MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384282111 · doi:10.5194/acp-23-7741-2023

A thermodynamic framework for bulk–surface partitioning in finite-volume mixed organic–inorganic aerosol particles and cloud droplets

2023· article· en· W4384282111 sur OpenAlexafffund
Ryan Schmedding, Andreas Zuend

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésAerosolSurface tensionParticle (ecology)Volume (thermodynamics)SolubilityVolume fractionRelative humidityWork (physics)Particle sizeRange (aeronautics)ChemistryChemical physicsThermodynamicsMaterials scienceComposite materialPhysicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric aerosol particles and their interactions with clouds are among the largest sources of uncertainty in global climate modeling. Aerosol particles in the ultrafine size range with diameters less than 100 nm have very high surface-area-to-volume ratios, with a substantial fraction of molecules occupying the air–droplet interface. The partitioning of surface-active species between the interior bulk of a droplet and the interface with the surrounding air plays a large role in the physicochemical properties of a particle and in the activation of ultrafine particles, especially those of less than 50 nm diameter, into cloud droplets. In this work, a novel and thermodynamically rigorous treatment of bulk–surface equilibrium partitioning is developed through the use of a framework based on the Aerosol Inorganic–Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients (AIOMFAC) model in combination with a finite-depth Guggenheim interface region on spherical, finite-volume droplets. We outline our numerical implementation of the resulting modified Butler equation, including accounting for challenging extreme cases when certain compounds have very limited solubility in either the surface or the bulk phase. This model, which uses a single, physically constrained interface thickness parameter, is capable of predicting the size-dependent surface tension of complex multicomponent solutions containing organic and inorganic species. We explore the impacts of coupled surface tension changes and changes in bulk–surface partitioning coefficients for aerosol particles ranging in diameters from several micrometers to as small as 10 nm and across atmospherically relevant relative humidity ranges. The treatment of bulk–surface equilibrium leads to deviations from classical cloud droplet activation behavior as modeled by simplified treatments of the Köhler equation that do not account for bulk–surface partitioning. The treatments for bulk–surface partitioning laid out in this work, when applied to the Köhler equation, are in agreement with measured critical supersaturations of a range of different systems. However, we also find that challenges remain in accurately modeling the growth behavior of certain systems containing small dicarboxylic acids, especially in a predictive manner. Furthermore, it was determined that the thickness of the interfacial phase is a sensitive parameter in this treatment; however, constraining it to a meaningful range allows for predictive modeling of aerosol particle activation into cloud droplets, including cases with consideration of co-condensation of semivolatile organics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207