Impact of pH on Gas-Particle Partitioning of Semi-Volatile Organics in Multicomponent Aerosol
Notice bibliographique
Résumé
The partitioning of semivolatile organic compounds (SVOCs) between the condensed and gas phases can have significant implications for the properties of aerosol particles. In addition to affecting size and composition, this partitioning can alter radiative properties and impact cloud activation processes. We present measurements and model predictions on how activity and pH influence the evaporation of SVOCs from particles to the gas phase, specifically investigating aqueous inorganic particles containing dicarboxylic acids (DCAs). The aerosols are studied at the single-particle level by using optical trapping and cavity-enhanced Raman spectroscopy. Optical resonances in the spectra enable precise size tracking, while vibrational bands allow real-time monitoring of pH. Results are compared to a Maxwell-type model that accounts for volatile and nonvolatile solutes in aqueous droplets that are held at a constant relative humidity. The aerosol inorganic–organic mixture functional group activity coefficients thermodynamic model and Debye–Hückel theory are both used to calculate the activities of the species present in the droplet. For DCAs, we find that the evaporation rate is highly sensitive to the particle pH. For acidity changes of approximately 1.5 pH units, we observe a shift from a volatile system to one that is completely nonvolatile. We also observe that the pH itself is not constant during evaporation; it increases as DCAs evaporate, slowing the rate of evaporation until it eventually ceases. Whether a DCA evaporates or remains a stable component of the droplet is determined by the difference between the lowest p K a of the DCA and the pH of the droplet.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».