Water diffusion in atmospherically relevant α-pinene secondary organic material
Notice bibliographique
Résumé
Secondary organic material (SOM) constitutes a large mass fraction of atmospheric aerosol particles. Understanding its impact on climate and air quality relies on accurate models of interactions with water vapour. Recent research shows that SOM can be highly viscous and can even behave mechanically like a solid, leading to suggestions that particles exist out of equilibrium with water vapour in the atmosphere. In order to quantify any kinetic limitation we need to know water diffusion coefficients for SOM, but this quantity has, until now, only been estimated and has not yet been measured. We have directly measured water diffusion coefficients in the water soluble fraction of α-pinene SOM between 240 and 280 K. Here we show that, although this material can behave mechanically like a solid, at 280 K water diffusion is not kinetically limited on timescales of 1 s for atmospheric-sized particles. However, diffusion slows as temperature decreases. We use our measured data to constrain a Vignes-type parameterisation, which we extend to lower temperatures to show that SOM can take hours to equilibrate with water vapour under very cold conditions. Our modelling for 100 nm particles predicts that under mid- to upper-tropospheric conditions radial inhomogeneities in water content produce a low viscosity surface region and more solid interior, with implications for heterogeneous chemistry and ice nucleation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».