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Enregistrement W2271813080 · doi:10.5194/acp-16-3327-2016

Molecular corridors and parameterizations of volatility in the chemical evolution of organic aerosols

2016· article· en· W2271813080 sur OpenAlexfundno aff
Ying Li, Ulrich Pöschl, Manabu Shiraiwa

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryUniversity of Toronto ScarboroughUniversity of TorontoEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversiteit UtrechtMax-Planck-GesellschaftMichigan Technological UniversityCarnegie Mellon UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaTexas Tech UniversityCalifornia Institute of Technology
Mots-clésVolatility (finance)ChemistryMolar massAerosolEnvironmental chemistryMass spectrometryNitrogenSulfurChemical compositionAnalytical Chemistry (journal)Chemical physicsOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The formation and aging of organic aerosols (OA) proceed through multiple steps of chemical reaction and mass transport in the gas and particle phases, which is challenging for the interpretation of field measurements and laboratory experiments as well as accurate representation of OA evolution in atmospheric aerosol models. Based on data from over 30 000 compounds, we show that organic compounds with a wide variety of functional groups fall into molecular corridors, characterized by a tight inverse correlation between molar mass and volatility. We developed parameterizations to predict the saturation mass concentration of organic compounds containing oxygen, nitrogen, and sulfur from the elemental composition that can be measured by soft-ionization high-resolution mass spectrometry. Field measurement data from new particle formation events, biomass burning, cloud/fog processing, and indoor environments were mapped into molecular corridors to characterize the chemical nature of the observed OA components. We found that less-oxidized indoor OA are constrained to a corridor of low molar mass and high volatility, whereas highly oxygenated compounds in atmospheric water extend to high molar mass and low volatility. Among the nitrogen- and sulfur-containing compounds identified in atmospheric aerosols, amines tend to exhibit low molar mass and high volatility, whereas organonitrates and organosulfates follow high O : C corridors extending to high molar mass and low volatility. We suggest that the consideration of molar mass and molecular corridors can help to constrain volatility and particle-phase state in the modeling of OA particularly for nitrogen- and sulfur-containing compounds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations404
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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