31 Development and Characterization of a Generation System for Airborne Diisocyanates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diisocyanates are fast-reacting semi-volatile compounds and one of the main components in the production of polyurethane-based materials. They are known as a predominant causal agent of occupational asthma. Discrepancies within well-documented and validated methods were observed and factual explanations of these discrepancies are not yet available. A more in-depth investigation of isocyanate measurement methods' efficiencies should be undertaken. The objective of this study was to develop a system capable of generating diisocyanate vapor and fine particle atmospheres with control of parameters such as concentration levels and vapor/particle partitioning. Two generation approaches were used: nebulization and heating. A controlled air flow (RH and T°) was combined to the generator's effluent in a mixing chamber and transferred, downstream, to an exposure chamber. A splitter collected eight samples simultaneously. The isocyanate measurement method used a glass fibre filter with 9-methylaminomethyl-anthracene (GF+MAMA). The particles were analyzed using a particle analyzer (Fidas Frog) and the particle size distribution of the isocyanates was obtained using a Marple impactor. Diphenylmethane-4,4'-diisocyanate (MDI) was generated with both generation approaches. The system was able to generate stable concentrations over time at different levels (5 to 50 µg/m3). Intratest variability was lower than 10% (RSD). By cross-referencing the data obtained by the particle counter and the Marple impactors, it was possible to document the particle-size distribution and vapor/particle partitioning of the MDI generated within the parameters used. The versatility of this system makes it a highly promising tool for assessing the performance of different diisocyanate measurement methods.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».