Influence of metal-mediated aerosol-phase oxidation on secondary organic aerosol formation from the ozonolysis and OH-oxidation of alpha-pinene
Notice bibliographique
Résumé
The organic component is the most abundant fraction of atmospheric submicron particles, while the formation mechanisms of secondary organic aerosol (SOA) are not fully understood. The effects of sulfate seed aerosols on SOA formation were investigated with a series of experiments carried out using a 9m(3) smog chamber. The presence of FeSO4 or Fe-2(SO4)(3) seed aerosols decreased SOA yields and increased oxidation levels in both ozonolysis and OH-oxidation of a-pinene compared to that in the presence of ZnSO4 or (NH4)(2)SO4. These findings were explained by metal-mediated aerosol-phase oxidation of organics: reactive radicals were generated on FeSO4 or Fe-2(SO4)(3) seed aerosols and reacted further with the organic mass. This effect would help to explain the high O/C ratios of organics in ambient particles that thus far cannot be reproduced in laboratory and model studies. In addition, the gap in the SOA yields between experiments with different seed aerosols was more significant in OH-oxidation experiments compared to ozonolysis experiments, while the gap in estimated O/C ratios was less obvious. This may have resulted from the different chemical compositions and oxidation levels of the SOA generated in the two systems, which affect the branching ratio of functionalization and fragmentation during aerosol oxidation.
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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 | 0,000 | 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 ».