Detection of Carbon Nanotubes in Indoor Workplaces Using Elemental Impurities
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated three area sampling approaches for using metal impurities in carbon nanotubes (CNTs) to identify CNT releases in workplace environments: air concentrations (μg/m3), surface loadings (μg/cm2), and passive deposition rates (μg/m2/h). Correlations between metal impurities and CNTs were evaluated by collecting simultaneous colocated area samples for thermal-optical analysis (for CNTs) and ICP-MS analysis (for metals) in a CNT manufacturing facility. CNTs correlated strongly with Co (residual catalyst) and Ni (impurity) in floor surface loadings, and with Co in passive deposition samples. Interpretation of elemental ratios (Co/Fe) assisted in distinguishing among CNT and non-CNT sources of contamination. Stable isotopes of Pb impurities were useful for identifying aerosolized CNTs in the workplace environment of a downstream user, as CNTs from different manufacturers each had distinctive Pb isotope signatures. Pb isotopes were not useful for identifying CNT releases within a CNT manufacturing environment, however, because the CNT signature reflected the indoor background signature. CNT manufacturing companies and downstream users of CNTs will benefit from the availability of alternative and complementary strategies for identifying the presence/absence of CNTs in the workplace and for monitoring the effectiveness of control measures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».