Technical Note: New methodology for measuring viscosities in small volumes characteristic of environmental chamber particle samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Herein, a method for the determination of viscosities of small sample volumes is introduced, with important implications for the viscosity determination of particle samples from environmental chambers (used to simulate atmospheric conditions). The amount of sample needed is < 1 μl, and the technique is capable of determining viscosities (η) ranging between 10−3 and 103 Pascal seconds (Pa s) in samples that cover a range of chemical properties and with real-time relative humidity and temperature control; hence, the technique should be well-suited for determining the viscosities, under atmospherically relevant conditions, of particles collected from environmental chambers. In this technique, supermicron particles are first deposited on an inert hydrophobic substrate. Then, insoluble beads (~1 μm in diameter) are embedded in the particles. Next, a flow of gas is introduced over the particles, which generates a shear stress on the particle surfaces. The sample responds to this shear stress by generating internal circulations, which are quantified with an optical microscope by monitoring the movement of the beads. The rate of internal circulation is shown to be a function of particle viscosity but independent of the particle material for a wide range of organic and organic-water samples. A calibration curve is constructed from the experimental data that relates the rate of internal circulation to particle viscosity, and this calibration curve is successfully used to predict viscosities in multicomponent organic mixtures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».