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Enregistrement W4321996551 · doi:10.5194/egusphere-egu23-10352

In situ chemical characterization of airborne nanoplastic particles by aerosol mass spectrometry

2023· preprint· en· W4321996551 sur OpenAlexaff
Arthur W. H. Chan, Michael N. Tawadrous, Xing Wang, Alex K. Y. Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolMass spectrometryCharacterization (materials science)Particle (ecology)Materials scienceAnalytical Chemistry (journal)Particle sizeChromatographyChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive use of plastic products has introduced a large amount of plastic pollutants in urban areas and even in remote environments. Nanoplastic particles, in particular, can remain airborne for weeks and transported across greater distances. Characterization of atmospheric nanoplastic particles has been limited. Sampling methods used for larger microplastic particles, such as deposition sampling, and characterization methods, such as spectroscopy, are not applicable to nanoplastic particles. Furthermore, offline sampling methods involve extensive sample preparation procedures which can alter physical and chemical properties of the particles.In this work, we investigate the use of aerosol mass spectrometry (AMS) as an in situ technique to characterize nanoplastic particle size and composition. We generate plastic particles via three different techniques: thermal decomposition of PET plastic bottles, 3D printing (using PET, ABS, and PLA filaments) and mechanical abrasion. Particle size was characterized using a Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS). Particles were also sampled into a high resolution time of flight aerosol mass spectrometer (HR-ToF-AMS) and onto quartz filters for offline characterization using pyrolysis gas chromatography mass spectrometry (Py-GC/MS).We found that the AMS produced real-time particle mass spectra that were very similar to those measured by Py-GC/MS analysis of particles collected on filters. The consistency between the two techniques demonstrate that AMS can provide similar information about polymeric content as Py-GC/MS, which is a widely used technique for plastic materials, but at a substantially lower detection limit and higher time resolution. On the other hand, the use chromatographic separation in Py-GC/MS provides more comprehensive evaluation of polymeric composition. For example, we were able to detect changes in ratios between monomers and dimers of PET using Py-GC/MS. Py-GC/MS was also able to provide simultaneous measurement of rubber polymers and additives in tire wear particles, an important source of particles in the near road atmosphere.Since AMS is a commonly used technique for non-refractory components in atmospheric aerosol, optimizing the AMS for nanoplastic particle detection will help understand the sources, dynamics, mixing state and fate of nanoplastic particles in the atmosphere.

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 enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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