Modeling the Uptake of Semivolatile Organic Compounds by Passive Air Samplers: Importance of Mass Transfer Processes within the Porous Sampling Media
Notice bibliographique
Résumé
Air sampling based on diffusion of target molecules from the atmospheric gas phase to passive sampling media (PSMs) is currently modeled using the two-film approach. Originally developed to describe chemical exchange between air and water, it assumes a uniform chemical distribution in the bulk phases on either side of the interfacial films. Although such an assumption may be satisfied when modeling uptake in PSMs in which chemicals have high mobility, its validity is questionable for PSMs such as polyurethane foam disks and XAD-resin packed mesh cylinders. Mass transfer of chemicals through the PSMs may be subject to a large resistance because of the low mass fraction of gas-phase chemicals in the pores, where diffusion occurs. Here we present a model that does not assume that chemicals distribute uniformly in the PSMs. It describes the sequential diffusion of vapors through a stagnant air-side boundary layer and the PSM pores, and the reversible sorption onto the PSM. Sensitivity analyses reveal the potential influence of the latter two processes on passive sampling rates (PSRs) unless the air-side boundary layer is assumed to be extremely thick (i.e., representative of negligible wind speeds). The model also reveals that the temperature dependence of PSRs, differences in PSRs between different compounds, and a two-stage uptake, all observed in field calibrations, can be attributed to those mass transfer processes within the PSM. The kinetics of chemical sorption to the PSM from the gas phase in the macro-pores is a knowledge gap that needs to be addressed before the model can be applied to specific compounds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».