Coexistence of three liquid phases in atmospheric aerosol particles
Notice bibliographique
Résumé
Aerosol particles are ubiquitous in the atmosphere and play an important role for air quality and Earth’s climate. Primary organic aerosol (POA), secondary organic aerosol (SOA), and secondary inorganic aerosol (SIA) constitute a significant mass fraction of these particles. POA, SOA, and SIA can become internally mixed within the same particle though different processes such as coagulation, gas–particle partitioning. To predict the role of these internally mixed particles in climate and air quality information on their phase behaviour is needed, i.e. information on the number and type of phases present within these particles. As an example, a particle with a single homogeneous liquid phase can have different radiative properties, reaction rates, uptake kinetics, and potential to change cloud microphysical properties by activating into a cloud droplet, compared to a particle with multiple liquid or solid phases. In the current study we used Nile red, a solvatochromic dye, and fluorescence microscopy in order to determine the phase behaviour of POA+SOA+SIA particles. Squalane was used as a proxy of POA, ammonium sulfate was used as SIA and 1 of 23 different oxidized organic molecules were used as proxies of SOA. We demonstrate that three liquid phases often coexist within individual particles. We find that the phase behaviour strongly depends on the oxygen-to-carbon ratio of the SOA proxies. Experiments with SOA generated by dark ozonolysis of α-pinene in an environmental chamber are consistent with these observations. We also used thermodynamic and kinetic modelling to investigate the atmospheric implications of our experimental results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».