Comparison of aerosol spectrometers : accounting for evaporation and sampling losses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring aerosol size distribution with precision is critical to understand the transmission of pathogens causing respiratory illnesses and to identify risk mitigation strategies. It is however a challenging task as the size of pathogen-carrying particles evolves over time due to evaporation. Although measurement techniques well established in the field of aerosol science are often used to characterize bioaerosols, their performance is seldom assessed with respect to evaporation and deposition in sampling lines. Four instruments providing aerosol size distribution were compared using oil and water-based particles. They each rely on different measurement principles: phase doppler anemometry, light scattering, electrical mobility and aerodynamic impaction. Size distributions of oil-based particles showed consistency across different measurement instruments, but significant discrepancies arose for water-based particles undergoing evaporation. These larger differences result from both evaporation and particle deposition in transit between the sampling point and the measurement inside the instrument. Phase doppler anemometry was best suited for precise size distribution measurement, as it eliminates the need for a sampling line, thereby preventing particle loss or evaporation during transit. With this instrument as a reference, empirical correction factors for evaporation and deposition were derived from dimensionless numbers and experimental data, enabling quantitative assessment of bioaerosol size distribution using different instruments. To obtain the size distribution at the source of the aerosol generation, complete drying of a salt solution was performed. Using the complete drying technique and accounting for losses, sampling instruments can reliably provide this critical information and allow for thorough risk assessment in the context of airborne transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».