Comparison of Annular Diffusion Denuder and High Volume Air Samplers for Measuring Per- and Polyfluoroalkyl Substances in the Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Overestimation of the particle phase concentration collected on glass-fiber filters (GFFs) has been reported for perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs) using conventional high volume air samplers. In this study, per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) were determined in the gas and particulate phases using colocated annular diffusion denuder and high volume air samplers at a semiurban site in Toronto, Canada, in winter 2010. Samples were analyzed for 7 PFAS classes (i.e., PFCAs, perfluoro-alkane sulfonic acids (PFSAs), fluorotelomer alcohols (FTOHs), fluorotelomer methacrylates (FTMACs), fluorotelomer acrylates (FTACs), perfluorooctane sulfonamides (FOSAs), and perfluorooctane sulfonamidoethanols (FOSEs)). The gas diffusion coefficients for individual PFASs were calculated and the denuder performance was evaluated. Modeled subcooled liquid vapor pressures (p(L)) correlated well with the vapor phase breakthrough for the denuder and high volume air systems. Total air concentrations for PFASs measured using annular diffusion denuders and high volume samplers were in agreement within a factor of 4; however, much greater differences were observed for measurements of gas-particle partitioning. Vapor phase PFSAs and PFCAs can adsorb to the GFF using high volume air samplers, resulting in much higher particle-associated fractions for these chemicals compared to the annular diffusion denuder sampler. This effect was not observed for the FTOHs, FTMACs, FTACs, FOSAs, and FOSEs. Thus, for investigations of gas-particle partitioning of PFSAs and PFCAs, the diffusion denuder sampler is the preferred method. The results of this study improve our understanding of the gas-particle partitioning of PFASs, which is important for modeling their long-range transport in air.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».