Photopaper as a tool for community-level monitoring of industrially produced hydrogen sulfide and corrosion
Notice bibliographique
Résumé
Scientific instrumentation driven by academic, military, and industrial applications tends to be high cost, designed for expert use, and “black boxed”. Community-led citizen science (CLCS) is creating different research instruments with different measurement goals and processes. This paper identifies four design attributes for CLCS tools: affordability, accessibility, builds community efficacy and provides actionable data through validating a community method for monitoring the neurotoxic and corrosive gas Hydrogen Sulfide (H2S). For $1 per sample, the semi-quantitative method provides an affordable and easily interpretable data for communities to compare H2S concentrations and silver corrosion in their home environments to those in a major municipal sewage treatment plant. H2S is a leading cause of workplace injury in the U.S. and commonly found in oil and gas production, sewage treatment plants, and concentrated animal feeding operations (CAFOs). Communities neighboring such sources tend to be socio-economically marginalized with little access to scientific or political resources. Consequently, health risks and material degradation from corrosion are well studied in workplaces while community exposures are under-studied. Existing commercial H2S detection methods are prohibitively expensive for low-income communities and often require the support of professional scientists. This paper describes a simple and inexpensive semi-quantitative H2S measurement method that uses photopaper. Photopaper passively measures H2S as its silver halide layer linearly reacts with H2S between concentrations of 30 ppb to 1000 ppb, discoloring the paper from white to brown. We develop a colorimetric scale for this discoloration for visual estimation of H2S concentration and overall corrosion. The scale is based on comparing silver sulfide (Ag2S) measured by Purafil Corrosion Classification Coupons (CCCs) and H2S concentrations measured with the industry standard tool, a Jerome meter, to silver and sulfur bound to the photopaper as measured with X-Ray Fluorescence (XRF). We conduct our validation studies in a major municipal sewage treatment plant to provide real-world occupational benchmarks for comparison to community results. This community science method is affordable, accessible, designed to build collective efficacy and to create actionable data to flag the need for follow-up research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».