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Enregistrement W4411806212 · doi:10.5194/ems2025-192

Laboratory transformations of black carbon from fresh biomass burning: changes in coating and mass absorption efficiency 

2025· preprint· en· W4411806212 sur OpenAlexaffabout
Jesús Yus-Díez, Luka Drinovec, Joel C. Corbin, Jason S. Olfert, Timothy A. Sipkens, Alireza Moallemi, Ran Zhao, Jonathan P. D. Abbatt, Griša Močnik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of TorontoNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of AlbertaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon blackAbsorption (acoustics)Biomass (ecology)CoatingCarbon fibersBiomass burningAbsorption efficiencyEnvironmental scienceMaterials scienceEnvironmental chemistryChemistryNanotechnologyComposite materialGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires and open biomass burning emit climate-warming gases and particles into the atmosphere (IPCC, 2021). Light absorbing carbonaceous aerosols (LACs) emitted by such biomass burning events are a mixture of black carbon (BC) particles and other absorbing species, such as soluble light-absorbing organic molecules and tarballs (Corbin et al., 2019). In addition to the relative concentration of each particle type, the role of the mixing-state of these species among themselves and with non-absorbing species is also a crucial factor driving the particles light absorption (Cappa et al., 2019).To constrain the role of aerosol particles released into the atmosphere by biomass burning, a laboratory experiment was carried out during summer 2024 at the Northern Forestry Center in Edmonton, Canada. Fuel types characteristic of Canadian wildfires and domestic heating were burned, including, grass, ponderosa pine, peat, mulch and mixtures mulch withTo be able to provide an accurate description of the mixing-state of the particles and its role on the absorption properties, highly-detailed measurements are essential. We have chosen mass-resolved measurements as they are related to the absorption through the mass absorption cross-section, a less complicated paradigm than using size and morphology. To this end, we have followed the method described by Naseri et al. (2024) where a centrifugal particle mass analyzer (CPMA, Cambustion Ltd.; Olfert and Collings, 2005) is used in tandem with a single-soot photometer (SP2-XR, Droplet Inc.). The aerosol light absorption is measured with a traceably calibrated dual-wavelength photo-thermal interferometer (PTAAM-2λ, Haze Instruments d.o.o.; Drinovec et al., 2022). To detect the relevance of tarballs, sampling on Transmission Electron Microscopy (TEM) grids was performed for every fuel We measured over 40 samples, of which we were able to perform 18 mass-segregated absorption measurements. We found a large variation of the coating in fresh smoke from different fuel types, with some samples, such as grass, containing highly coated particles. Figure 1 shows that for grass samples, there was a high level of coating, with a group of particles with BC mass mrBC of around 10-1 fg and particle mass mp of around 4 fg, and another one with mrBCof 2 fg and mp of 7 fg. The coating of the BC particles with these aerosols can result in an enhancement of the absorption by a factor of 3 at the UV and a factor of 2 at the infrared, with an increasing enhancement as the fraction of coating vs BC increases (Zhang et al., 2018).Figure 1. Particles counts of refractory BC mass (mrBC) in fg measured by the SP2-XR vs the mass selected (mp) by the CPMA for a grass-burning sample.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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