The Microfluidic Ice Nuclei Counter Zürich (MINCZ): a platform for homogeneous and heterogeneous ice nucleation
Notice bibliographique
Résumé
Ice nucleation in the atmosphere is the precursor to important processes that determine cloud properties and lifetime. Computational models that are used to predict weather and project future climate changes require parameterizations of both homogeneous nucleation (i.e. in pure water) and heterogeneous nucleation (i.e. catalysed by ice-nucleating particles, INPs). Microfluidic systems have gained momentum as a tool for obtaining such parameterizations and gaining insight into the stochastic and deterministic contributions to ice nucleation. To overcome the shortcomings of polydimethylsiloxane (PDMS) microfluidic devices with regard to temperature uncertainty and droplet instability due to continuous water adsorption by PDMS, we have developed a new instrument: the Microfluidic Ice Nuclei Counter Zürich (MINCZ). In MINCZ, droplets with a diameter of 75 µm are generated using a PDMS chip, and hundreds of these droplets are then stored in fluoropolymer tubing that is relatively impermeable to water and solvents. Droplets within the tubing are cooled in an ethanol bath. We validate MINCZ by measuring the homogeneous freezing temperatures of water droplets and the heterogeneous freezing temperatures of aqueous suspensions containing microcline, a common and effective INP in the atmosphere. We obtain results with a high accuracy of 0.2 K in measured droplet temperature. Pure water droplets with a diameter of 75 µm freeze at a median temperature of 237.3 K with a standard deviation of 0.1 K. Additionally, we perform several freeze–thaw cycles. In the future, MINCZ will be used to investigate the freezing behaviour of INPs, motivated by a need for better-constrained parameterizations of ice nucleation in weather and climate models, wherein the presence or absence of ice influences cloud optical properties and precipitation formation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».