Extension of the AIOMFAC model by iodine and carbonate species: applications for aerosol acidity and cloud droplet activation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».