Ozone Loss on Painted Surfaces: Dependence on Relative Humidity, Aging, and Exposure to Reactive SVOCs
Notice bibliographique
Résumé
Ozone and its oxidation products result in negative health effects when inhaled. Despite painted surfaces being the most abundant surface in indoor spaces, surface loss remains one of the largest uncertainties in the indoor ozone budget. Here, ozone uptake coefficients (γ O3 ) on painted surfaces were measured in a flow-through reactor where 79% of the inner surfaces were removable painted glass sheets. Flat white paint initially had a high uptake coefficient (8.3 × 10 –6 ) at 20% RH which plateaued to 1.1 × 10 –6 as the paint aged in an indoor office over weeks. Increasing the RH from 0 to 75% increased γ O3 by a factor of 3.0, and exposure to 134 ppb of α-terpineol for 1 h increased γ O3 by a factor of 1.6 at 20% RH. RH also increases α-terpineol partitioning to paint, further increasing ozone loss, but the type of paint (flat, eggshell, satin, semigloss) had no significant effect. A kinetic multilayer model captures the dependence of γ O3 on RH and the presence of α-terpineol, indicating the reacto-diffusive depth for O 3 is 1 to 2 μm. Given the similarity of the kinetics on aged surfaces across many paint types and the sustained reactivity during aging, these results suggest a mechanism for catalytic loss.
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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 ».