Estimation of the Volatility and Apparent Activity Coefficient of Levoglucosan in Wood-Burning Organic Aerosols
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Biomass burning (BB) is a major source of aerosols and black carbon, thereby exerting an important impact on climate and air quality. Levoglucosan is the most well-recognized organic marker compound of BB and has been used to quantitatively assess BB’s contribution to ambient aerosols. However, little is known about levoglucosan’s evaporation under atmospheric conditions, primarily due to the uncertainty of its effective saturation vapor concentration ( C *) and its unknown activity coefficient (γ), in the complex BB emission matrix. Here, we utilized a thermodenuder to investigate the evaporation of levoglucosan from mixtures with polyethylene glycol (PEG) or BB primary organic aerosol (BBPOA) matrices, respectively. We estimate a pure component log 10 ( C */[μg m –3 ]) of levoglucosan of 1.1 ± 0.1 at 298 K. We reveal that levoglucosan mixed with PEG or BBPOA becomes more volatile than when treated as a single component due to nonideal molecular interactions. Considering that phase separation might occur in such systems, we term γ apparent activity coefficient (γ a ). We estimate log 10 C * and γ a of levoglucosan in BBPOA of 1.8 ± 0.1 and 3.8 ± 0.3, assuming a liquid phase state. Consequently, γ a must be considered to avoid significant underestimation of levoglucosan evaporation via gas–particle partitioning during transport.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».