Lab-on-Chip Total Alkalinity Sensor for Highly Resolved, Efficient, and Long-Term Monitoring, Reporting, and Verification of Ocean Alkalinity Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Increasing atmospheric CO2from human activities is causing shifts in marine chemical and biological cycles. Ocean Alkalinity Enhancement (OAE) shows promise as a potential carbon dioxide removal (CDR) solution. However, comprehensive measurement, reporting, and verification (MRV) of OAE is required for the development and deployment of OAE as a CDR technology. The current observational approaches are not yet standardized or readily available to assess early-stage field trials. In this study, we report using a microfluidic lab-on-a-chip total alkalinity sensor in an OAE field experiment conducted in Tuft's Cove, Halifax, Canada to monitor seawater alkalinity during and after the addition of an alkaline mineral. To the authors knowledge, this is the first reported lab-on-chip sensor used in support of OAE mCDR. Over a 40-day period, our sensor collected 374 measurements along with 60 on-board standard measurements with the measurement frequency of one measurement per three hours. We report a precision of 9.2 μmol/kg which is the standard deviation of the CRM measurements. The data obtained during this trial demonstrates the capability of our technology for total alkalinity monitoring at OAE sites for long periods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».