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Enregistrement W2933059609 · doi:10.5194/acp-19-9715-2019

Secondary organic aerosol formation from <i>α</i> -pinene, alkanes, and oil-sands-related precursors in a new oxidation flow reactor

2019· article· en· W2933059609 sur OpenAlexafffundabout
Kun Li, John Liggio, Patrick Lee, Chong Han, Qifan Liu, Shao‐Meng Li

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanada's Oil Sands Innovation AllianceEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésOil sandsChemistryTailingsNaphthaEnvironmental chemistryAerosolPineneChemical engineeringOrganic chemistryAsphaltCatalysisPhysical chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil-sands (OS) operations in Alberta, Canada, are a large source of secondary organic aerosol (SOA). However, the SOA formation process from OS-related precursors remains poorly understood. In this work, a newly developed oxidation flow reactor (OFR), the Environment and Climate Change Canada OFR (ECCC-OFR), was characterized and used to study the yields and composition of SOA formed from OH oxidation of α -pinene, selected alkanes, and the vapors evolved from five OS-related samples (OS ore, naphtha, tailings pond water, bitumen, and dilbit). The derived SOA yields from α -pinene and selected alkanes using the ECCC-OFR were in good agreement with those of traditional smog chamber experiments but significantly higher than those of other OFR studies under similar conditions. The results also suggest that gas-phase reactions leading to fragmentation (i.e., C–C bond cleavage) have a relatively small impact on the SOA yields in the ECCC-OFR at high photochemical ages, in contrast to other previously reported OFR results. Translating the impact of fragmentation reactions in the ECCC-OFR to ambient atmospheric conditions reduces its impact on SOA formation even further. These results highlight the importance of careful evaluation of OFR data, particularly when using such data to provide empirical factors for the fragmentation process in models. Application of the ECCC-OFR to OS-related precursor mixtures demonstrated that the SOA yields from OS ore and bitumen vapors (maximum of ∼0.6–0.7) are significantly higher than those from the vapors from solvent use (naphtha), effluent from OS processing (tailings pond water), and from the solvent diluted bitumen (dilbit; maximum of ∼0.2–0.3), likely due to the volatility of each precursor mixture. A comparison of the yields and elemental ratios (H∕C and O∕C) of the SOA from the OS-related precursors to those of linear and cyclic alkane precursors of similar carbon numbers suggests that cyclic alkanes play an important role in the SOA formation in the OS. The analysis further indicates that the majority of the SOA formed downwind of OS facilities is derived from open-pit mining operations (i.e., OS ore evaporative emissions) rather than from higher-volatility precursors from solvent use during processing and/or tailings management. The current results have implications for improving the regional modeling of SOA from OS sources, for the potential mitigation of OS precursor emissions responsible for observed SOA downwind of OS operations, and for the understanding of petrochemical- and alkane-derived SOA in general.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,162 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations65
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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