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Enregistrement W4284884818 · doi:10.5194/acp-22-8805-2022

Viscosity and physical state of sucrose mixed with ammonium sulfate droplets

2022· article· en· W4284884818 sur OpenAlexafffund
Rani Jeong, Joseph Lilek, Andreas Zuend, Rongshuang Xu, Man Nin Chan, Dohyun Kim, Hi Gyu Moon, Mijung Song

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaEnvironment and Climate Change CanadaNational Research Foundation of KoreaAlfred P. Sloan FoundationNational Research FoundationGovernment of Canada
Mots-clésViscosityAerosolChemistryAmmonium sulfateTernary operationSucroseParticle (ecology)Relative humidityChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although knowledge of the physical state of aerosol particles is essential to understand atmospheric chemistry model and measurements, information on the viscosity and physical state of aerosol particles consisting of organic and inorganic salts is still rare. Herein, we quantified viscosities at 293 ± 1 K upon dehydration for the binary systems, sucrose–H 2 O and ammonium sulfate (AS)–H 2 O, and the ternary systems, sucrose–AS–H 2 O for organic-to-inorganic dry mass ratios (OIRs) = 4:1, 1:1, and 1:4 using bead-mobility and poke-and-flow techniques. Based on the viscosity value of the aerosol particles, we defined the physical states of the total aerosol particles studied in this work. For binary systems, the viscosity of sucrose–H 2 O particles gradually increased from ∼ 4 × 10 −1 to > ∼ 1 × 10 8 Pa s when the relative humidity (RH) decreased from ∼ 81 % to ∼ 24 %, ranging from liquid to semisolid or solid state, which agrees with previous studies. The viscosity of AS–H 2 O particles remained in the liquid state (< 10 2 Pa s) for RH > ∼ 50 %, while for RH ≤∼ 50 %, the particles showed a viscosity of > ∼ 1 × 10 12 Pa s, corresponding to a solid state. In case of the ternary systems, the viscosity of organic-rich particles (OIR = 4:1) gradually increased from ∼ 1 × 10 −1 to ∼ 1 × 10 8 Pa s for a RH decrease from ∼ 81 % to ∼ 18 %, similar to the binary sucrose–H 2 O particles. This indicates that the sucrose–AS–H 2 O particles range from liquid to semisolid or solid across the RH. In the ternary particles for OIR = 1:1, the viscosities ranged from less than ∼ 1 × 10 2 for RH > 34 % to > ∼ 1 × 10 8 Pa s at ∼ 27 % RH. The viscosities correspond to liquid for RH > ∼ 34 %, semisolid for ∼ 34 % < RH < ∼ 27 %, and semisolid or solid for RH < ∼ 27 %. Compared to the organic-rich particles, in the inorganic-rich particles (OIR = 1:4), drastic enhancement in viscosity was observed as RH decreased; the viscosity increased by approximately 8 orders of magnitude during a decrease in RH from 43 % to 25 %, resulting in liquid to semisolid or solid in the RH range. Overall, all particles studied in this work were observed to exist as a liquid, semisolid, or solid depending on the RH. Furthermore, we compared the measured viscosities of ternary systems with OIRs of 4:1, 1:1, and 1:4 to the predicted viscosities using the Aerosol Inorganic–Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients Viscosity model (AIOMFAC-VISC) predictions with the Zdanovskii–Stokes–Robinson (ZSR) organic–inorganic mixing model, with excellent model–measurement agreement for all OIRs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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