Improving the Quantification of Secondary Organic Aerosol Using a Microflow Reactor Coupled to HPLC-MS and NMR to Manufacture Ad Hoc Calibration Standards
Notice bibliographique
Résumé
Secondary organic aerosol (SOA) is a key uncertainty in quantifying the impact of humans on Earth's climate. SOA is a complex mixture of oxidized organic species, and a fundamental hurdle in determining its composition is the lack of authentic standards for comparison and quantification. Organic synthesis can be used to produce pure standards, but is limited to compounds for which there is a degree of confidence in the proposed structure and can be expensive and time-consuming. In this study, a flow reactor was developed to form SOA in sufficient quantities to be collected and pure compounds subsequently isolated from the mixture using semipreparative high performance liquid chromatography. The purity and yield of each isolated compound were obtained using proton nuclear magnetic resonance ((1)H NMR), whereas molecular formulas were confirmed by high resolution Fourier transform ion cyclotron mass spectrometry (FTICR-MS). The effectiveness of the methodology has been evaluated here by using α-pinene as the precursor because it is the monoterpene with the most well characterized SOA chemistry. Eleven individual α-pinene SOA compounds were produced from α-pinene oxidation experiments and used for quantitative analysis of SOA formed during chamber experiments carried out close to ambient conditions. These compounds represented 25% of the total SOA mass, a significant improvement in mass balance compared to previous studies. This relatively simple approach may be extended to produce other SOA components not available commercially to improve quantification of aerosol sources.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».