Emerging investigator series: chemical and physical properties of organic mixtures on indoor surfaces during HOMEChem
Notice bibliographique
Résumé
Organic films on indoor surfaces serve as a medium for reactions and for partitioning of semi-volatile organic compounds and thus play an important role in indoor chemistry. However, the chemical and physical properties of these films are poorly characterized. Here, we investigate the chemical composition of an organic film collected during the HOMEChem campaign, over three cumulative weeks in the kitchen, using both Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry (FT-ICR MS) and offline Aerosol Mass Spectrometry (AMS). We also characterize the viscosity of this film using a model based on molecular formulas as well as poke-flow measurements. We find that the film contains organic material similar to cooking organic aerosol (COA) measured during the campaign using on-line AMS. However, the average molecular formula observed using FT-ICR MS is ∼C50H90O11, which is larger and more oxidized than fresh COA. Solvent extracted film material is a low viscous semisolid, with a measured viscosity <104 Pa s. This is much lower than the viscosity model predicts, which is parametrized with atmospherically relevant organic molecules, but sensitivity tests demonstrate that including unsaturation can explain the differences. The presence of unsaturation is supported by reactions of film material with ozone. In contrast to the solvent extract, manually removed material appears to be highly viscous, highlighting the need for continued work understanding both viscosity measurements as well as parameterizations for modeled viscosity of indoor organic films.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,003 |
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 ».