Mapping the geospatial distribution of atmospheric BTEX compounds using portable mass spectrometry and adaptive whole air sampling
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric environmental monitoring with mobile laboratories is becoming more common as instrumentation evolves and the benefits of taking the lab-to-sample are realized. One of the benefits of this approach is the ability to screen a geographic area for compounds of interest and to use ‘real-time’ data to inform adaptive sampling. We report on the use of a membrane introduction mass spectrometer (MIMS) for continuous monitoring of atmospheric volatile organic compounds (VOCs) associated with hydrocarbon upgrading and refining facilities in northern Alberta, Canada. Field campaigns involved continuous ambient-air sampling from a moving vehicle (collected at ~ 1Hz). Real-time MIMS data were used to monitor chemical concentrations of benzene, toluene, and ethylbenzene/xylene/s (BTEX) and to prompt collection whole air sample (WAS) canisters for laboratory-based, trace-level VOC speciation and quantitation. The MIMS data showed a high degree of spatiotemporal variability, which allowed for near real-time feedback to guide otherwise subjective or random collection of whole air samples. Laboratory based comparisons using lab constructed air samples showed the percent difference in quantitation between MIMS and WAS to be within 20% across targeted analytes in the low ppbv concentration range.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».