Impact of Human Presence on Secondary Organic Aerosols Derived from Ozone-Initiated Chemistry in a Simulated Office Environment
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have documented reductions in indoor ozone levels that occur as a consequence of its reactions with the exposed skin, hair and clothing of human occupants. One would anticipate that consumption of ozone via such reactions would impact co-occurring products derived from ozone's reactions with various indoor pollutants. The present study examines this possibility for secondary organic aerosols (SOA) derived from ozone-initiated chemistry with limonene, a commonly occurring indoor terpene. The experiments were conducted at realistic ozone and limonene concentrations in a 240 m(3) chamber configured to simulate a typical open office environment. During an experiment the chamber was either unoccupied or occupied with 18-20 workers. Ozone and particle levels were continuously monitored using a UV photometric ozone analyzer and a fast mobility particle sizer (FMPS), respectively. Under otherwise identical conditions, when workers were present in the simulated office the ozone concentrations were approximately two-thirds and the SOA mass concentrations were approximately one-half of those measured when the office was unoccupied. This was observed whether new or used filters were present in the air handling system. These results illustrate the importance of accounting for occupancy when estimating human exposure to pollutants in various indoor settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».