Reactivity of aminophenols in forming nitrogen-containing brown carbon from iron-catalyzed reactions
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen-containing organic carbon (NOC) in atmospheric particles is an important class of brown carbon (BrC). Redox active NOC like aminophenols received little attention in their ability to form BrC. Here we show that iron can catalyze dark oxidative oligomerization of o- and p-aminophenols under simulated aerosol and cloud conditions (pH 1-7, and ionic strength 0.01-1 M). Homogeneous aqueous phase reactions were conducted using soluble Fe(III), where particle growth/agglomeration were monitored using dynamic light scattering. Mass yield experiments of insoluble soot-like dark brown to black particles were as high as 40%. Hygroscopicity growth factors (κ) of these insoluble products under sub- and super-saturated conditions ranged from 0.4-0.6, higher than that of levoglucosan, a prominent proxy for biomass burning organic aerosol (BBOA). Soluble products analyzed using chromatography and mass spectrometry revealed the formation of ring coupling products of o- and p-aminophenols and their primary oxidation products. Heterogeneous reactions of aminophenol were also conducted using Arizona Test Dust (AZTD) under simulated aging conditions, and showed clear changes to optical properties, morphology, mixing state, and chemical composition. These results highlight the important role of iron redox chemistry in BrC formation under atmospherically relevant conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».