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Enregistrement W3204745143 · doi:10.5194/acp-21-16161-2021

Physical and chemical properties of black carbon and organic matter from different combustion and photochemical sources using aerodynamic aerosol classification

2021· article· en· W3204745143 sur OpenAlexafffund
Dawei Hu, M. Rami Alfarra, Kate Szpek, Justin M. Langridge, Michael I. Cotterell, Claire M. Belcher, Ian Rule, Zixia Liu, Chenjie Yu, Yunqi Shao, Aristeidis Voliotis, Mao Du, Brett Smith, Gregory J. Smallwood, Prem Lobo, Dantong Liu, Jim Haywood, Hugh Coe, J. D. Allan

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaMet OfficeNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésAerosolCarbon blackSootCombustionTotal organic carbonParticle (ecology)PyrolysisParticle sizeCarbon fibersChemistryMaterials scienceEnvironmental chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical and chemical properties of black carbon (BC) and organic aerosols are important for predicting their radiative forcing in the atmosphere. During the Soot Aerodynamic Size Selection for Optical properties (SASSO) project and a EUROCHAMP-2020 transnational access project, different types of light-absorbing carbon were studied, including BC from catalytically stripped diesel exhaust, an inverted flame burner, a colloidal graphite standard (Aquadag) and controlled flaming wood combustion. Brown carbon (BrC) was also investigated in the form of organic aerosol emissions from wood burning (pyrolysis and smouldering) and from the nitration of secondary organic aerosol (SOA) proxies produced in a photochemical reaction chamber. Here we present insights into the physical and chemical properties of the aerosols, with optical properties presented in subsequent publications. The dynamic shape factor ( χ ) of BC particles and material density ( ρ m ) of organic aerosols was investigated by coupling a charging-free Aerodynamic Aerosol Classifier (AAC) with a Centrifugal Particle Mass Analyzer (CPMA) and a Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS). The morphology of BC particles was captured by transmission electron microscopy (TEM). For BC particles from the diesel engine and flame burner emissions, the primary spherule sizes were similar, around 20 nm. With increasing particle size, BC particles adopted more collapsed/compacted morphologies for the former source but tended to show more aggregated morphologies for the latter source. For particles emitted from the combustion of dry wood samples, the χ of BC particles and the ρ m of organic aerosols were observed in the ranges 1.8–2.17 and 1.22–1.32 g cm −3 , respectively. Similarly, for wet wood samples, the χ and ρ m ranges were 1.2–1.85 and 1.44–1.60 g cm −3 , respectively. Aerosol mass spectrometry measurements show no clear difference in mass spectra of the organic aerosols in individual burn phases (pyrolysis or smouldering phase) with the moisture content of the wood samples. This suggests that the effect moisture has on the organic chemical profile of wood burning emissions is through changing the durations of the different phases of the burn cycle, not through the chemical modification of the individual phases. In this study, the incandescence signal of a Single Particle Soot Photometer (SP2) was calibrated with three different types of BC particles and compared with that from an Aquadag standard that is commonly used to calibrate SP2 incandescence to a BC mass. A correction factor is defined as the ratio of the incandescence signal from an alternative BC source to that from the Aquadag standard and took values of 0.821 ± 0.002 (or 0.794 ± 0.005), 0.879 ± 0.003 and 0.843 ± 0.028 to 0.913 ± 0.009 for the BC particles emitted from the diesel engine running under hot (or cold idle) conditions, the flame burner and wood combustion, respectively. These correction factors account for differences in instrument response to BC from different sources compared to the standardised Aquadag calibration and are more appropriate than the common value of 0.75 recommended by Laborde et al. (2012b) when deriving the mass concentration of BC emitted from diesel engines. Quantifying the correction factor for many types of BC particles found commonly in the atmosphere may enable better constraints to be placed on this factor depending on the BC source being sampled and thus improve the accuracy of future SP2 measurements of BC mass concentrations.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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