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Enregistrement W4226208263 · doi:10.5194/acp-22-973-2022

Extension of the AIOMFAC model by iodine and carbonate species: applications for aerosol acidity and cloud droplet activation

2022· article· en· W4226208263 sur OpenAlexafffund
Hang Yin, Jing Dou, Liviana K. Klein, Ulrich K. Krieger, Alison Bain, Brandon J. Wallace, Thomas C. Preston, Andreas Zuend

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEnvironment and Climate Change CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMolalityChemistryAerosolAqueous solutionCarbonateActivity coefficientSolubilityThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iodine and carbonate species are important components in marine and dust aerosols, respectively. The non-ideal interactions between these species and other inorganic and organic compounds within aqueous particle phases affect hygroscopicity, acidity, and gas–particle partitioning of semivolatile components. In this work, we present an extended version of the Aerosol Inorganic–Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients (AIOMFAC) model by incorporating the ions I − , IO3-, HCO3-, CO32-, OH − , and CO 2(aq) as new species. First, AIOMFAC ion interaction parameters for aqueous solutions were determined based on available thermodynamic data, such as water activity, mean molal activity coefficients, solubility, and vapor–liquid equilibrium measurements. Second, the interaction parameters for the new ions and various organic functional groups were optimized based on experimental data or, where data are scarce, alternative estimation methods such as multiple linear regression or a simple substitution by analogy approach. Additional bulk water activity and electrodynamic balance measurements were carried out to augment the database for the AIOMFAC parameter fit. While not optimal, we show that the use of alternative parameter estimation methods enables physically sound predictions and offers the benefit of a more broadly applicable model. Our implementation of the aqueous carbonate–bicarbonate–CO 2(aq) system accounts for the associated temperature-dependent dissociation equilibria explicitly and enables closed- or open-system computations with respect to carbon dioxide equilibration with the gas phase. We discuss different numerical approaches for solving the coupled equilibrium conditions and highlight critical considerations when extremely acidic or basic mixtures are encountered. The fitted AIOMFAC model performance for inorganic aqueous systems is considered excellent over the whole range of mixture compositions where reference data are available. Moreover, the model provides physically meaningful predictions of water activity under highly concentrated conditions. For organic–inorganic mixtures involving new species, the model–measurement agreement is found to be good in most cases, especially at equilibrium relative humidities above ∼ 70 %; reasons for deviations are discussed. Several applications of the extended model are shown and discussed, including the effects of ignoring the auto-dissociation of water in carbonate systems, the effects of mixing bisulfate and bicarbonate compounds in closed- or open-system scenarios on pH and solution speciation, and the prediction of critical cloud condensation nucleus activation of NaI or Na 2 CO 3 particles mixed with suberic acid.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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