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Enregistrement W2158072664 · doi:10.4209/aaqr.2012.02.0046

Development of a Novel Porous Membrane Denuder for SO2 Measurement

2012· article· en· W2158072664 sur OpenAlexaff
Lin Shou, Alex Theodore, Chang‐Yu Wu, Yu-Mei Hsu, Brian K. Birky

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensAlberta Conservation Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorositySulfur dioxideCoatingMembraneParticle sizeMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialChromatographyInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional denuders made of glass or metal are too heavy and bulky to be used in personal sampling systems. In this study, a portable Porous Membrane Denuder (PMD) was developed for personal sampling. The PMD utilizes the porosity of the membrane material and a configuration of multiple parallel flow channels to reduce the size and weight of the device, while increasing the gas collection efficiency. Four types of PMDs (PMD I, II, III and IV) with increasing numbers of channels and smaller channel openings were constructed and tested. Using 10% sodium carbonate coating and a feed concentration of 1 ppm, PMD Ia’s collection efficiency for sulfur dioxide over 8 hours was higher than 99.9%. For a feed concentration of 10 ppm, the 5-hr time-weighted-average collection efficiency for sulfur dioxide was 73.1%, 82.8%, 90.9%, 97.2% for PMD Ib, II, III and IV, respectively, compared with 96.6% of the Glass Honeycomb Denuder (GHD), which has similar structure to PMD IV. However, the weight of PMD IV is only one-tenth of that of the GHD. It is clear that with a similar physical structure, PMDs have similar capacities to traditional Glass Honeycomb Denuders, yet are much lighter and less expensive. This study demonstrates the great potential of this new type of denuder for many applications in the field of environmental and industrial hygiene monitoring. Particle loss fractions of the four types of PMDs in the size range of 1 to 10 μm were also measured and were 2.9%, 5.2%, 5.7% and 7.3%, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,376
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,043 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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