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Enregistrement W3040180768 · doi:10.5194/amt-13-5873-2020

A portable, robust, stable, and tunable calibration source for gas-phase nitrous acid (HONO)

2020· article· en· W3040180768 sur OpenAlexafffund
Melodie Lao, Leigh R. Crilley, Leyla Salehpoor, Teles C. Furlani, Ilann Bourgeois, J. A. Neuman, Andrew W. Rollins, Patrick R. Veres, R. A. Washenfelder, Caroline C. Womack, Cora J. Young, Trevor C. VandenBoer

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork UniversityAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésCalibrationDilutionNitrous acidMixing (physics)Parts-per notationEnvironmental scienceMixing ratioVolume (thermodynamics)NitriteCalibration curveCombustionChemistryRange (aeronautics)MeteorologyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceDetection limitEnvironmental chemistryChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmospheric HONO mixing ratios in indoor and outdoor environments span a range of less than a few parts per trillion by volume (pptv) up to tens of parts per billion by volume (ppbv) in combustion plumes. Previous HONO calibration sources have utilized proton transfer acid displacement from nitrite salts or solutions, with output that ranges from tens to thousands of ppbv. Instrument calibrations have thus required large dilution flows to obtain atmospherically relevant mixing ratios. Here we present a simple universal source to reach very low HONO calibration mixing ratios using a nitrite-coated reaction device with the addition of humid air and/or HCl from a permeation device. The calibration source developed in this work can generate HONO across the atmospherically relevant range and has high purity (> 90 %), reproducibility, and tunability. Mixing ratios at the tens of pptv level are easily reached with reasonable dilution flows. The calibration source can be assembled to start producing stable HONO mixing ratios (relative standard error, RSE ≤ 2 %) within 2 h, with output concentrations varying ≤ 25 % following simulated transport or complete disassembly of the instrument and with ≤ 10 % under ideal conditions. The simplicity of this source makes it highly versatile for field and lab experiments. The platform facilitates a new level of accuracy in established instrumentation, as well as intercomparison studies to identify systematic HONO measurement bias and interferences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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