Hydrogen Peroxide Emission and Fate Indoors during Non-bleach Cleaning: A Chamber and Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
Activities such as household cleaning can greatly alter the composition of air in indoor environments. We continuously monitored hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) from household non-bleach surface cleaning in a chamber designed to simulate a residential room. Mixing ratios of up to 610 ppbv gaseous H 2 O 2 were observed following cleaning, orders of magnitude higher than background levels (sub-ppbv). Gaseous H 2 O 2 levels decreased rapidly and irreversibly, with removal rate constants ( k H 2 O 2 ) 17–73 times larger than air change rate (ACR). Increasing the surface-area-to-volume ratio within the room caused peak H 2 O 2 mixing ratios to decrease and k H 2 O 2 to increase, suggesting that surface uptake dominated H 2 O 2 loss. Volatile organic compound (VOC) levels increased rapidly after cleaning and then decreased with removal rate constants 1.2–7.2 times larger than ACR, indicating loss due to surface partitioning and/or chemical reactions. We predicted photochemical radical production rates and steady-state concentrations in the simulated room using a detailed chemical model for indoor air (the INDCM). Model results suggest that, following cleaning, H 2 O 2 photolysis increased OH concentrations by 10–40% to 9.7 × 10 5 molec cm –3 and hydroperoxy radical (HO 2 ) concentrations by 50–70% to 2.3 × 10 7 molec cm –3 depending on the cleaning method and lighting conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».