Predicting Secondary Organic Aerosol Enhancement in the Presence of Atmospherically Relevant Organic Particles
Notice bibliographique
Résumé
Secondary organic aerosol (SOA) produced from atmospheric oxidation of organic vapors comprises a large portion of ambient particulate matter. Currently, SOA models typically assume that all organic species form a well-mixed phase as a simplification, which follows that SOA formation is enhanced in the presence of pre-existing organic aerosol (OA) according to Raoult’s Law. In this work, we show through experiments with atmospherically relevant OA that not all organic species are equally miscible, and the thermodynamics of mixing are composition dependent. SOA formation from α-pinene ozonolysis was investigated in the presence of OA that was collected from Toronto ambient air and other sources including biomass burning, meat-cooking emissions, and diesel exhaust. Compared to experiments with ammonium sulfate seed particles, enhanced SOA yields were observed with particles from biomass burning and meat cooking but not with diesel exhaust and concentrated ambient particles. We demonstrate that both kinetic (bulk diffusion-limitation) and thermodynamic (miscibility-limitation) factors are important in determining atmospheric organic aerosol partitioning. We develop parametrization methods using bulk elemental ratios (H/C and O/C) and functional group abundance (ROHand RCOOH) to estimate average intermolecular interactions, which allow us to use Hansen Solubility Framework we had previously developed to predict atmospheric organic aerosol miscibility and SOA yield enhancements in these complex mixtures. The framework has also been utilized to better understand the liquid–liquid phase separation between organic aerosol and inorganic salts. Our results show that a molecular description of thermodynamic forces is needed to describe aerosol mixing in the atmosphere and accurately parametrize SOA formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,004 | 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 ».