Gaseous and Particle‐bound VOC Products of Combustion Extracted by Needle Trap Samplers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gaseous benzene, toluene, ethylbenzene and o ‐xylene (BTEX) were extracted by using the divinylbenzene (DVB) particles (mesh sizes 60–80, 80–100 and 100–120) as sorbents packed in passive needle trap samplers (NTS). This study performed feasibility tests of these self‐designed DVB‐NTS as diffusive time‐weighted average (TWA) samplers and compared extraction efficiency with that of 100 mm polydimethylsiloxane‐solid phase microextration (PDMS‐SPME) fiber for sampling gaseous and particle‐bound volatile organic compounds (VOCs) from burning mosquito coils. Experimental results indicated that extraction rate of NTS is a reliable index in extracting VOCs. Additionally, comparisons of the NTS in extracting BTEX mass showed the NTS packed with the smallest diameters of adsorbent particles (100–120 mesh DVB) were the most effective. The mass of gaseous BTEX extracted by 100 μm PDMS‐SPME fiber were substantially lower than that extracted by DVB‐NTS of all meshes for the 30‐min TWA sampling of burning mosquito coils, and NTS packed with 100–120 mesh DVB adsorbed BTEX 50–120 ng BTEX. Particles clogging inside the packed phase of NTS inhibited VOC extraction performance after 3–5 samplings of burning particles, especially NTS packed with small‐diameter adsorbents.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».