment of the contribution of combustion systems to ambient PM concentrations. Low-volatility organic vapors emitted by combustion systems appear to be very important secondary PM precursors that are poorly accounted for in inventories and models. The review concludes by discussing the implications that the dynamic nature of these PM emissions have on source testing for emission inventory development and regulatory purposes. This discussion highlights important linkages between primary and secondary PM, which could lead to simplified certification test procedures while capturing the emission components that contribute most to atmospheric PM mass.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations148
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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