Preparation of a Particle-Loaded Membrane for Trace Gas Sampling
Notice bibliographique
Résumé
A divinylbenzene (DVB) particle-loaded membrane with high extraction capacity was prepared using the bar coating method. The prepared membrane was evaluated in terms of morphology, effect of particle ratio, and membrane size on extraction efficiency, as well as linear calibration curve and limit of detection. The SEM (scanning electron microscope) images showed that the DVB particles were uniformly distributed in the PDMS base, ensuring the repeatability of the membranes. The extraction amount was quantified by gas chromatography-mass spectrometry coupled with a thermal desorption unit. Results showed that the extraction efficiency of the prepared membrane increased about 2 orders of magnitude for benzene sampling as the particle ratio increased from 0% to 30%, and the extraction amount was linearly proportional to the size of the membrane. A comparison with a pure PDMS membrane and DVB/PDMS fiber for outdoor air sampling showed that the extraction efficiency of the DVB/PDMS membrane was significantly enhanced, especially for volatile and polar compounds. The limit of detection was about 0.03 ng/mL for benzene in air, and the linear dynamic range extended to 100 ng/mL. An equilibrium calibration method was proposed for low-level air pollutant sampling using this high capacity membrane, and a displacement effect was not observed. To demonstrate the power of the technique, the developed approach was applied to monitor both spot and time weighted average (TWA) concentrations of benzene in outdoor air. A high spot concentration of benzene was observed in morning and afternoon rush hours, with TWA concentrations of 10.7 ng/L measured over the 11-h monitoring period.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».