Comprehensive analysis of emissions from wood and cow dung burning using chemometrics and two-dimensional gas chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning is a global source of climate- and health-affecting emissions. The impacts of biomass burning emissions (BBE) are tied to their complex and variable chemical makeup. For instance, the nitrogen content of BBE influences their capacity to absorb light, and therefore affect the Earth's radiative budget. Factors such as temperature, biomass type, or air flow rate during the combustion all modify the composition of BBE, making accurate characterization challenging. Herein, for the first time, principal component analysis (PCA) was applied to emissions gathered during laboratory-based combustion of wood and cow dung biomass in a tube furnace. A thermal desorption two dimensional time-of-flight gas chromatography mass spectrometry (TD-GC × GC-ToF-MS) setup was employed to separate and identify chemical species. By combining these techniques with a feature selection algorithm, we determined that low temperature and air flow rate lead to greater feature separation on PCA scores plots. Of the 729 variables used to construct the plots, 61 were identified as significant. These species - including sugars such as d -Allose and melezitose, as well as tracers such as levoglucosan and guaiacol - significantly differentiated emissions from wood versus cow dung biomass, especially at lower temperatures. In particular, combustion of either fuel at 0.2 slpm and 500 °C, lead to 20 times the variability in levoglucosan peak area over more efficient furnace parameters. Chemical species evolved only from dung burning contained on average 0.595 nitrogen atoms versus 0.515 for wood, indicating that a higher nitrogen content of the base fuel may not necessarily translate into emission of unique nitrogen containing species, potentially causing the underestimation of dung burning impacts. Overall, TD-GC × GC-ToF-MS coupled to PCA reliably separated emissions from wood and dung biomass while simultaneously identifying significant chemical features, displaying the suitability of this combination of techniques towards characterizing complex BBE matrices in the future. GCxGC, PCA, Air quality, Particulate Matter, Biomass Burning, Brown Carbon, Molecular Tracer, Solid Fuel, Levoglucosan. • GC × GC-PCA can separate and identify chemical markers in biomass burning emissions. • Temperature and air flow rate modify biomass emission composition most significantly. • Nitrogen compounds are emitted from dung burning in larger quantities than from wood. • Nitrogen compounds emitted from dung burning are akin to those emitted from wood.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».