Air concentrations and particle–gas partitioning of polyfluoroalkyl compounds at a wastewater treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context Polyfluoroalkyl compounds, widely used chemicals in consumer and industrial products, are global pollutants in the environment. Transport mechanisms and environmental pathways of these compounds, however, are not yet fully understood. We show that a wastewater treatment plant can be an important source for polyfluoroalkyl compounds to the atmosphere where they have the potential to be transported long distances. Abstract An air sampling campaign was conducted at a wastewater treatment plant (WWTP) to investigate air concentrations and particle–gas partitioning of polyfluoroalkyl compounds (PFCs). Samples were collected at an aeration tank and a secondary clarifier using both active high volume samplers and passive samplers comprising sorbent-impregnated polyurethane foam (SIP) disks. Water to air transport of PFCs was believed to be enhanced at the aeration tank owing to aerosol-mediated transport caused by surface turbulence induced by aeration. Mean air concentrations of target PFCs at the aeration tank were enriched relative to the secondary clarifier by factors of ~19, ~4 and ~3 for ∑fluorotelomer alcohols (FTOHs) (11 000 v. 590 pg m–3), ∑perfluorooctane sulfonamides & perfluorooctane sulfonamidoethanols (FOSAs & FOSEs) (120 v. 30 pg m–3) and ∑perfluoroalkyl carboxylates & perfluoroalkyl sulfonates (PFCAs & PFSAs) (4000 v. 1300 pg m–3) respectively. The particle associated fraction in the atmosphere increased with increasing chain length for PFCAs (from 60 to 100%) and PFSAs were predominantly bound to particles (~98%). Lower fractions on particles were found for FTOHs (~3%), FOSAs (~30%) and FOSEs (~40%). The comparison of the active and passive air sampling showed good agreement.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».