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Enregistrement W4411652487 · doi:10.5194/amt-19-3049-2026

Exploring biogenic secondary organic aerosol using a PTRMS-CHARON in laboratory experiments: characterization and fingerprint analysis

2025· preprint· en· W4411652487 sur OpenAlexaff
Carolina Ramírez-Romero, Olatunde Murana, Hichem Bouzidi, Marina Jamar, Sébastien Dusanter, Alexandre Tomas, Ahmad Lahib, Layal Fayad, Véronique Riffault, Christopher Pöhlker, Stéphane Sauvage, Joël Brito

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMax-Planck-GesellschaftAgence Nationale de la RechercheBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieBundesministerium für Bildung und ForschungUniversité de Lille
Mots-clésFingerprint (computing)Characterization (materials science)AerosolEnvironmental scienceRemote sensingMineralogyGeologyPhysicsMaterials scienceComputer scienceMeteorologyNanotechnologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Volatile Organic Compounds (VOC), particularly of biogenic origin emitted by vegetation and soils, play an important role in the global Organic Aerosol (OA) budget. The introduction of field-deployable Aerosol Mass Spectrometers in the early 2000s, combined with statistical analysis of their mass spectra, has significantly improved our understanding of the impact of secondary processes on fine-mode aerosol concentrations. While delivering innovative and significant insights, those analyses usually fail to explicitly identify precursors/mechanisms. In this context, this work focuses on laboratory-generated secondary OA (SOA) of biogenic VOC and its spectral analysis through a new generation of aerosol mass spectrometers, notably a Proton Transfer Reaction Mass Spectrometer coupled to a Chemical Analysis of AeRosol Online (PTRMS-CHARON) inlet. Aerosol particles were formed in the DouAir atmospheric chamber via isoprene (ISOP) OH oxidation, monoterpene O3 (limonene, MT), and sesquiterpene O3 (β-caryophyllene, SQT) oxidation. ISOP experiments targeted "low-NO" environments, typically remote forested tropical areas, via epoxidiols formation (ISOP-IEPOX-SOA), or through an alternative branching favored in the absence of acidic seed particles (ISOP-Non-IEPOX-SOA) and "high NO" environments, representative in urban and polluted regions (ISOP-NO-SOA). Experiments showed that those five SOA formation pathways (ISOP-IEPOX-SOA, ISOP-Non-IEPOX-SOA, ISOP-NO-SOA, and the ozonolysis reactions of MT and SQT) exhibited distinguishable spectra, with identifiable tracer ions, such as m/z 83.049 (C5H6O), m/z 119.07 (C5H10O3), m/z 137.081 (C5H12O4) for ISOP-IEPOX-SOA, C5H10O4 (m/z 135.070), C5H10O6 (m/z 167.055) for ISOP-Non-IEPOX-SOA, and m/z 85.028 (C4H4O2) for NO-SOA pathways, as well as molecules with C7-C10 and C7-C15 structures identified during MT and SQT oxidation experiments, respectively. These laboratory findings depict promising results for ambient near-real-time biogenic SOA source apportionment, notably in forested and/or urbanized areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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