The role of interfacial tension in the size-dependent phase separation of atmospheric aerosol particles
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric aerosol particles span orders of magnitude in size. In ultrafine particles, the energetic contributions of surfaces and interfaces to the Gibbs energy become significant and increase in importance as particle diameter decreases. For these particles, the thermodynamic equilibrium state depends on size, composition, and temperature. Various aerosol systems have been observed to undergo liquid–liquid phase separation (LLPS), impacting equilibrium gas–particle partitioning, modifying physicochemical properties of the particle phases, and influencing cloud droplet activation. Numerous laboratory experiments have characterized the onset relative humidity of LLPS in larger aerosol particles and macroscopic bulk systems. However, in sufficiently small particles, the interfacial tension between two liquid phases constitutes an energetic barrier that may prevent the formation of an additional liquid phase. Determining said small-size limit is a key question. We introduce a predictive droplet model based on the Aerosol Inorganic–Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients (AIOMFAC) model. This model enables size-dependent computations of surface and interfacial tension effects on bulk–surface partitioning within phase-separated and single-phase particles. We evaluate four approaches for computing interfacial tension in multicomponent droplets, including a new method introduced in this work. Of the approaches tested, Antonov's rule best matches observed liquid–liquid interfacial tensions in highly immiscible mixtures, while a modified Butler equation fits well in more miscible systems. We find that two approaches substantially lower the onset relative humidity of LLPS for the studied systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».