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Enregistrement W3201048867 · doi:10.1021/acs.est.1c02620

Evolution of Atmospheric Total Organic Carbon from Petrochemical Mixtures

2021· article· en· W3201048867 sur OpenAlexafffund
Kun Li, Jeremy J. B. Wentzell, Qifan Liu, Amy Leithead, Samar G. Moussa, Michael Wheeler, Chong Han, Patrick Lee, Shao‐Meng Li, John Liggio

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanada's Oil Sands Innovation AllianceState Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution ControlEnvironment and Climate Change CanadaPeking UniversityGovernment of Alberta
Mots-clésPetrochemicalReactivity (psychology)Total organic carbonOzoneEnvironmental chemistryCarbon fibersChemistryAtmosphere (unit)Chemical compositionHydrocarbonEnvironmental scienceOrganic chemistryMeteorologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Reactive organic compounds play a central role in the formation of ozone and secondary organic aerosols. The ability to accurately predict their fate, in part, relies upon quantitative knowledge of the chemical and physical parameters associated with the total organic carbon (TOC), which includes both precursors and oxidation products that evolve in the atmosphere over short to long time scales. However, such knowledge, obtained via limited carbon closure experiments, has not been attained for complex anthropogenic emissions. Here we present the first comprehensive characterization of TOC in the atmospheric oxidation of organic vapors from light and heavy oil mixtures associated with oil sand operations. Despite the complexity of the investigated oil mixtures, we are able to achieve carbon closure (83–116%) within the uncertainties (±20%), with the degree of the closure being dependent upon the vapor composition and NO x levels. In contrast to biogenic precursors (e.g., α-pinene), the photochemical time scale required for a largely complete oxidation and evolution of chemical parameters is very long for the petrochemical vapors (i.e., ∼7–10 days vs ∼1 day), likely due to the lower initial precursor reactivity. This suggests that petrochemical emissions and their impacts are likely to extend further spatially than biogenic emissions, and retain more of their complex composition and reactivity for many days. The results of this work provide key parameters to regional models for further improving the representation of the chemical evolution of petrochemical emissions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,160 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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