Spatially Resolved Source Apportionment of Industrial VOCs Using a Mobile Monitoring Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Industrial emissions of volatile organic compounds (VOCs) directly impact air quality downwind of facilities and contribute to regional ozone and secondary organic aerosol production. Positive matrix factorization (PMF) is often used to apportion VOCs to their respective sources using measurement data collected at fixed sites, for example air quality monitoring stations. Here, we apply PMF analysis to high time-resolution VOC measurement data collected both while stationary and while moving using a mobile monitoring platform. The stationary monitoring periods facilitated the extraction of representative industrial VOC source profiles while the mobile monitoring periods were critical for the spatial identification of VOC hotspots. Data were collected over five days in a heavily industrialized region of southwestern Ontario containing several refineries, petrochemical production facilities and a chemical waste disposal facility. Factors associated with petroleum, chemical waste and rubber production were identified and ambient mixing ratios of selected aromatic, unsaturated and oxygenated VOCs were apportioned to local and background sources. Fugitive emissions of benzene, highly localized and predominantly associated with storage, were found to be the dominant local contributor to ambient benzene mixing ratios measured while mobile. Toluene and substituted aromatics were predominantly associated with refining and traffic, while methyl ethyl ketone was linked to chemical waste handling. The approach described here facilitates the apportionment of VOCs to their respective local industrial sources at high spatial and temporal resolution. This information can be used to identify problematic source locations and to inform VOC emission abatement strategies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 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