Volatility Parametrization of Low-Volatile Components of Ambient Organic Aerosols Based on Molecular Formulas

波动性(金融) 化学 参数化(大气建模) 环境化学 分子描述符 饱和(图论) 分析化学(期刊) 数量结构-活动关系 立体化学 数学 量子力学 辐射传输 组合数学 物理 计量经济学
作者
Xueyan Yang,Siman Ren,Yuwei Wang,Gan Yang,Yueyang Li,Chuang Li,Lihong Wang,Lei Yao,Lin Wang
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:57 (31): 11595-11604 被引量:8
标识
DOI:10.1021/acs.est.3c02073
摘要

Evaluating the volatility of organic compounds based solely on their molecular formulas would avoid tough demands in deriving molecular structures. Here, we deployed an iodide-adduct Long Time-of-Flight Chemical Ionization Mass Spectrometry (LToF-CIMS) combined with a Filter Inlet for Gases and AEROsols (FIGAERO) to investigate molecular formulas and thermograms of organic compounds on ambient particulate samples collected in the summer of 2021 in a suburban site of Shanghai and to estimate saturation vapor pressures of low- and semivolatile components of ambient organic aerosols. Then, a hierarchical cluster analysis and a subsequent classification of obtained clusters by similarity calculation were applied to the measured data set of molecular formulas and saturation vapor pressures of organic aerosols with at least a 2/3 appearance frequency, together with a similar data set collected at a rural site in the Beijing–Tianjin–Hebei region during the winter of 2018 (Ren et al., 2018), to classify all compounds into multiple groups. For each group of compounds, parametrizations between volatility and elemental composition were derived, and then relationships between each group of parameters and the mean O:C were established to achieve a volatility-molecular formula parametrization with the O:C as a key input. Statistical comparison of estimated volatilities of low-volatile organic compounds shows a much better performance of our parametrization than previous molecular formula-based ones.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
招财不肥完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
77完成签到,获得积分10
2秒前
NexusExplorer应助顾阿秀采纳,获得10
2秒前
2秒前
科研通AI5应助二二二采纳,获得10
3秒前
terrell完成签到,获得积分10
3秒前
David完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
科研通AI2S应助Denmark采纳,获得10
4秒前
4秒前
望望旺仔牛奶完成签到,获得积分10
4秒前
香蕉觅云应助luoshi采纳,获得10
5秒前
Zn应助gnr2000采纳,获得10
5秒前
二小完成签到,获得积分20
5秒前
拼搏思卉完成签到,获得积分10
5秒前
内向音响发布了新的文献求助10
5秒前
上官若男应助曼尼采纳,获得10
6秒前
飞羽发布了新的文献求助10
6秒前
科研通AI2S应助song99采纳,获得10
6秒前
momi完成签到 ,获得积分10
6秒前
哈哈哈呢完成签到 ,获得积分20
6秒前
LiShin发布了新的文献求助10
6秒前
phylicia发布了新的文献求助10
7秒前
萝卜完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
sjj完成签到,获得积分10
8秒前
只道寻常发布了新的文献求助10
8秒前
灵巧坤完成签到,获得积分20
9秒前
澹台灭明完成签到,获得积分10
9秒前
含蓄的鹤发布了新的文献求助10
9秒前
K. G.完成签到,获得积分0
9秒前
张云雷的大闸蟹完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
化学狗完成签到,获得积分10
11秒前
yud完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527723
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107826
关于积分的说明 9286663
捐赠科研通 2805577
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539998
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762