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Enregistrement W4211263887 · doi:10.1080/15459624.2022.2040736

Predicting first-order evaporation rate constant alpha (α) from small spills of organic solvents in a controlled environment

2022· article· en· W4211263887 sur OpenAlexafffund
Spéro Franck Abattan, Jérôme Lavoué, Stéphane Hallé, Ali Bahloul, Daniel Drolet, Maximilien Debia

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésVapor pressureVolume (thermodynamics)Gravimetric analysisEnvironmental scienceEvaporationLinear regressionAtmospheric pressureChemistryEnvironmental engineeringStatisticsMeteorologyThermodynamicsMathematicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposures to vapors generated by small spills of organic solvents are common in the occupational hygiene practice. In these scenarios, contaminant mass release is exponentially decreasing, driven by an evaporation rate constant alpha (α). Knowing α is fundamental for adequately modeling peak concentrations and/or short-term exposures that occur and for achieving efficient occupational risk analysis and management. The purpose of this study was to measure alpha experimentally using a gravimetric approach in a controlled environment during solvent evaporation tests designed to simulate small spills of solvents. The effects of several factors on α were evaluated. Equations based on regression models derived from the experimental data were proposed for predicting α. Predictions were externally validated against experimental data. A total of 183 tests was performed. Data analyses found that alpha (α) values increased with vapor pressure, spill surface area-to-spill volume ratio, and air speed across the spill. Larger α were associated with petri dish containers compared to watch glasses. Three regression models were created for predicting α. They had four variables in common, namely vapor pressure, molecular weight, air speed above the liquid, and surface tension of the liquid. The fifth variable was either spill volume, spill surface area, or spill surface area-to-spill volume ratio. The R2 of the regression models were equal to 0.98. External validation showed mean relative errors of −32.9, −32.0, and −25.5%, respectively, with associated standard deviations of the relative errors of 17.7, 33.3, and 26.0%, respectively, and associated R2 of 0.92, 0.65, and 0.87, respectively. The proposed equations can be used for estimating α in exposure scenarios similar to those evaluated in this study. Moreover, these models constitute a step further in the improvement of knowledge on estimating evaporation rates for small spills of organic solvents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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