Quantifying the uncertainties in thermal–optical analysis of carbonaceous aircraft engine emissions: an interlaboratory study
Notice bibliographique
Résumé
Carbonaceous particles, such as soot, make up a notable fraction of atmospheric particulate matter and contribute substantially to anthropogenic climate forcing, air pollution, and human health impacts. Thermal–optical analysis (TOA) is one of the most widespread methods used to speciate carbonaceous particles and divides total carbon (TC) into the operationally defined quantities of organic carbon (OC; carbon that has evolved during slow heating in an inert atmosphere) and elemental carbon (EC). While multiple studies have identified fundamental scientific reasons for uncertainty in distinguishing OC and EC, far fewer studies have reported on between-laboratory reproducibility. Moreover, existing reproducibility studies have focused on complex atmospheric samples. The real-time instruments used for regulatory measurements of the mass concentration of aircraft engine non-volatile particulate matter (nvPM) emissions are required to be calibrated to the mass of EC, as determined by TOA of the filter-sampled emissions of a diffusion flame combustion aerosol source (DFCAS). However, significant differences have been observed in the calibration factor for the same instrument based on EC content determined by different calibration laboratories. Here, we report on the reproducibility of TC, EC, and OC quantified using the same TOA protocol, instrument model (Model 5L, Sunset Laboratory), and software settings (auto-split-point: Calc405) across five different laboratories and instrument operators. Six unique data sets were obtained, with one laboratory operating two instruments. All samples were collected downstream of an aircraft engine after treatment with a catalytic stripper to remove volatile organics. Between-laboratory contributions made up a majority of the within-filter uncertainties for EC and TC, even for these relatively well-controlled samples. Overall, expanded ( k = 2) uncertainties due to measurement reproducibility correspond to 17 %, 15 %, and 13 % of the nominal values for EC, OC, and TC, respectively, and 7.3 % in the EC / TC ratio. These values are lower than previous studies, including atmospheric samples without volatile organic removal; therefore, they likely represent lower limits for the uncertainties of the TOA method.
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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 | 0,054 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».