Experimentally validated mathematical model of analyte uptake by permeation passive samplers
Notice bibliographique
Résumé
A mathematical model describing the sampling process in a permeation-based passive sampler was developed and evaluated numerically. The model was applied to the Waterloo Membrane Sampler (WMS), which employs a polydimethylsiloxane (PDMS) membrane as a permeation barrier, and an adsorbent as a receiving phase. Samplers of this kind are used for sampling volatile organic compounds (VOC) from air and soil gas. The model predicts the spatio-temporal variation of sorbed and free analyte concentrations within the sampler components (membrane, sorbent bed and dead volume), from which the uptake rate throughout the sampling process can be determined. A gradual decline in the uptake rate during the sampling process is predicted, which is more pronounced when sampling higher concentrations. Decline of the uptake rate can be attributed to diminishing analyte concentration gradient within the membrane, which results from resistance to mass transfer and the development of analyte concentration gradients within the sorbent bed. The effects of changing the sampler component dimensions on the rate of this decline in the uptake rate can be predicted from the model. Performance of the model was evaluated experimentally for sampling of toluene vapors under controlled conditions. The model predictions proved close to the experimental values. The model provides a valuable tool to predict changes in the uptake rate during sampling, to assign suitable exposure times at different analyte concentration levels, and to optimize the dimensions of the sampler in a manner that minimizes these changes during the sampling period.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».