Vehicle Underway Mobile Monitoring of Volatile Organic Compounds Using Online Mass Spectrometry: Application in an Industrial Park
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Notice bibliographique
Résumé
The environmental problem of volatile organic compounds (VOCs) pollution in industrial parks is becoming increasingly serious. Rapid and large-scale monitoring of the overall pollution in the area and identification of pollution sources are keys to efficient pollution control. However, traditional detection methods cannot achieve rapid detection, let alone accurately pinpoint the source of pollution. In this study, an online VOC mobile monitoring system based on time-of-flight mass spectrometry was used to monitor an industrial park and successfully obtain the VOC distribution image of the industrial park. Two polluted areas (A and B) were pinpointed by examining the image, and the ΣVOCs concentration ranges were 74–421 μg/m3 and 51–577 μg/m3. Eight abnormal sites with concentration peaks exceeding the standard were found, and the pollution source of one abnormal site was analyzed. The correlation between the pollution source factor of the abnormal site and the emission enterprise was as high as 0.91, and the pollution source of the abnormal site was identified. To explore whether it was affected by other surrounding enterprises, a positive matrix factorization model was further used to analyze the receptor data of abnormal site. Three pollution sources were analyzed and compared with enterprise emission sources. Combined with the location of the abnormal site and emission sources, we found that the abnormal sites were not only affected by the emission sources of surrounding enterprises but also by the emission sources of enterprises in the northeast. This approach offers rapid and large-scale monitoring of the overall pollution in an area and quickly pinpointed the location of the pollution sources. This method solves the shortcomings of traditional methods that cannot identify the location of pollution source and provides an effective technical means for the rapid detection of the pollution distribution in industrial parks for efficient screening of pollution sources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle