Brown and Black Carbon Emitted by a Marine Engine Operated on Heavy Fuel Oil and Distillate Fuels: Optical Properties, Size Distributions, and Emission Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We characterized the chemical composition and optical properties of particulate matter (PM) emitted by a marine diesel engine operated on heavy fuel oil (HFO), marine gas oil (MGO), and diesel fuel (DF). For all three fuels, ∼80% of submicron PM was organic (and sulfate, for HFO at higher engine loads). Emission factors varied only slightly with engine load. Refractory black carbon (rBC) particles were not thickly coated for any fuel; rBC was therefore externally mixed from organic and sulfate PM. For MGO and DF PM, rBC particles were lognormally distributed in size (mode at d rBC ≈120 nm). For HFO, much larger rBC particles were present. Combining the rBC mass concentrations with in situ absorption measurements yielded an rBC mass absorption coefficient MAC BC,780nm of 7.8 ± 1.8 m 2 /g at 780 nm for all three fuels. Using positive deviations of the absorption Ångström exponent (AAE) from unity to define brown carbon (brC), we found that brC absorption was negligible for MGO or DF PM (AAE(370,880 nm)≈1.0 ± 0.1) but typically 50% of total 370‐nm absorption for HFO PM. Even at 590 nm, ∼20 of the total absorption was due to brC. Using absorption at 880 nm as a reference for BC absorption and normalizing to organic PM mass, we obtained a MAC OM,370nm of 0.4 m 2 /g at typical operating conditions. Furthermore, we calculated an imaginary refractive index of (0.045 ± 0.025)( λ /370nm) −3 for HFO PM at 370 nm> λ > 660 nm, more than twofold greater than previous recommendations. Climate models should account for this substantial brC absorption in HFO PM.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».