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Enregistrement W7036700501

Characterisation of ice particle residuals and aerosol particles in laboratory and field experiments by scanning electron microscopy during INUIT (Ice Nuclei research UnIT)

2019· dissertation· en· W7036700501 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTUbilio (Technical University of Darmstadt) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNephrotoxicity and Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle (ecology)Field (mathematics)AerosolIce nucleusPrecipitationDensitometer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice nucleating particles are necessary for formation of ice crystals in mixed-phase clouds, but there are still uncertainties regarding physico-chemical properties, variability and concentration of these particles in the environment. The ice nuclei research unit (INUIT), funded by the German research foundation (DFG), has thoroughly investigated ice nucleation in laboratory, model and field studies. This thesis contains research from a field study (Jungfraujoch, Switzerland) and a laboratory experiment (of coal fly ash) as well as a methodological part to study the performance of single particle techniques applied. Scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray microanalysis (EDX) was used as main technique in this thesis. The capability of SEM-EDX in ice nucleation research is demonstrated in the following chapters and in the corresponding papers to this thesis. \nSingle particle analysis by SEM-EDX can be performed operator controlled (opSEM) or computer controlled (ccSEM). In this thesis, it is shown that the technique of choice is dependent on the research question and the particle composition. A comparison of the techniques for different types of aerosol samples provided valuable information about the differences and was further used as a guide to the technique of choice in the remaining studies. \nIce particle residuals were studied in mixed-phase clouds at Jungfraujoch in February 2017. The results show that different silicate groups were the most important ice nucleating particles, consistent with previous literature. However, in our study, soot and complex secondary particles were not found in the ice particle residual fraction which is inconsistent with previous results. Furthermore, an upgraded sampling procedure gave the opportunity to determine enrichment and depletion of particle groups in the ice particle residual fraction relative to total aerosol, as well as to identify sampling artefacts. \nThe ice nucleation properties of coal fly ash particles were investigated in a laboratory study. In this study, SEM-EDX was applied to characterise the fly ash particles before and after suspension in water. Anhydrite and CaO, in one of the fly ash samples, reacted to gypsum, calcium hydroxide and calcite needles after suspension. This change led to an overestimation of the ice nucleation active surface site density, which was later corrected for because of the morphological information from SEM. \nLast, a newly developed method for phase determination by single particle mass spectrometry (SP-MS) was tested and compared to SEM-EDX. Both techniques show the same differences in chemical composition of mineral dust from North-Africa. SP-MS could characterise the phase composition of the particles. Still, SP-MS was limited by matrix effects which was seen from a higher abundance of Ca- and Mg-rich silicates obtained by SEM-EDX. A better understanding of these matrix effects is needed to improve the application of the former method to ice particle research.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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