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Enregistrement W2470658538 · doi:10.5194/amt-10-291-2017

An improved, automated whole air sampler and gas chromatography mass spectrometry analysis system for volatile organic compounds in the atmosphere

2017· article· en· W2470658538 sur OpenAlexaff
B. M. Lerner, J. B. Gilman, K. C. Aikin, E. Atlas, P. D. Goldan, M. Graus, R. Hendershot, Gabriel Isaacman‐VanWertz, Abigail R. Koss, W. C. Kuster, Richard Lueb, Richard J. McLaughlin, Jeff Peischl, D. Sueper, Thomas B. Ryerson, Travis W. Tokarek, C. Warneke, Bin Yuan, J. A. de Gouw

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineNational Oceanic and Atmospheric AdministrationStonehill College
Mots-clésMass spectrometryVolatile organic compoundGas chromatographyEnvironmental scienceChemistryChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Volatile organic compounds were quantified during two aircraft-based field campaigns using highly automated, whole air samplers with expedited post-flight analysis via a new custom-built, field-deployable gas chromatography–mass spectrometry instrument. During flight, air samples were pressurized with a stainless steel bellows compressor into electropolished stainless steel canisters. The air samples were analyzed using a novel gas chromatograph system designed specifically for field use which eliminates the need for liquid nitrogen. Instead, a Stirling cooler is used for cryogenic sample pre-concentration at temperatures as low as −165 °C. The analysis system was fully automated on a 20 min cycle to allow for unattended processing of an entire flight of 72 sample canisters within 30 h, thereby reducing typical sample residence times in the canisters to less than 3 days. The new analytical system is capable of quantifying a wide suite of C2 to C10 organic compounds at part-per-trillion sensitivity. This paper describes the sampling and analysis systems, along with the data analysis procedures which include a new peak-fitting software package for rapid chromatographic data reduction. Instrument sensitivities, uncertainties and system artifacts are presented for 35 trace gas species in canister samples. Comparisons of reported mixing ratios from each field campaign with measurements from other instruments are also presented.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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