Comment on egusphere-2023-2238
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Single particle analysis is essential for a better understanding of the particle transformation process and predicting its environmental impact. In this study, we developed an aerosol optical tweezer (AOT)-Raman spectroscopy system to investigate the phase state and morphology of suspended aerosol droplets in real time. The system comprises four modules: optical trapping, reaction, illumination and imaging, as well as detection. The optical trapping module utilizes a 532 nm laser and a 100x oil immersion objective to stably trap aerosol droplets within 30 seconds. The reaction module allows us to adjust relative humidity (RH) and introduce reaction gases into the droplet levitation chamber, facilitating experiments to study liquid-liquid phase transitions. The illumination and imaging module employs a high-speed camera to monitor the trapped droplets, while the detector module records Raman scattering light. We trapped sodium chloride (NaCl) and 3-methyl glutaric acid (3-MGA) mixed droplets to examine RH-dependent morphology changes. Liquid-liquid phase separation (LLPS) occurred when RH was decreased. Additionally, we introduced ozone and limonene/α-pinene to generate secondary organic aerosol (SOA) particles in situ, which collided with the trapped droplet and dissolve in it. To determine the trapped droplet’s characteristics, we utilized an open-source program which based on Mie theory to retrieve diameter and refractive index from the observed whispering gallery modes (WGMs) in Raman spectra. It is found that mixed droplets formed core-shell morphology when RH was decreased, and the RH dependence of the droplets phase transitions generated by different SOA precursors varied. Our AOT system serves as an essential experimental platform for in-situ assessment of morphology and phase state during dynamic atmospheric processes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,426 | 0,316 |
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 ».