थर्मल-ऑप्टिकल ऑर्गेनिक/एलिमेंटल कार्बन मापन के स्प्लिट पॉइंट विश्लेषण और अनिश्चितता क्वांटिफिकेशन

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Summary

यह लेख एक अर्द्ध सतत थर्मल ऑप्टिक कार्बनिक /तत्वीय कार्बन विश्लेषक के अंशांकन और डेटा विश्लेषण में अनिश्चितताओं के परिमाणीकरण के लिए एक प्रोटोकॉल और सॉफ्टवेयर उपकरण प्रस्तुत करता है।

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Conrad, B. M., Johnson, M. R. Split Point Analysis and Uncertainty Quantification of Thermal-Optical Organic/Elemental Carbon Measurements. J. Vis. Exp. (151), e59742, doi:10.3791/59742 (2019).

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Abstract

असंख्य क्षेत्रों के शोधकर्ताओं ने अक्सर कार्बनमय एयरोसोल की सांद्रता को कार्बनिक कार्बन (ओसी) या मौलिक कार्बन (ईसी) के रूप में मात्रा निर्धारित करने और वर्गीकृत करने की कोशिश की है। यह आमतौर पर थर्मल-ऑप्टिकल ओसी/ईसी विश्लेषक (टीओए) का उपयोग करके पूरा किया जाता है, जो विशिष्ट तापमान प्रोटोकॉल के तहत और विवश वायुमंडल के भीतर नियंत्रित थर्मल पायरोलिसिस और ऑक्सीकरण के माध्यम से माप को सक्षम करता है। क्षेत्र में ऑन लाइन विश्लेषण सक्षम बनाता है कि एक अर्द्ध सतत साधन सहित कई वाणिज्यिक TOAs मौजूद हैं। इस उपकरण अपेक्षाकृत लगातार अंशांकन की आवश्यकता है कि एक में परीक्षण अंशांकन प्रक्रिया को रोजगार. यह लेख इस अर्द्ध सतत TOA के लिए एक अंशांकन प्रोटोकॉल का विवरण और डेटा विश्लेषण और अनिश्चितताओं के कठोर मोंटे कार्लो परिमाणीकरण के लिए एक खुला स्रोत सॉफ्टवेयर उपकरण प्रस्तुत करता है. विशेष रूप से, सॉफ्टवेयर उपकरण में साधन बहाव के लिए सही करने और ओसी/ईसी विभाजन बिंदु में अनिश्चितता की पहचान करने और मात्रा निर्धारित करने के लिए उपन्यास साधन शामिल हैं। यह निर्माता के सॉफ्टवेयर में अनिश्चितता आकलन पर एक महत्वपूर्ण सुधार है, जो विभाजन बिंदु अनिश्चितता की अनदेखी करता है और अन्यथा सापेक्ष और निरपेक्ष त्रुटियों के लिए निश्चित समीकरणों का उपयोग करता है (आम तौर पर कम अनुमानित अनिश्चितताओं के लिए अग्रणी और अक्सर कई उदाहरण डेटा सेट में प्रदर्शन के रूप में गैर-भौतिक परिणाम उपज). प्रदर्शन अंशांकन प्रोटोकॉल और नए सॉफ्टवेयर उपकरण अंशांकन से संयुक्त अनिश्चितताओं का सटीक परिमाणीकरण सक्षम करने, repeatability, और OC/EC विभाजन बिंदु बेहतर प्राप्त करने में अन्य शोधकर्ताओं की सहायता के इरादे के साथ साझा कर रहे हैं ओसी, ईसी, और एयरोसोल नमूनों में कुल कार्बन द्रव्यमान की माप.

Introduction

कार्बोनेशियस प्रजातियों के वायुमंडलीय सांद्रता को सही ढंग से मापने की क्षमता कई शोधकर्ताओं के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। परिवेश कण पदार्थ में कार्बनमय प्रजातियों (पीएम, जल्दी मौतकेलिए सबसे बड़ा पर्यावरणीय जोखिम कारक 1 ) प्रतिकूल स्वास्थ्य प्रभाव औरपरिणामों केलिए जिम्मेदार प्रधानमंत्री के प्रमुख घटक होने का सुझाव दिया गया है 2,3 ,4. वातावरण में कण कार्बन एक महत्वपूर्ण जलवायु प्रदूषक है, जहां विभिन्न कार्बोनेशियस प्रजातियों के लिए चर है जाना जाता है, यहां तक कि विपरीत, प्रभावों. ब्लैक कार्बन संभवतः पृथ्वी के वायुमंडल5,6,7,8में दूसरा सबसे मजबूत प्रत्यक्ष विकिरणी फोरर है। जब बर्फ और बर्फ पर जमा, काले कार्बन भी आर्कटिक परिदृश्य की परावर्तकता कम कर देता है, सूर्य के प्रकाश के अवशोषण को बढ़ाने, और पिघल9की दर में वृद्धि,10,11,12 . इसके विपरीत, आर्द्रताग्राही कार्बनिक कार्बन कण बादल संघनन नाभिक के रूप में कार्य करते हैं, पृथ्वी के माध्य परावर्तकता को बढ़ाते हैं, और शीतलन प्रभाव13का कारण बनते हैं। नमूना कार्बनमय सामग्री का सटीक वर्गीकरण और माप अनिश्चितताओं के समवर्ती परिमाणीकरण इस प्रकार कण पदार्थ माप के आवश्यक पहलू हैं।

कण-कण से लदे नमूने में कार्बनिक तथा मौलिक कार्बन के बीच अंतर को तापीय-ऑप्टिकल विश्लेषण14का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। थर्मल-ऑप्टिकल कार्बन विश्लेषण के लिए वाणिज्यिक, प्रयोगशाला आधारित प्रणालियों बनाया गया है15,16,17 एक ऑन लाइन सहित, अर्द्ध सतत विश्लेषक18 कि के निष्पादन में सक्षम बनाता है क्षेत्र में तापीय-ऑप्टिकल विश्लेषण। वर्तमान काम इस बाद OCEC साधन अंशांकन के लिए एक विस्तृत प्रक्रिया का वर्णन करता है (सामग्री की तालिकादेखें) और अंशांकन और विश्लेषण अनिश्चितताओं के कठोर परिमाणीकरण के लिए एक खुला स्रोत सॉफ्टवेयर उपकरण साझा करता है। खुला स्रोत सॉफ्टवेयर के प्रारंभिक रिलीज अर्द्ध निरंतर साधन के उत्पादन फ़ाइल स्वरूप के लिए बनाया गया है, सॉफ्टवेयर उपकरण आसानी से अन्य उपकरणों द्वारा उत्पन्न outputs के साथ काम करने के लिए भविष्य में दूसरों के द्वारा बढ़ाया जा सकता है.

अर्द्ध-निरंतर तापीय-ऑप्टिकल कार्बनिक/तत्वीय कार्बन विश्लेषक (ओसीईसी) एक नमूना मात्रा में कार्बनिक कार्बन (ओसी) और मौलिक कार्बन (ईसी) का परिमाण करता है। विश्लेषण प्रक्रिया में चित्र 1में उल्लिखित चार चरण हैं। सबसे पहले, एक नमूना मात्रा साधन है, जहां कण पदार्थ पर जमा है के माध्यम से खींच लिया है, और गैस चरण ऑर्गेनिक्स द्वारा adsorbed हैं, एक क्वार्ट्ज फिल्टर. नमूना की समाप्ति पर, क्वार्ट्ज फिल्टर एक निष्क्रिय, हीलियम (वह) वातावरण में एक निर्धारित तापमान प्रोटोकॉल के माध्यम से गर्म किया जाता है। इस प्रक्रिया के दौरान, कार्बोनेशियस सामग्री का एक हिस्सा क्वार्ट्ज फिल्टर से थर्मल पायरोलिज़ किया जाता है। गैसीय निकास को एक निश्चित तापमान, मैंगनीज ऑक्साइड (MnO2) अवन के लिए अग्रेषित किया जाता है जो पायरोलिज़्ड कार्बोनेशियस प्रजातियों को कार्बन डाइऑक्साइड (ब्व्2)में परिवर्तित करता है। जारी सीओ2 के समय हल एकाग्रता बाद में एक गैर-विक्षिप्त अवरक्त (NDIR) डिटेक्टर द्वारा मापा जाता है. He वातावरण में प्रारंभिक हीटिंग के बाद, नमूना एक ऑक्सीकरण (ऑक्स) वातावरण में एक समान प्रोटोकॉल के माध्यम से गर्म किया जाता है. ऑक्सीजन की उपस्थिति में क्वार्ट्ज फिल्टर पर शेष रिफ्रैक्टरी कार्बोनेशियस प्रजातियों को ऑक्सीकरण किया जाता है और फिर उसी तरीके से एम एन ओ2 ओवन और एनडीआईआर डिटेक्टर के माध्यम से अग्रेषित किया जाता है। एक बार नमूना कार्बोनेशस प्रजातियों पूरी तरह से क्वार्ट्ज फिल्टर से विकसित किया गया है, एक अंतिम में परीक्षण अंशांकन प्रक्रिया किया जाता है. एक 5% मीथेन (CH4)-हीलियम मिश्रण की एक निश्चित मात्रा (नामतः 0.8 एमएल) उपकरण में पेश की जाती है, जो एमएनओ2 ओवन में ऑक्सीकरण किया जाता है, जिसे ब्व्2में परिवर्तित किया जाता है, और बाद में एन डी आई आर द्वारा मापा जाता है। इस में परीक्षण अंशांकन चरण के दौरान एकीकृत NDIR संकेत (CH4-लूप कहा जाता है) ज्ञात कार्बन द्रव्यमान से मेल खाती है (CH4के रूप में शुरू) और इसलिए NDIR की संवेदनशीलता को मात्रा निर्धारित करता है, जो समय में बहाव कर सकते हैं. NDIR संवेदनशीलता के इस उपाय तो पूर्व वह और विश्लेषण के ऑक्स चरणों के दौरान NDIR संकेत से कार्बन द्रव्यमान अनुमान करने के लिए प्रयोग किया जाता है.

Figure 1
चित्र 1: थर्मल-ऑप्टिकल विश्लेषण प्रक्रिया। थर्मल-ऑप्टिकल OCEC साधन का विश्लेषण प्रक्रिया। क्वार्ट्ज फ़िल्टर (चरण 0) पर एक नमूने के अधिग्रहण के बाद, तीन मुख्य विश्लेषण चरण किए जाते हैं। दो थर्मल प्रोटोकॉल पहले एक हीलियम वातावरण में (वह चरण, चरण 1) और फिर एक ऑक्सीकरण वातावरण में (ऑक्स चरण, चरण 2) निष्पादित कर रहे हैं, जहां कार्बोनेशियस घटकों क्वार्ट्ज फिल्टर से pyrolyzed / माध्यमिक उत्प्रेरित ओवन, और बाद में एक NDIR डिटेक्टर द्वारा मापा. एक अंतिम में परीक्षण अंशांकन प्रक्रिया (CH4-लूप, चरण 3) किया जाता है, जहां मीथेन के एक ज्ञात द्रव्यमान के ऑक्सीकरण NDIR डिटेक्टर की संवेदनशीलता का एक उपाय प्रदान करता है. क्वार्ट्ज फिल्टर पर कार्बन द्रव्यमान लोडिंग की मात्रा निर्धारित करने के लिए वह और ऑक्स चरणों के दौरान NDIR-मापित सीओ2 के साथ डिटेक्टर संवेदनशीलता को जोड़ा जाता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

CH4-लूप के दौरान इंजेक्शन कार्बन के द्रव्यमान इस तरह कि आंतरायिक अंशांकन की आवश्यकता है कि परिचालन की स्थिति के प्रति संवेदनशील हो सकता है। यह अंशांकन एक बाहरी मानक के रूप में ज्ञात सांद्रता (लगभग 0.99%उध) के जलीय सुक्रोज विलयन का उपयोग करता है। दोहराया परीक्षण किया जाता है जहां sucrose समाधान के विभिन्न ज्ञात संस्करणों साधन में यादृच्छिक क्रम में पेश कर रहे हैं और थर्मल ऑप्टिक विश्लेषण किया जाता है। प्रत्येक दोहराया परीक्षण (यानी, प्रत्येक इंजेक्शन और बाद के विश्लेषण से परिणाम) CH4-लूप के दौरान एक एकीकृत NDIR संकेत पैदावार ("अंशांकन क्षेत्र") और कुल कार्बन के लिए एक एकीकृत NDIR संकेत (यानी, वह और ऑक्स चरणों के दौरान संकेत; संदर्भित के रूप में करने के लिए "कुल क्षेत्र"), जो sucrose में कार्बन के ज्ञात द्रव्यमान से मेल खाती है. साधन के साथ ज्ञात कार्बन द्रव्यमान के रैखिक प्रतिगमन की रिपोर्ट "कुल क्षेत्र" मतलब NDIR संवेदनशीलता का एक उपाय प्रदान करता है. इस संवेदनशीलता तो मतलब के साथ युग्मित है "कैलिब्रेशन क्षेत्र" CH4-लूप के दौरान इंजेक्शन कार्बन द्रव्यमान के calibrated ज्ञान उपज करने के लिए.

अंशांकन के अलावा, OCEC साधन से परिणामों की व्याख्या में एक प्रमुख चुनौती मापा नमूना में ओसी और चुनाव आयोग के रिश्तेदार अंशों का निर्धारण है. तापमान प्रोटोकॉल के हे चरण के दौरान ओसी pyrolyzes के रूप में, फ़िल्टर पर एक अंश chars के बजाय जारी किया जा रहा है, MnO2 ओवन में ऑक्सीकरण, और NDIR द्वारा पता चला. सिद्धांत रूप में, इस जले रिफ्रैक्टरी ओसी (pyrolyzed कार्बन, पीसी termed) ऑक्स चरण तक फिल्टर पर रहता है, जब यह चुनाव आयोग के साथ ऑक्सीकरण है. नतीजतन, भोले पनाह सभी ओसी के रूप में वह चरण के दौरान विकसित कार्बन लेबलिंग और ईसी के रूप में Ox चरण में कार्बन विकसित ओसी और चुनाव आयोग के सही अंश के पक्षपाती अनुमान की ओर जाता है. विभाजन बिंदु को परिभाषित करने के लिए एक आम साधन (यानी, समय में पल जब सभी पूर्व कार्बन विकास ओसी के रूप मेंमाना जाता है और सभी बाद कार्बन विकास चुनाव आयोग के रूप में) थर्मल / यहाँ, एक लेजर थर्मल विश्लेषण के दौरान क्वार्ट्ज फिल्टर के माध्यम से निर्देशित है और इसकी शक्ति (चर्ट्ज फिल्टर के ऑप्टिकली डाउनस्ट्रीम) एक photodetector द्वारा पता चला है. यह मानते हुए कि ओसी लेजर तरंगदैर्ध्य में ऑप्टिकली सक्रिय नहीं है (यानी, ओसी negligibly प्रकाश को अवशोषित) और पीसी चुनाव आयोग के साथ ऑप्टिकल गुण शेयरों, विभाजन बिंदु का अनुमान लगाया जा सकता है. आधार पहले विश्लेषण के शुरू में क्षीण लेजर शक्ति को मापने के लिए है. के रूप में ओसी विकसित (आंशिक रूप से प्रकाश अवशोषित पीसी में), लेजर के क्षीणन इस तरह बढ़ाया है कि photodetector संकेत बूँदें. के रूप में Ox चरण में प्रवेश किया है और ईसी / पीसी सह विकसित कर रहे हैं, क्षीणन कम है, और photodetector संकेत को बढ़ाने के लिए शुरू होता है. विभाजन बिंदु समय में उदाहरण के रूप में परिभाषित किया गया है जब मापा लेज़र शक्ति अपने प्रारंभिक मूल्य के लिए देता है. हालांकि इस दृष्टिकोण का तर्क मजबूत है, परिणाम उपर्युक्त मान्यताओं पर निर्भर करता है। इस प्रकार, यह घोषणा करना आम बात है कि सूचित ओसी और चुनाव आयोग के परिणाम "संचालन-निर्धारित" हैं - अर्थात्, वे विभाजन बिंदु14,20,21का मूल्यांकन करने के लिए नियोजित तकनीक के लिए विशिष्ट हैं।

यद्यपि यह सिद्धांत रूप में सच है कि ओसी को हे-चरण में विकसित किया गया है और ऑक्स-चरण में पीसी/ईसी विकसित किया गया है, यह देखा गया है कि विभिन्न तंत्रों के कारण पीसी/ईसी का विकास वास्तव में हे-चरण के दौरान हो सकता है22,23,24 ,25, इस तरह है कि सही विभाजन बिंदु ऑक्सीजन की शुरूआत से पहले हो सकता है. जहां विभाजन बिंदु झूठ बोलना चाहिए की भविष्यवाणी में यह अस्पष्टता, ओसी, पीसी, और चुनाव आयोग के ऑप्टिकल गुणों की मान्यताओं में अनिश्चितता के साथ मिलकर, पता चलता है कि विभाजन बिंदु में अनिश्चितता मापा कार्बन में अनिश्चितता का एक प्रमुख स्रोत हो सकता है जनता. सौभाग्य से, टीओटी विधि के माध्यम से विभाजन बिंदु का व्यवस्थित अनुमान विभाजन बिंदु अनिश्चितता का एक उद्देश्य अनुमान सक्षम बनाता है। हालांकि लेखकों के ज्ञान के लिए, निर्माता के सॉफ्टवेयर में विभाजन बिंदु अनिश्चितता का कोई प्रत्यक्ष अनुमान (और बाद में प्रचार) नहीं है; सूचित कुल अनिश्चितताओं के बजाय निश्चित सापेक्ष और निरपेक्षघटकों 26के साथ गणना कर रहे हैं . इस काम के भाग के रूप में, एक उपन्यास तकनीक विभाजन बिंदु अनिश्चितता का अनुमान प्रस्तुत किया है - "गतिकरण गिरावट" तकनीक. इस तकनीक में, विभाजन बिंदु में अनिश्चितता नाममात्र विभाजन पर विकसित कार्बन द्रव्यमान के बीच अंतर के रूप में मात्रा निर्धारित है (टीओटी विधि के माध्यम से) और एक बाद बिंदु पर कार्बन द्रव्यमान विकसित जहां लेजर क्षीणन कुछ महत्वपूर्ण मात्रा से परे कमी आई है, प्रारंभिक क्षीणन का एक निर्धारित अंश. एक महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट अपने प्रारंभिक मूल्य के सापेक्ष लेजर क्षीणन में अनिश्चितता के आधार पर अनुमान लगाया गया है; सिद्धांत रूप में, यह दृष्टिकोण टीओटी विधि के प्रमुख क्षीणन-मिलान सिद्धांत में अनिश्चितता को दर्शाता है। इसके अलावा, पर विचार करने के लिए (कम से कम भाग में) पीसी और चुनाव आयोग के ऑप्टिकल गुणों ग्रहण की वजह से विभाजन बिंदु अनिश्चितता, सुझाव दिया महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट दो का एक कारक द्वारा विस्तार किया है.

यह लेख कड़ाई से अंशांकन और विश्लेषण अनिश्चितताओं की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर उपकरण के साथ OCEC साधन कैलिब्रेट करने के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है। सबसे पहले, अनुभाग 1 से 3 जलीय sucrose समाधान बनाने के लिए प्रोटोकॉल रूपरेखा निर्देश, अंशांकन के लिए साधन की तैयारी, और अंशांकन डेटा प्राप्त करने. अनुभाग 4 सॉफ्टवेयर के चित्रमय यूजर इंटरफेस के माध्यम से अंशांकन डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपन्यास, खुला स्रोत, सॉफ्टवेयर उपकरण (सामग्री की तालिकादेखें) का उपयोग करता है। धारा 5 OCEC साधन का उपयोग कर एक नमूना प्राप्त करने के लिए विचार निर्दिष्ट करता है और खंड 6 विभाजित के आकलन से योगदान सहित कार्बन जनता और संबद्ध अनिश्चितताओं की गणना के लिए ऊपर से नोट सॉफ्टवेयर के उपयोग का वर्णन बिंदु. उपन्यास तकनीक OCEC डेटा के प्रसंस्करण में सुधार करने के लिए - "attenuation गिरावट" ऊपर शुरू की तकनीक सहित - सॉफ्टवेयर के ऑनलाइन प्रलेखन में वर्णित हैं.

प्रस्तुत सॉफ्टवेयर उपकरण के भीतर, अंशांकन स्थिरांक, मापा कार्बन जनता, और संबद्ध अनिश्चितताओं एक मोंटे कार्लो (एमसी) विधि का उपयोग कर गणना कर रहे हैं. इस प्रक्रिया त्रुटियों है कि नहीं कर रहे हैं प्रचारित करता है, लेखकों के ज्ञान के लिए, वर्तमान में निर्माता के स्वामित्व सॉफ्टवेयर में माना जाता है. अंशांकन के लिए, त्रुटि के इन स्रोतों में जलीय समाधान में सुक्रोज की एकाग्रता में अनिश्चितता शामिल है, लागू सुक्रोज समाधान की मात्रा में सटीकता (उपकरण सटीकता, अंतर-उपयोगकर्ता पुनरुत्पाद्यता, और इंट्रा-यूज़र repeatability), और रैखिक प्रतिगमन में अनिश्चितता. डेटा विश्लेषण के संबंध में, त्रुटि के स्रोतों पर विचार अंशांकन अनिश्चितता और repeatability शामिल हैं और, महत्वपूर्ण बात, विभाजन बिंदु की अनुमानित अनिश्चितता. अंत में, सॉफ्टवेयर सही साधन के अंशांकन में अनिश्चितता की मात्रा और कार्बन जनता की गणना में विभाजन बिंदु अनुमान के साथ इस अनिश्चितता का प्रचार करने के लिए एक उपयोगकर्ता सक्षम बनाता है. यह एक निश्चित समीकरण का उपयोग कर आंशिक अनिश्चितताओं का आकलन करने के बजाय, माप में त्रुटि के प्रमुख स्रोतों पर सीधे विचार करके, निर्माता के प्रोटोकॉल पर एक उल्लेखनीय सुधार का प्रतिनिधित्व करता है।

Protocol

नोट: इस उपकरण में एक दृश्य, कक्षा 1 लेजर शामिल हैं। जबकि इस कम शक्ति लेजर के लिए जोखिम नुकसान में परिणाम की संभावना नहीं है, साधन एक लेजर कफन के रूप में एक इंटरलॉक डिवाइस भी शामिल है कि ऑप्टिकल पथ से उपयोगकर्ता ब्लॉक जब पहुँच पैनल खुला है. लेजर कफन का हटाया जा सकता है लेजर निष्क्रिय कर देता है, इस तरह है कि प्रस्तुत प्रोटोकॉल भर में लेजर के लिए जोखिम नहीं होना चाहिए. साधन ओवन प्रस्तुत प्रोटोकॉल भर में हेरफेर साधन और घटकों के सामान्य संचालन के दौरान $ 900 डिग्री सेल्सियस के लिए गर्मी हो सकती है गर्म हो सकता है। साधन का उपयोग पैनल के भीतर काम करने से पहले, साधन सॉफ्टवेयर "इडल" की एक "स्थिति" पढ़ता है और यह कि "फ्रंट ओवन" तापमान है और lt;90 डिग्री सेल्सियस सुनिश्चित करें। उच्च तापमान संचालन के तुरंत बाद ओवन इकाई के पास घटकों में हेरफेर करते समय सावधानी बरतें।

1. जलीय सुक्रोज समाधान तैयार करें।

  1. एक सटीक संतुलन पर, मात्रा में कम से कम 1 एल के एक स्वच्छ, सील, कांच पोत जगह है। पोत में 10 ग्राम उच्च शुद्धता सुक्रोज और 1000 ग्राम आसुत, डी-आयनीकृत (डीडीआई) पानी डालें।
  2. पोत सील और sucrose पूरी तरह से भंग कर दिया है जब तक मिलाते हुए अच्छी तरह से मिश्रण. पाइपिंग के लिए समाधान के एक हिस्से को एक छोटे, साफ, कांच के जार(सामग्री की तालिका)में स्थानांतरित करें।
  3. छह महीने के लिए एक रेफ्रिजरेटर में दोनों समाधान स्टोर.

2. अंशांकन के लिए साधन तैयार करें।

  1. साधन को ऊर्जा से ऊर्जा दें और रियर ओवन को तापमान पर आने की अनुमति दें।
  2. स्टार्टअप यात्रियों को नष्ट करने के लिए अनुमति देने के लिए पांच CH4-लूप्स की एक न्यूनतम चलाएँ।
    1. उपकरण के सॉफ्टवेयर के नमूना आईडी ] फ़ील्ड में, इस तरह के साधन गर्म अपके रूप में स्टार्टअप, इंगित करने के लिए पाठ टाइप करें। PAR FILE फ़ील्ड में, क्लिक करें ... बटन ब्राउज़ करें और OCECgo-WarmUp.par प्रोटोकॉल का चयन करें. आउटपुट अपरिष्कृत डेटा फ़ाइल फ़ील्ड में, ब्राउज़ करें और चयन करें या इस तरह के yyyy-mm-mm-dd-warmUp.txtके रूप में एक उपयुक्त .txt फ़ाइल बनाने के लिए बटन क्लिक करें।
      नोट: पैरामीटर फ़ाइल OCECgo-WarmUp.par OCECgo सॉफ्टवेयर उपकरण(सामग्री की तालिका)के लिए ऑन लाइन सॉफ्टवेयर भंडार में उपलब्ध है।
    2. सुनिश्चित करें कि नमूना फ़ाइल टाइम्स का उपयोग करें चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू में, 0का चयन करें. सुनिश्चित करें कि चक्र चेकबॉक्स की जाँच की है. विश्लेषण प्रारंभ करें बटन क्लिक करें. साधन $ 20 मिनट के लिए संचालित करने के लिए अनुमति दें।
      नोट: नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू के साथ सहभागिता माउस द्वारा होना चाहिए. साधन मैनुअल पाठ इनपुट पहचान नहीं होगा.
    3. अंतिम विश्लेषण के दौरान, चक्र चेकबॉक्स अनचेक करें और वर्तमान विश्लेषण को समाप्त करने की अनुमति दें.
  3. क्वार्ट्ज फिल्टर बदलें(वैकल्पिक).
    नोट: यह फिल्टर साप्ताहिक (उपकरण के लगातार उपयोग मानते हुए) बदल रहे हैं कि साधन18 के निर्माता द्वारा सिफारिश की है।
    1. क्वार्ट्ज (ट्यूब) सम्मिलित करें।
      1. पहुँच पैनल खोलें और लेजर कफन (डी-ऊर्जा लेजर) को हटा दें। photodetector के पीछे सफेद polyoxymethylene (पोम) अखरोट ढीला द्वारा photodetector (कोई उपकरण की आवश्यकता) निकालें, photodetector के बाईं ओर धातु ट्यूब फिटिंग डिस्कनेक्ट, और क्वार्ट्ज डालने बंद photodetector आवास फिसलने. उपकरण के नीचे photodetector रखें.
      2. जगह में क्वार्ट्ज डालने पकड़े सफेद पोम अखरोट ढीला द्वारा क्वार्ट्ज डालने निकालें और - जबकि गैर powdered, डिस्पोजेबल, प्लास्टिक दस्ताने पहने - क्वार्ट्ज पोम फिटिंग से बाहर डालने फिसलने.
        चेतावनी: क्वार्ट्ज डालने बहुत नाजुक है, यह एक फ्लैट सतह पर एक लिंट मुक्त ऊतक पर stably जगह है.
    2. फ़िल्टर निष्कासन उपकरण का उपयोग करके, निकालें और मौजूदा क्वार्ट्ज फ़िल्टर के निपटान. नए क्वार्ट्ज फ़िल्टर स्थापित करें.
      1. एक फ्लैट सतह पर एक लिंट मुक्त ऊतक पर एक बड़े क्वार्ट्ज फिल्टर रखें. फिल्टर पंच उपकरण का उपयोग करना, एक फिल्टर बाहर पंच.
      2. साफ चिमटी का उपयोग करना, क्वार्ट्ज के लिए पोम आवास के खिलाफ पंच और जगह से फिल्टर को हटा दें ताकि फिल्टर की बनावट सतह ओवन से दूर का सामना कर रही हो। गैर powdered, डिस्पोजेबल, प्लास्टिक दस्ताने पहने हुए, पूरी तरह से ओवन के खिलाफ बैठे जब तक क्वार्ट्ज फिल्टर स्लाइड करने के लिए क्वार्ट्ज डालने का उपयोग करें।
      3. दो क्वार्ट्ज फ़िल्टर स्थापित कर रहे हैं ताकि चरणों 2.3.2.1 और 2.3.2.2 दोहराएँ।
  4. साधन के लिए sucrose मानक की शुरूआत के लिए एक तिहाई क्वार्ट्ज फिल्टर (क्वार्ट्ज "बोट" के रूप में संदर्भित) स्थापित करें। चरण 2.3.2.1 दोहराएँ. साफ चिमटी का उपयोग करना, पंच से फिल्टर को हटाने और क्वार्ट्ज के अंत में क्वार्ट्ज फिल्टर "बोट" जगह इस तरह है कि फिल्टर और डालने के पार वर्गों सीधा कर रहे हैं.
  5. घटकों को बदलें और साधन बंद करें।
    1. गैर powdered, डिस्पोजेबल, प्लास्टिक दस्ताने पहने हुए, फिर से परिचय क्वार्ट्ज साधन में डालने. ढीले हाथ से सफेद पोम अखरोट को तंग करें जो क्वार्ट्ज डालने को सुरक्षित करता है।
    2. photodetector सिर (कोई उपकरण की आवश्यकता) बदलें. क्वार्ट्ज डालने के अंत पर photodetector आवास स्लाइड. फोटोडिटेक्टर और क्वार्ट्ज डालने के उचित संरेखण को सुनिश्चित करने के लिए फोटोडिटेक्टर के बाईं ओर धातु ट्यूब फिटिंग को ढीला-ढाला फिर से कनेक्ट करें। स्थिव हाथ से सफेद पोम अखरोट को क्वार्ट्ज डालने पर फोटोडिटेक्टर सिर को सुरक्षित करना। पूरी तरह से फोटोडिटेक्टर के बाईं ओर धातु ट्यूब फिटिंग हाथ से कस.
    3. सुनिश्चित करें कि सभी पोम पागल पूरी तरह से हाथ से तंग और सुरक्षित हैं।
      नोट: यह साधन ओवन वातावरण से अच्छी तरह से सील है कि महत्वपूर्ण है। यही कारण है कि, हालांकि उपकरण का इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए, हाथ से संभव के रूप में ज्यादा के रूप में सभी पोम पागल कस. लेखकों के अनुभव में, जबकि नाजुक, क्वार्ट्ज डालने परिधीय दिशा में मजबूत है - POM पागल है, जो अच्छा जवानों सुनिश्चित करता है की महत्वपूर्ण कस, क्वार्ट्ज डालने को नुकसान की संभावना नहीं है.
    4. लेजर कफन को बदलें (लेजर को फिर से सक्रिय करना) और एक्सेस पैनल को बंद करें।
  6. एक ओवन साफ चक्र की एक न्यूनतम चल रहा है द्वारा स्वच्छ नव स्थापित क्वार्ट्ज फिल्टर। साधन सॉफ्टवेयर के उपकरण पट्टी में रन ड्रॉपडाउन मेनू पर क्लिक करें और स्वच्छ ओवनका चयन करें, जो सामने ओवन तापमान को ऊपर $ 835 डिग्री सेल्सियस तक बढ़ाता है।
  7. सुनिश्चित करें कि अवशिष्ट कार्बन को रिक्त विश्लेषणात्मक चक्र (ओं) का उपयोग करके फ़िल्टर से हटा दिया गया है।
    1. साधन के सॉफ्टवेयर के PAR FILE क्षेत्र में, क्लिक करें ... ब्राउज़ करें और वांछित थर्मल प्रोटोकॉल .par फ़ाइल का चयन करने के लिए। सुनिश्चित करें कि नमूना फ़ाइल टाइम्स का उपयोग करें चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू में, 0का चयन करें. सुनिश्चित करें कि चक्र चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। विश्लेषण प्रारंभ करें बटन क्लिक करें, पुष्टि करें कि केवल एक विश्लेषण/चक्र वांछित है, और थर्मल विश्लेषण को निष्पादित करने की अनुमति दें।
      नोट: नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू के साथ सहभागिता माउस द्वारा होना चाहिए. साधन मैनुअल पाठ इनपुट पहचान नहीं होगा.
  8. कदम दोहराएँ 2.6 और 2.7 जब तक साधन की रिपोर्ट कुल कार्बन द्रव्यमान सांख्यिकीय शून्य के बराबर है.

3. अंशांकन डेटा प्राप्त करें।

  1. एक अंशांकन बिंदु प्राप्त करें।
    1. चरण 2.3.1 और निम्नलिखित निर्माता-अनुशंसित पाइपिंग प्रक्रियाओं के माध्यम से क्वार्ट्ज डालने निकालें, aspirate 5 $L या 10 $L सुक्रोज समाधान के। सावधानी से क्वार्ट्ज नाव पर नमूना जमा, क्वार्ट्ज डालने के अंत के लिए संभव के रूप में बंद के रूप में, एक blowout प्रक्रिया सुनिश्चित करने के लिए इस तरह से मार डाला है कि पूरे मात्रा क्वार्ट्ज नाव पर निकाल दिया जाता है.
    2. फिर से शुरू क्वार्ट्ज डालने, कदम 2.5 के माध्यम से साधन बंद करो, और गीला फिल्टर सूखी. साधन सॉफ्टवेयर के उपकरण पट्टी में रन ड्रॉपडाउन मेनू पर क्लिक करें और 110 डिग्री सेल्सियस के लिए सामने ओवन तापमान उठाती है, जो सूखी गीला फिल्टरका चयन करें।
    3. एक बार सामने ओवन ठंडा हो गया है, (चरण 5.3.1 में चयनित) पोस्ट कैलिब्रेशन माप में इस्तेमाल किया जा करने के लिए साधन प्रोटोकॉल चलाते हैं।
      1. उपकरण के सॉफ्टवेयर के नमूना आईडी ] फ़ील्ड में, इस तरह के 5 यूएलके रूप में लागू sucrose मात्रा, इंगित करने के लिए पाठ टाइप करें। PAR FILE फ़ील्ड में, क्लिक करें ... बटन ब्राउज़ करें और वांछित थर्मल प्रोटोकॉल के .par फ़ाइल का चयन करने के लिए। आउटपुट अपुष्ट डेटा फ़ाइल फ़ील्ड में, क्लिक करें ... बटन ब्राउज़ करें और चयन करें या एक उपयुक्त .txt फ़ाइल जैसे yyyy-mm-dd]कैलिब्रेशन.txt बनानेके लिए।
      2. सुनिश्चित करें कि नमूना फ़ाइल टाइम्स का उपयोग करें चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू में, 0का चयन करें. सुनिश्चित करें कि चक्र चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। विश्लेषण प्रारंभ करें बटन क्लिक करें, पुष्टि करें कि केवल एक विश्लेषण/चक्र वांछित है, और थर्मल विश्लेषण को निष्पादित करने की अनुमति दें।
        नोट: नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू के साथ सहभागिता माउस द्वारा होना चाहिए. साधन मैनुअल पाठ इनपुट पहचान नहीं होगा.
  2. एक रिक्त/पृष्ठभूमि अंशांकन बिंदु प्राप्त करें। क्वार्ट्ज नाव पर एक sucrose नमूना जमा किए बिना चरण 3.1 प्रदर्शन करते हैं।
    नोट: एक सटीक रिक्त /पृष्ठभूमि प्राप्त करने के लिए, सुनिश्चित करें कि क्वार्ट्ज नाव परिवेश हवा के संपर्क में है जैसे कि उपयोगकर्ता sucrose का एक नमूना जमा कर रहे थे.
  3. चरण 3-1 दोहराएँ कि एक अंशांकन बिंदु प्रत्येक पर 5 और 10 $L प्राप्त कर रहे हैं. आगे दोहराने के कदम 3.1 और 3.2 के रूप में वांछित अंशांकन अनिश्चितता को प्राप्त करने के लिए आवश्यक के रूप में चरण 4 में गणना की.
    नोट: अनुभाग 4 अंशांकन के संतोषजनक अभिसरण का निर्धारण करने में उपयोगकर्ता का समर्थन करने के लिए धारा 3.3 के प्रत्येक पुनरावृत्ति के बाद निष्पादित किया जा सकता है।
  4. क्वार्ट्ज नाव निकालें. चरण 2.3.1 के माध्यम से क्वार्ट्ज सम्मिलित निकालें. साफ चम्मितता का उपयोग करना, क्वार्ट्ज डालने से क्वार्ट्ज नाव को हटा दें. फिर से शुरू क्वार्ट्ज डालने और चरण 2.5 के माध्यम से साधन बंद.
  5. साधन पोस्ट कैलिब्रेशन माप के लिए तैयार है यह सुनिश्चित करने के लिए, चरण 2.6 में के रूप में एक ओवन साफ चक्र की एक न्यूनतम चलाते हैं।

4. अनिश्चितता के साथ अंशांकन स्थिर गणना.

नोट: OCECgo सॉफ्टवेयर उपकरण डेटा और विश्लेषण मापदंडों के चयन के इनपुट के साथ उपयोगकर्ता सहायता करने के लिए माउसओवर उपयोगिताओं कार्यरत हैं। आगे की जानकारी, उपयोगकर्ता-संपादन योग्य फ़ील्ड के लिए डिफ़ॉल्ट और अनुमेय श्रेणियों सहित उपकरण के ऑनलाइन दस्तावेज़ में सूचीबद्ध हैं।

  1. सॉफ़्टवेयर उपकरण लोड करें (OCECgo) और अंशांकन उपकरण टैब पर माइग्रेट करने के लिए क्लिक करें.
  2. इनपुट अंशांकन डेटा. चित्रमय यूजर इंटरफेस (GUI) के अनुभाग (1) में, इनपुट अंशांकन डेटा: लागू sucrose समाधान के नाममात्र मात्रा, साधन की रिपोर्ट एकीकृत NDIR कुल कार्बन के लिए इसी संकेत ("कुल क्षेत्र"), साधन की रिपोर्ट एकीकृत NDIR संकेत CH4-लूप ("अंशांकन क्षेत्र") के दौरान, और विशिष्ट बिंदुओं अंशांकन में उपयोग किया जाना चाहिए कि क्या इंगित करने के लिए एक बूलियन ("1" हाँ के लिए; "0" के लिए नहीं). प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए दोहराएँ, जोड़ने और तालिका के लिए पंक्तियों को हटाने, के रूप में आवश्यक, "+ पंक्ति" और "- पंक्ति" बटन पर क्लिक करके.
    नोट: उपयोगकर्ता वैकल्पिक रूप से सॉफ्टवेयर उपकरण के लिए पिछले अंशांकन डेटा और आदानों अपलोड करने के लिए आयात अंशांकन बटन क्लिक कर सकते हैं। यदि इस विकल्प का प्रयोग किया जाता है, तो GUI अनुभाग (3) में प्लॉट्स को फिर से बनाने के लिए चरण 4.4 पर जाएँ या साधन डेटा का विश्लेषण करने के लिए सीधे अनुभाग 6 पर जाएँ.
  3. मोंटे कार्लो विश्लेषण में उपयोग के लिए अनिश्चितता डेटा को परिभाषित करें.
    1. जीयूआई अनुभाग (2)(क) में, जलीय सुक्रोज विलयन से संबंधित इनपुट डेटा. सुक्रोज और DDi पानी के इनपुट द्रव्यमान चरण 1.1 के दौरान मापा और पैमाने के निरपेक्ष 2 ] पूर्वाग्रह [g] DDi और sucrose जनता को मापने के लिए इस्तेमाल किया - निरपेक्ष पूर्वाग्रह पैमाने की रिपोर्ट सटीकता के बराबर है. सुक्रोज पोत के लेबल पर सूचीबद्ध सुक्रोज [%m/m]की नाममात्र न्यूनतम शुद्धता इनपुट करें और अंशांक डेटा के अधिग्रहण के दौरान देखी गई परिवेश तापमान [डिग्री सेल्सियस] की सीमा डालें।
      नोट: 2 ] मानक विचलन से दो गुना संगत है, जो एक सामान्य (गाऊसी) वितरण के संदर्भ में 95% विश्वास अंतराल (सीआई) का एक रूढ़िवादी अनुमान है।
    2. (ख) खंड (2) में पिपेट अनिश्चितता से संबंधित आंकड़े उपलब्ध कराते हैं। इनपुट सापेक्ष 2 ] उपकरण की रिपोर्ट सटीकता (बीस त्रुटि), उपकरण repeatability (शुद्धि त्रुटि), सटीक त्रुटि इंट्रा-उपयोगकर्ता repeatability के लिए इसी की रिपोर्ट की है, और पूर्वाग्रह त्रुटि aspirated मात्रा के लिए अंतर-उपयोगकर्ता reproducibility के लिए इसी की 5 $L और 10 $L.
      नोट: डिफ़ॉल्ट पिपेट अनिश्चितताएं सामग्री तालिका में सूचीबद्ध उपकरण केअनुरूप हैं। डिफ़ॉल्ट 2] मानव-त्रुटियों का अनुमान प्रत्येक खंड पर इंट्रा-यूज़र repeatability और अंतर-उपयोगकर्ता पुनरुत्पाद्यता के अध्ययन के पूल किए गए प्रसरणों के आधार पर लगाया गया था।
    3. अनुभाग (2)(ग) में, इनपुट मोंटे कार्लो की वांछित संख्या अंशांकन मैट्रिक्स की गणना के लिए खींचता है.
      नोट: मोंटे कार्लो ड्रॉ की संख्या मोंटे कार्लो ढांचे के तहत बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक की यादृच्छिक गणना की संख्या से मेल खाती है. बड़ी संख्याएँ अधिक संगत परिणाम प्राप्त करती हैं, लेकिन प्रक्रिया करने में अधिक समय लेती हैं (अधिक अभिकलनीय समय). OCECgo में डिफ़ॉल्ट मान 106 है, जबकि अनुमत मान हैं [102, 108].
  4. विश्लेषण चलाएँ. GUI अनुभाग (3) Equation 1 में, अंशांकन डेटा को संसाधित करने के लिए Monte Carlo विश्लेषण को चलाने के लिए दबाएँ।
  5. अनुभाग (4) में प्रस्तुत परिणामों के साथ साधन अंशांकन फ़ाइल अद्यतन करें। साधन पैरामीटर फ़ाइल खोलें: SCInstrumentParameters.txt| मौजूदा अंशांकन डेटा युक्त पाठ की पंक्ति ढूँढें - पाठ की इस पंक्ति में दायें हाथ की ओर पढ़ने पर एक टिप्पणी शामिल है "कैलिब्रेशन कॉन्स्टेंट...". सांख्यिक डेटा को रिपोर्ट किए गए "कैलिब्रेटेड कार्बन मास" और "Mean कैलिब्रेशन (CH4-लूप) क्षेत्र" से बदलें. सहेजें और पैरामीटर फ़ाइल बंद करें और साधन के सॉफ्टवेयर को फिर से शुरू करें।
  6. सहेजें और/या निर्यात अंशांकन परिणाम (वैकल्पिक).
    1. सॉफ़्टवेयर द्वारा डिफ़ॉल्ट उपयोग के लिए अंशांकन परिणाम संग्रहीत करने के लिए डिफ़ॉल्ट अंशांकन के रूप में सहेजें बटन क्लिक करें.
      नोट: अंशांकन परिणाम एक प्रारंभिक फ़ाइल में जमा हो जाती है कि, सॉफ्टवेयर के रिबूट पर, नवीनतम अंशांकन पुनः लोड. वर्तमान दिनांक नवीनतम अंशांकन से 30 दिनों से अधिक है, तो उपयोगकर्ता चेतावनी दी है।
    2. अंशांकन डेटा निर्यात करने के लिए अंशांक निर्यात करें परिणाम बटन क्लिक करें.
      नोट: संख्यात्मक डेटा एक पूर्व स्वरूपित .xlsx फ़ाइल को निर्यात कर रहे हैं और मोंटे कार्लो परिणामों के दृश्य एक .png फ़ाइल के रूप में निर्यात कर रहे हैं। यह सहेजी गई अंशांकन फ़ाइल उपयोगी होती है यदि परिणाम लागू अंशांकन का उपयोग करके बाद के दिनांक में पुन: विश्लेषण/आयात किए जाने के लिए हैं.
  7. एक बार अंशांकन पूरा हो गया है, क्वार्ट्ज नाव को हटा दें. चरण 2.3.1 के बाद, साधन से क्वार्ट्ज डालने को हटा दें। संदंश या च्ने का उपयोग करना, अंशांकन के लिए इस्तेमाल क्वार्ट्ज नाव को हटा दें. चरण 2.5 के बाद, क्वार्ट्ज डालने की जगह और साधन बंद करें।

5. माप डेटा प्राप्त करें।

  1. वांछित नमूना प्रवाह दर (वैकल्पिक) सेट करें. साधन के वाल्व नियंत्रण फ़ाइल खोलें: valve]table.txt| प्रति मिनट लीटर में लक्ष्य नमूना प्रवाह दर का प्रतिनिधित्व करता है, जो "Valve A", के "संग्रह" पैरामीटर सेट 2 और 8 (सहित) के बीच एक पूर्णांक मान के लिए।
    नोट: साधन के सॉफ्टवेयर वाल्व नियंत्रण फ़ाइल में परिवर्तन के बाद पुनः आरंभ किया जाना चाहिए.
  2. इच्छित नमूना अवधि सेट करें.
    1. यदि एक तत्काल नमूना वांछित है. सुनिश्चित करें कि नमूना फ़ाइल टाइम्स का उपयोग करें चेकबॉक्स अनचेक किया गया है। नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू में, मिनट में वांछित नमूना अवधि का चयन करें. यदि एकाधिक, लगातार उदाहरण वांछित हैं, तो सुनिश्चित करें कि चक्र चेकबॉक्स चेक किया गया है. अन्यथा, चक्र चेकबॉक्स अनचेक सुनिश्चित करें।
      नोट: नमूना मिनट ड्रॉपडाउन मेनू के साथ सहभागिता माउस द्वारा होना चाहिए. साधन मैनुअल पाठ इनपुट पहचान नहीं होगा.
    2. यदि यह नमूना अधिग्रहण में देरी करने के लिए वांछित है. साधन का नमूना समय नियंत्रण फ़ाइल खोलें: SamTimePar1.txt| इस फ़ाइल की प्रत्येक पंक्ति में एक अल्पविराम-अलग जोड़ी नमूना समय प्रारंभ और अवधि है। वांछित के रूप में इस फ़ाइल को संपादित करें, तो बचाने के लिए और फ़ाइल को बंद करें और फिर से शुरू साधन के सॉफ्टवेयर.
  3. थर्मल विश्लेषण निष्पादित करें।
    1. उपकरण के सॉफ़्टवेयर के नमूना ID फ़ील्ड में, नमूना निर्धारित करने के लिए पाठ लिखें, जैसे कि Sample$01. PAR FILE फ़ील्ड में, ब्राउज़ करें और इच्छित थर्मल प्रोटोकॉल .par फ़ाइल का चयन करने के लिए बटन क्लिक करें। आउटपुट अपरिष्कृत डेटा फ़ाइल फ़ील्ड में, ब्राउज़ करें और चयन करें या इस तरह के yyyy-mm-mm-dd]Samples.txtके रूप में एक उपयुक्त .txt फ़ाइल बनाने के लिए बटन क्लिक करें।
    2. विश्लेषण प्रारंभ करें बटन क्लिक करें. यदि आवश्यक हो, तो पुष्टि करें कि केवल एक विश्लेषण/चक्र वांछित है।
      नोट: अनुभव की पहचान की है, दो अद्वितीय उपकरणों के साथ, नमूना मात्रा की आंतरिक माप कुछ मामलों में 10% से अधिक त्रुटियों के साथ, एक बाहरी उच्च सटीकता जन प्रवाह मीटर का उपयोग माप के साथ असहमत हैं. इसके अलावा, साधन की रिपोर्ट नमूना मात्रा में त्रुटियों दोनों नमूना प्रवाह दर और नमूना अवधि के प्रति संवेदनशील होने के लिए उल्लेख किया गया है. अतः यह सिफारिश की जाती है कि नमूना पम्प के आउटलेट पर नमूना मात्रा को उच्च-सटीकता द्रव्यमान प्रवाह मीटर के साथ बाह्य रूप से मापें, जैसे कि सामग्री तालिकामें सूचीबद्ध .

6. कार्बन जनता और अनिश्चितताओं की गणना.

नोट: OCECgo सॉफ्टवेयर उपकरण माउसओवर उपयोगिताओं डेटा और विश्लेषण मापदंडों के चयन के इनपुट के साथ उपयोगकर्ता सहायता करने के लिए शोषण करता है। आगे की जानकारी, उपयोगकर्ता-संपादन योग्य फ़ील्ड के लिए डिफ़ॉल्ट और अनुमेय श्रेणियों सहित उपकरण के ऑनलाइन दस्तावेज़ में सूचीबद्ध हैं।

  1. सॉफ्टवेयर उपकरण लोड (OCECgo) और डेटा विश्लेषण करने के लिए स्थानांतरित करने के लिए क्लिक करें - इनपुट टैब.
  2. समय-समाधान ित साधन डेटा लोड करें - GUI अनुभाग (1). उप-अनुभाग (a), ब्राउज़ करें बटन क्लिक करें और, फ़ाइल चयन संवाद में, चरण 5.3.1 में निर्धारित .txt परिणाम फ़ाइल का चयन करें. उप-अनुभाग (b) में, नमूना IDs की समीक्षा करें (जैसा कि चरण 5.3.1 में परिभाषित किया गया है), और रुचि के विश्लेषण का चयन करने के लिए क्लिक करें. उप-अनुभाग (c) में, विश्लेषण मेटाडेटा, विशेष रूप से विश्लेषण 'नमूना प्रारंभ टाइमस्टैम्प की समीक्षा करें।
  3. डेटा-संसाधन विकल्प निर्धारित करें - GUI अनुभाग (2).
    1. उप-धारा (क) में, वांछित लेजर सुधार प्रक्रिया का चयन करें: ओवन के तापमान पर एक द्विघात- या रैखिक निर्भरता।
      नोट: लेखकों के अनुभव में, लेज़र सुधार प्रक्रिया आम तौर पर एक नगण्य प्रभाव है - जैसे, द्विघात सुधार की सिफारिश की है और डिफ़ॉल्ट मान के रूप में लोड किया गया है।
    2. उप-खंड (b) में, वांछित NDIR सुधार प्रक्रिया का चयन करें: कच्चे NDIR डेटा या साधन रिपोर्ट NDIR क्षेत्रों का उपयोग कर एक रैखिक सुधार करने के लिए एक उत्तल पतवार के माध्यम से सुधार(परिणाम फ़ाइल से)।
      नोट: उपन्यास उत्तल पतवार तकनीक (सॉफ्टवेयर के ऑनलाइन प्रलेखन में वर्णित ब्रीफ्लाई) एक उत्तल पतवार को NDIR समय श्रृंखला के लिए एक कम-बाउंड के रूप में फिटिंग द्वारा NDIR संकेत सही करता है; इस तकनीक के लिए अनुमति देता है एक गैर रेखीय (टुकड़ावार) सुधार NDIR संकेत करने के लिए. लेखकों के अनुभव में, NDIR डिटेक्टर के रैखिक सुधार कर सकते हैं, कुछ परिस्थितियों में, उपज गैर-भौतिक परिणाम - इस तरह के रूप में, "Convex हल" प्रक्रिया की सिफारिश की है और डिफ़ॉल्ट मान के रूप में भरी हुई है.
    3. उप-धारा (ग) में, यदि वांछित हो, तो बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक (चरण 4.4 में परिकलित) और अनुमानित अंशांकन repeatability त्रुटि के लिए रिपोर्ट किए गए सामान्यीकृत t-वितरण के पैरामीटर समायोजित करें।
      नोट: चरण 4.4 का निष्पादन या पूर्व अंशांकन परिणामों का आयात (चरण 4.6.2 देखें) स्वचालित रूप से सामान्यीकृत t-वितरण पैरामीटर अद्यतन करता है। साधन अंशांकन में repeatability ("Rep. [%]") लेखकों द्वारा repeatability परीक्षण के आधार पर 7.90% का डिफ़ॉल्ट मान के लिए सेट किया गया है27.
    4. उप-धारा (घ) Equation 2 में, विश्लेषण के थर्मोग्राम और एवीसी (लेजर क्षीणन बनाम विकसित कार्बन21)भूखंडों को बनाने/अद्यतन करने के लिए दबाएं।
      नोट: से परिणाम फ़ाइल बटन (चरण 6.3.2) का चयन किया जाता है, तो फ़ाइल चयन संवाद में, साधन द्वारा बनाई गई .xlsx परिणाम फ़ाइल का चयन करें।
  4. विभाजित बिंदु निर्धारण प्रक्रिया निर्धारित करें ] GUI अनुभाग (3) और (4).
    1. उप-धारा (3)(क) में, विभाजन बिंदु और संबद्ध अनिश्चितता की गणना करने के लिए वांछित प्रक्रिया का चयन करें: परिचय अनुभाग में वर्णित उपन्यास "अनुतोष नहोने" प्रक्रिया, मैन्युअल रूप से परिभाषित विभाजन बिंदु और अनिश्चितता ("मैन्युअल चयन") , या निर्माता ("निर्माता") की डिफ़ॉल्ट TOT प्रक्रिया।"
      नोट: निर्माता की प्रक्रिया का उपयोग करते समय विभाजित बिंदु श्रेणी की चौड़ाई शून्य पर सेट है (यानी, निर्माता की प्रक्रिया विभाजन बिंदु अनिश्चितता पर विचार नहीं करता)।
    2. उप-धारा (3)(ख) में, विभाजन बिंदु और अनिश्चितता की गणना करने के लिए चयनित प्रक्रिया के आधार पर, नाममात्र (मतलब) विभाजन बिंदु, विभाजन बिंदु अनिश्चितता, प्रारंभिक लेजर क्षीणन, और/या महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट को परिभाषित करें।
      नोट: उपयोगकर्ता आदानों प्रारंभिक लेजर क्षीणन और क्षीणन गिरावट की एक सीमा के लिए "Attenuation गिरावट" प्रक्रिया और आदानों विभाजन मतलब है और विभाजन अनिश्चितता के लिए विभाजित अनिश्चितता "मैनुअल चयन" प्रक्रिया. प्रारंभिक लेज़र क्षीणन "मैन्युअल चयन" प्रक्रिया में उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन विभाजन बिंदु के मैनुअल चयन का समर्थन करने के लिए tuned किया जा सकता है।
    3. अनुभाग (4) में, विभाजन बिंदु की सटीकता और अनिश्चितता की समीक्षा करें। एवीईसी साजिश का लाभ उठाते हुए, आवश्यकता के अनुसार चरण 6.4.1 और 6.4.2 दोहराएँ, जब तक कि एक संतोषजनक विभाजन बिंदु और उचित विभाजन बिंदु अनिश्चितता हासिल नहीं की जाती है। में ज़ूम काEquation 3प्रयोग करेंEquation 4( ),Equation 5बाहर ज़ूम ( ), और पैन ( ) उपयोगिताओं के रूप में AVEC साजिश में हेरफेर और विभाजन बिंदु और अपनी अनिश्चितता के चयन का समर्थन करने के लिए आवश्यक है.
  5. मोंटे कार्लो विश्लेषण चलाएँ - जीयूआई अनुभाग (5).
    1. उप-धारा (क) में, एक पूरे के रूप में साधन की अनुमानित परिशुद्धता डालें।
      नोट: $g की इकाइयों में साधन परिशुद्धता (पुनरावृत्ति). OCECgo में डिफ़ॉल्ट मान (0.031 g) को दोहराने खाली विश्लेषण के माध्यम से लेखकों द्वारा अनुमान पर आधारित है.
    2. उप-धारा (ख) में, कार्बन द्रव्यमान की संगणना के लिए मोंटे कार्लो की वांछित संख्या डालें।
      नोट: मोंटे कार्लो ड्रॉ की संख्या मोंटे कार्लो ढांचे के तहत कार्बन जनता की यादृच्छिक computations की संख्या से मेल खाती है. बड़ी संख्या अधिक सटीक और सुसंगत परिणाम उपज, गणना समय की कीमत पर. OCECgo में डिफ़ॉल्ट मान 106 है, जबकि अनुमत मान हैं [102, 108].
    3. उप-धारा (ग) Equation 2 में, कार्बन द्रव्यमान और संबद्ध अनिश्चितताओं की गणना करने के लिए मोंटे कार्लो विश्लेषण को चलाने के लिए दाबें.
      नोट: Monte Carlo विश्लेषण के निष्पादन के बाद, उपयोगकर्ता डेटा विश्लेषण उपकरण - परिणाम टैब करने के लिए माइग्रेट किया गया है।
  6. परिणामों की समीक्षा करें. डेटा विश्लेषण उपकरण - परिणाम टैब मापा ओसी, ईसी, और कुल कार्बन (TC) के आँकड़े रिपोर्ट; मोंटे कार्लो परिणाम के हिस्टोग्राम; और बाद मोंटे कार्लो प्रक्रियाओं में उपयोग के लिए कार्बन जनता का सबसे अच्छा फिट पीछे प्रायिकता वितरण, Akaike जानकारी मापदंड28द्वारा चुना .
    1. मोंटे कार्लो परिणाम निर्यात करने के लिए निर्यात विश्लेषण परिणाम बटन दबाएँ।
      नोट: संख्यात्मक डेटा एक पूर्व स्वरूपित .xlsx फ़ाइल को निर्यात कर रहे हैं और मोंटे कार्लो परिणामों के दृश्य एक .png फ़ाइल के रूप में निर्यात कर रहे हैं।

Representative Results

OCEC साधन के अंशांकन के लिए प्रतिनिधि परिणाम लेखकों द्वारा अधिग्रहीत उदाहरण अंशांकन डेटा का उपयोग कर प्रस्तुत कर रहे हैं, तालिका 1में दिखाया गया है. यहाँ, एक छह सूत्री अंशांकन का उपयोग किया जाता है, विकसित सॉफ्टवेयर का उपयोग कर प्राप्त की और साधन पुस्तिका में निर्माता के उदाहरण का पालन18. परिणाम चित्र 2में दिखाए गए हैं। चित्र 2 एक एम सी ढांचे के अंतर्गत अंशांकन डेटा पर रैखिक प्रतिगमन के परिणाम प्रस्तुत करता है। काले अंक छह अंशांकन बिंदुओं में से प्रत्येक के 2 $ विश्वास अंतराल के अनुरूप हैं - अर्थात्, जमा सुक्रोज में कार्बन द्रव्यमान क्षैतिज अक्ष पर है और साधन-रिपोर्ट कुल क्षेत्र (सारणी 1के स्तंभ 2 ) ऊर्ध्वाधर अक्ष पर है। लाल छायांकित क्षेत्र इन छह अनिश्चित अंशांकन डेटा बिंदुओं के आधार पर रैखिक प्रतिगमन के 2 ] सीआई का प्रतिनिधित्व करता है - दो प्रत्येक 0, 5, और 10 $L के लिए सुक्रोज विलयन (तालिका 1का कॉलम 1 )। सीएच4-लूप के दौरान इंजेक्शन का माध्य कार्बन द्रव्यमान एम सी विधि के भीतर निर्धारित किया जाता है। प्रत्येक एम सी ड्रा के लिए (2 "107 इस उदाहरण में), एक यादृच्छिक अंशांकन क्षेत्र (तालिका 1के स्तंभ 3 से अंशांकन क्षेत्रों के मतलब के आधार पर) एक एम सी अनुमान CH4-लूप प्राप्त करने के लिए अनिश्चित रैखिक मॉडल के साथ युग्मित है कार्बन द्रव्यमान. क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर नीले छायांकित क्षेत्रों एम सी विश्लेषण से मतलब अंशांकन क्षेत्र और बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक के 2 ] CIs के अनुरूप हैं। इन अंशांकन आंकड़ों के एम सी-अनुमानों को चित्र 2में स्कैटरप्लॉट-हिस्टोग्राम में दर्शायागया है। इस उदाहरण के डेटासेट ने 18ण्49 ख्गC $ 2ण्78% की अंशांकन स्थिरांक प्राप्त की।

अंशांकन डेटा
सुक्रोस समाधान की मात्राएक [L] "कुल" NDIR
क्षेत्र [-]
"कैलिब्रेशन" NDIR
क्षेत्र [-] (CH4-लूप)
0 3041 31297
5 38229 31281
5 37321 32056
10 72472 31435
0 1589 31583
10 72914 30926
25 डिग्री सेल्सियस पर 4.148 डिग्री 0.022 ग्रामसी/

तालिका 1: प्रतिनिधि अंशांकन डेटा. प्रतिनिधि अंशांकन डेटा जिसमें दो रिक्त स्थान और दो माप प्रत्येक पर 5 डिग्री सेल्सियस और सुक्रोज समाधान के 10 डिग्री एल होते हैं, जो उपकरण मैनुअल18में निर्माता के उदाहरण के अनुरूप होते हैं।

Figure 2
चित्र 2: प्रतिनिधि अंशांकन परिणाम. (क)लेखकों द्वारा प्राप्त छह-बिंदु अंशांकन डेटासेट के एमसी-रिग्रेसन के परिणाम। 2 $ अनिश्चितताओं के साथ अंशांकन डेटा काले बक्से द्वारा प्रतिनिधित्व कर रहे हैं और रैखिक प्रतिगमन के 2 ] CI लाल छायांकित क्षेत्र में दिखाया गया है। क्षैतिज नीले रंग की पट्टी CH4-loops ("अंशांकन क्षेत्रों") के दौरान मतलब NDIR क्षेत्र के 2 $ CI से मेल खाती है, जो अनिश्चित रैखिक प्रतिगमन के साथ युग्मित कर रहे हैं करने के लिए उपज 2 $ CI जन अंशांकन स्थिरांक के (वर्टिक नीले द्वारा represented बार)। (ख)एम सी-कम्प्यूटेड अंशांकन डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाला एक स्कैटरप्लॉट-हिस्टोग्राम; क्षैतिज अक्ष पर बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक और ऊर्ध्वाधर अक्ष पर अंशांकन क्षेत्र मतलब है. इस उदाहरण में बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक में अनिश्चितता लगभग 2.78% था. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

विकसित सॉफ्टवेयर का उपयोग कर एक प्रतिनिधि डेटा विश्लेषण एक प्रयोगशाला कालिख जनरेटर से कार्बनमय उत्सर्जन की माप के लिए प्रदान की जाती है (MiniCAST 5201 प्रकार सी) नाइट्रोजन-धुंधला प्रोपेन ईंधन29जल रहा है। एक OCEC थर्मोग्राम (एक OCEC विश्लेषण के दौरान लेजर शक्ति, NDIR, और ओवन तापमान प्रदर्शित एक साजिश) और एक AVEC21 साजिश के रूप में नमूना डेटा के सारांश - प्रोटोकॉल चरण 6.3.4 के दौरान बनाया गया है चित्र 3एक में दिखाए जाते हैं और चित्र 3ख,क्रमशः। इस उदाहरण में, विभाजन बिंदु में अनिश्चितता का अनुमान है ऊपर वर्णित "Attenuation गिरावट" लेखकों द्वारा विकसित तकनीक का उपयोग कर. क्षीणन में महत्वपूर्ण गिरावट 1.342% टीसी द्रव्यमान के 4.50% के एक विभाजन बिंदु अनिश्चितता उपज के रूप में परिमाणित किया गया था. इस विश्लेषण के मुख्य परिणाम - कार्बन द्रव्यमान के आँकड़े और सबसे उपयुक्त पश्च वितरण - सारणी 2में संक्षेप में प्रस्तुत किए गए हैं।

Figure 3
चित्र 3: प्रतिनिधि विश्लेषण डेटा. (क)ओसीईसी-मापित लेजर शक्ति का एक थर्मोग्राम, एन डी आई आर सिग्नल, वांछित (सेट), और मापा गया (वास्तविक, अधिनियम.) ओवन तापमान। (ख)क्षीणता बनाम विकसित कार्बन (एवीसी) आलेख प्रस्तुत हिस्टोग्राम के अनुरूप है। अंक तात्कालिक डेटा के अनुरूप 1 हर्ट्ज पर रिपोर्ट, बिंदु रंग तात्कालिक सामने ओवन (फिल्टर) तापमान का प्रतिनिधित्व करने के साथ. क्षैतिज काली रेखा प्रारंभिक लेजर क्षीणन से मेल खाती है (नमूना अधिग्रहण के बाद और थर्मल विश्लेषण से पहले) विभाजन बिंदु के निर्धारण में इस्तेमाल किया, जबकि क्षैतिज लाल रेखा प्रारंभिक लेजर में एक 1.342% गिरावट से मेल खाती है क्षीणन विभाजन बिंदु में अनिश्चितता का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया. ग्रे छायांकित क्षेत्र इस विश्लेषण के लिए विभाजन बिंदु के 2 $ CI का प्रतिनिधित्व करता है, जो टीसी द्रव्यमान का लगभग 4.50% है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

कार्बन प्रकार मतलब मास
[gC]
2] अनिश्चितता
एम सी डेटा की
सर्वश्रेष्ठ-फिटिंग
वितरणएक
कार्बनिक
कार्बन (ओसी)
26.94 -21.3%
+22.2%
एन(26.94, 2.925)
मौलिक
कार्बन (ईसी)
93.11 -9.98%
+10.4%
$(385.7, 0.2414)
कुल
कार्बन (टीसी)
120.05 -8.32%
+8.40%
एन(120.1, 5.014)
एक सामान्य: N($, $); गामा: [(एक, b[स्केल])

तालिका 2: प्रतिनिधि कार्बन द्रव्यमान परिणाम. एम सी-कम्प्यूटेड ओसी, ईसी, और टीसी जनता उदाहरण डेटा के लिए चित्र 3 में प्लॉट किया गया 4.50% के विभाजन बिंदु में एक 2 $ अनिश्चितता के साथ, प्रारंभिक लेजर क्षीणन में 1.342% गिरावट के अनुरूप। सूचीबद्ध सबसे अच्छा फिट वाले पश्च वितरण के अलावा, एम सी डेटा की माध्य और 2 $ अनिश्चितताएं हैं।

Discussion

सारणी 3 में सारणी 1 और चित्र 2 में वर्णित उदाहरण के लिए द्रव्यमान अंशांकन स्थिरांक में अनिश्चितता के विशिष्ट स्रोतों के योगदान को दर्शाताहै। संचयी अंशांकन अनिश्चितता NDIR डिटेक्टर में पूर्वाग्रह त्रुटि से उत्पन्न, sucrose की एकाग्रता में पूर्वाग्रह त्रुटि, और सटीक और पाइप्ड मात्रा में पूर्वाग्रह त्रुटि सूचीबद्ध हैं. NDIR डिटेक्टर में पूर्वाग्रह त्रुटि (यानी, विचरण में "कैलिब्रेशन क्षेत्र") हावी हो जाता है, पाइपिंग प्रक्रिया में पूर्वाग्रह के साथ दूसरे सबसे महत्वपूर्ण जा रहा है (हालांकि प्रतिनिधि उदाहरण में काफी छोटा). पाइपिंग त्रुटि का उचित आकलन इस प्रकार समग्र अंशांकन अनिश्चितता का सटीक परिमाणीकरण सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है; प्रोटोकॉल चरण 4.3.2 का उल्लेख करते हुए, इसलिए यह सुझाव दिया जाता है कि अंतर-प्रयोक्ता पुनरावर्तनीयता का मूल्यांकन प्रयोक्ताओं और पिपेट के प्रत्येक समूह के लिए किया जाए। इसके विपरीत, बाह्य मानक में सुक्रोज की सांद्रता के कारण अनिश्चितता निगेटिग रूप से छोटी होती है। इसके अलावा, प्रतिगमन अनिश्चितता से नगण्य योगदान प्रतीत होता है, साधन की अच्छी रैखिकता का संभावित परिणाम - निर्धारण के गुणांक (आर2) अंशांकन डेटा के रैखिक फिट के लिए आम तौर पर 99.95% से अधिक है . अंशांकन डेटा पर्याप्त रेखीय नहीं हैं, तो सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता, जो तब बूलियन नियंत्रण प्रोटोकॉल चरण 4.2 में नोट के माध्यम से dataset समस्या निवारण करने में सक्षम है चेतावनी देता है; उपयोगकर्ता तब की जरूरत के रूप में प्रतिस्थापन डेटा प्राप्त करके उनके अंशांकन डेटासेट संशोधित कर सकते हैं।

माना जाता अनिश्चितताएँ पूर्ण (6-बिंदु) अंशांकन
NDIR अभिनति $ 2.61%
+ सुक्रोस समाधान $ 2.61%
+ पिपेट $ 2.78%
नाममात्र का परिणाम [gC] 18.49

तालिका 3: बड़े पैमाने पर अंशांकन स्थिरांक में अनिश्चितताएं. उदाहरण के लिए OCEC साधन के अंशांकन में अनिश्चितताओं के प्रतिनिधि योगदान छह सूत्री अंशांकन (तालिका 1देखें ). समग्र अंशांकन अनिश्चितता Sucrose समाधान के pipeting में सटीकता के कारण त्रुटि के साथ NDIR डिटेक्टर में पूर्वाग्रह का प्रभुत्व है, मानव-त्रुटियों सहित (इंटर-उपयोगकर्ता reproducibility और इंट्रा-उपयोगकर्ता repeatability), दूसरे सबसे महत्वपूर्ण जा रहा है, रैखिक प्रतिगमन और sucrose एकाग्रता में अनिश्चितता के बाद (जो दोनों नगण्य हैं).

OCEC साधन का अंशांकन एक समय लेने वाली प्रक्रिया है, आम तौर पर 2 डिग्री 3 घंटे की आवश्यकता थर्मल प्रोटोकॉल कार्यरत की लंबाई के आधार पर पूरा करने के लिए. एक और अधिक तेजी से अंशांकन प्रक्रिया वांछनीय है. यह अंत करने के लिए, एक संशोधित, छोटा अंशांकन प्रोटोकॉल की प्रभावकारिता प्रस्तुत सॉफ्टवेयर उपकरण के साथ विश्लेषण किया गया था. विकसित MC प्रक्रिया तालिका 1 में सूचीबद्ध उदाहरण अंशांकन डेटा के सभी संभव सबसेट का उपयोग कर निष्पादित किया गया था - तीन या अधिक डेटा और एक रिक्त माप की एक न्यूनतम के साथ मामलों तक सीमित. इस विश्लेषण से सभी परिणामी जन अंशांकन स्थिरांकों को चित्र4 में उपयोग किए गए अंशांकन डेटा की संख्या के फ़ंक्शन के रूप में प्लॉट किया जाता है, जहाँ अंशांकन स्थिरांकों को पूर्ण (6-बिंदु) अंशांकन परिणाम द्वारा सामान्यीकृत किया गया है. आश्चर्य की बात है, अंशांकन में अनिश्चितता लगातार बढ़ जाती है के रूप में उपलब्ध अंशांकन डेटा कम कर रहे हैं. महत्वपूर्ण हालांकि, सभी छोटा अंशांकनों का मतलब पूर्ण अंशांकन परिणाम के 2 - सीआई के भीतर आते हैं, जो उपकरण के ऊपर-नोट ेड रैखिकता का परिणाम है। एम सी औसत में इस स्थिरता से पता चलता है कि एक संशोधित, तेजी से अंशांकन कुछ अंशांकन डेटा से मिलकर OCEC साधन के अंशांकन की एक "बंप परीक्षण" जांच के रूप में नियोजित किया जा सकता है. यही कारण है कि, एक 3-बिंदु अंशांकन डेटा सेट के एम सी औसत मौजूदा अंशांकन के 2 $ CI के भीतर है, तो यह संभावना है कि OCEC साधन फिर से अंशांकन की आवश्यकता नहीं है. चित्रा 4 में यह भी स्पष्ट है कि अंशांकन अनिश्चितता अधिक अंशांकन डेटा के साथ कम हो जाती है, लेकिन अनिश्चितता में कमी कम रिटर्न से ग्रस्त होती है। तालिका 3 और इसके ऊपर चर्चा का उल्लेख करते हुए, के बाद से अंशांकन अनिश्चितताओं NDIR पूर्वाग्रह का प्रभुत्व है ( "अंशांकन क्षेत्रों के मानक त्रुटि के साथ मात्रा में"), एनवें सहित द्वारा अंशांकन अनिश्चितता में सीमांत कमी डेटा बिंदु का अनुमान कारक के साथ लगाया जा सकता है [(1]1/n)। नतीजतन, प्रतिनिधि उदाहरण में, अनिश्चितता में सीमांत कमी बड़ा है जब एक से एक पांच के लिए एक छह सूत्री अंशांकन से चलती है की तुलना में एक तीन- चार सूत्री अंशांकन के लिए चलती है. विकसित सॉफ्टवेयर उपकरण है, जो प्रत्येक अंशांकन डेटा बिंदु के अधिग्रहण के बाद मार डाला जा सकता है (यानी, प्रोटोकॉल चरण 3.3 के प्रत्येक पुनरावृत्ति के बाद), उपयोगकर्ता डेटा के अधिग्रहण के दौरान अंशांकन अनिश्चितता मात्रा में करने के लिए अनुमति देता है. गंभीर रूप से, इस क्षमता उपयोगकर्ता न केवल अपनी अनिश्चितता के संदर्भ में अंशांकन की पर्याप्त अभिसरण पर फैसला करने के लिए सक्षम बनाता है, लेकिन यह भी नकली डेटा की उपस्थिति का पता लगाने - कि है, अंशांकन अनिश्चितता में एक वृद्धिशील कमी है कि विशेष रूप से है सबसे हाल ही में प्राप्त अंशांकन डेटा बिंदु त्रुटिपूर्ण हो सकता है कि उपयोगकर्ता के लिए अपेक्षित हाइलाइट से भिन्न.

Figure 4
चित्र 4: अंशांकन अनिश्चितता पर नमूना आकार का आकलन। तालिका 1 में सूचीबद्ध अंशांकन डेटा के सभी संभावित संयोजनों के लिए परिकलित द्रव्यमान अंशांकन स्थिरांक (कम से कम एक रिक्त सहित कम से कम तीन डेटा की आवश्यकता) सभी छह डेटा का उपयोग करके परिणाम द्वारा सामान्यीकृत. अंशांकन स्थिरांक में सापेक्ष अनिश्चितता अंशांकन डेटा की संख्या में वृद्धि के साथ कम हो जाती है. आंकड़ा में नीले छायांकित क्षेत्र सभी अंशांकन डेटा का उपयोग कर गणना अंशांकन स्थिरांक के 2 $ CI से मेल खाती है। यह स्पष्ट है कि सभी नाममात्र परिणाम इस सीआई सुझाव के भीतर कर रहे हैं कि - हालांकि अनिश्चित - सिर्फ तीन अंशांकन डेटा अंक की एक छोटा अंशांकन प्रक्रिया साधन के अंशांकन की एक "बंप परीक्षण" जांच के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

परिकलित कार्बन द्रव्यमान और चार उदाहरण डाटासेटों के लिए अनिश्चितताओं का विवरण तालिका 4में दिया गया है ; ये आंकड़े हाइड्रोकार्बन की लपटें27,29,गैस टर्बाइन29,और फाइन मोड (और 2 डिग्री सेल्सियस) कार्बनमय कणों से कार्बनमय उत्सर्जनों के मापन से प्राप्त होते हैं जो उप-महासागरीय तलछट के नमूनों से प्राप्त होते हैं30. परिकलित (MC-औसत) OC, EC, और TC जनता तालिका 4 में परिकलित महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट और प्रत्येक डेटासेट के लिए EC/TC अनुपात के साथ दिखाए जाते हैं, नमूना कार्बन संरचना के संदर्भ में उदाहरण डेटा की चौड़ाई दिखा. सारणी 4 में सारांशित उपकरण द्वारा सूचित किए गए उपकरणों की तुलना में प्रस्तुत सॉफ्टवेयर उपकरण का उपयोग करके कार्बन द्रव्यमान में समग्र अनिश्चितताएं हैं। सॉफ्टवेयर उपकरण के भीतर, अंशांकन अनिश्चितता और repeatability के संयोजन (उत्पाद वितरण) एम सी-कम्प्यूटेड टीसी द्रव्यमान में समग्र अनिश्चितता पैदावार (के रूप में निर्धारित $8.32/+8.40% वर्तमान काम में), जो में अनिश्चितता से स्वतंत्र है विभाजन बिंदु और इसलिए ओसी और चुनाव आयोग जनता की अनिश्चितता में एक कम सीमा के रूप में कार्य करता है. मूल विश्लेषणों में प्रयुक्त नाममात्र द्रव्यमान अंशांकन स्थिरांक को बनाए रखते हुए ये प्रतिनिधि अंशांकन अनिश्चितताएं प्रत्येक उदाहरण डेटासेट पर लागू होती हैं।

Table 4
तालिका 4: डेटा विश्लेषण में अनिश्चितताएं. OCEC में अनिश्चितता के लिए योगदान कार्बन जनता चार उदाहरण के आंकड़ों के लिए स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से और विभिन्न प्रयोगशालाओं द्वारा प्रदर्शनकिया 27,29,30. (क)उदाहरण डेटासेट से मुख्य संख्यात्मक परिणाम: ओसी, ईसी, और टीसी जनता, विभाजन बिंदु अनिश्चितता के परिमाणीकरण के लिए महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट, और मौलिक करने के लिए कुल कार्बन अनुपात. (ख)परिकलित कार्बन द्रव्यमान में अनिश्चितताओं का सारांश। अनिश्चितता के योगदान स्रोतों में शामिल हैं कि बड़े पैमाने पर अंशांकन निरंतर, अंशांकन प्रक्रिया की repeatability, और विभाजन बिंदु में अनिश्चितता (टीसी द्रव्यमान के सापेक्ष) में सूचीबद्ध महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट के लिए इसी (क). यंत्र द्वारा नियोजित नियत समीकरणों (इ. क. (१) का उपयोग करके कार्बन द्रव्यमानों में अनिश्चितताएँ भी (इ) में दर्शाए गए हैं। वर्तमान विधि के सापेक्ष नियत समीकरणों का उपयोग करते समय, आंकड़ों का लाल और पीला हाइलाइट क्रमशः अनिश्चितता के अल्प और अति-निर्धारण के अनुरूप होता है। ज्यादातर मामलों में, साधन के तहत अनुमान कार्बन द्रव्यमान अनिश्चितता हालांकि, अगर मापा ओसी या ईसी जन छोटा है, साधन वर्तमान सॉफ्टवेयर की तुलना में अधिक अनुमान अनिश्चितता हो सकती है. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहाँ क्लिक करें.

इन उदाहरणों के लिए, विभाजन बिंदु अनिश्चितता की मात्रा निर्धारित करने के लिए क्षीणन गिरावट तकनीक कार्यरत था. OCECgo- क्षीणन गिरावट के महत्वपूर्ण मूल्यों 1.342% से 2.059% के लिए जिसके परिणामस्वरूप टीसी द्रव्यमान के 0.10% से 4.50% के लिए विभाजन बिंदु अनिश्चितताओं में जिसके परिणामस्वरूप. जबकि क्षीणन गिरावट के नियोजित मूल्यों वास्तव में कुछ व्यक्तिपरक हैं - विशेष रूप से नियोजित कारक ऑप्टिकल गुणों की वजह से विभाजन बिंदु में अनिश्चितता का अनुमान है - इन उदाहरणों विभाजन बिंदु अनिश्चितता की निर्भरता पर प्रकाश डाला विशिष्ट विश्लेषण डेटा पर. उदाहरण के लिए, विभाजन बिंदु अनिश्चितता नाममात्र विभाजन बिंदु के आसपास के क्षेत्र में एवीसी भूखंड की ढलान के प्रति संवेदनशील है। आंकड़ा 3 और डेटासेट "D" में दिए गए उदाहरण डेटा से संबंधित डेटासेट "A" पर विचार करें; इसी तरह की महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट होने के बावजूद, उनके संबंधित AVEC भूखंडों के अपेक्षाकृत उथले और खड़ी ढलानों (उदाहरण के लिए, डेटासेट के लिए चित्र ा3 देखें "ए") 4.50% और टीसी के 0.10% की सबसे बड़ी और सबसे छोटी विभाजन बिंदु अनिश्चितताओं उपज सामूहिक. इसके अतिरिक्त, उदाहरण के आंकड़ों से पता चलता है कि विभाजन बिंदु में अनिश्चितता का प्रभाव काफी हद तक नाममात्र ओसी और चुनाव आयोग जनता के सापेक्ष अपने पैमाने पर निर्भर करता है. उदाहरण डेटासेट "बी" और "सी" पर विचार करें, जिनके पास लगभग-पहचान वाले विभाजन बिंदु अनिश्चितताएं हैं ($1.22% टीसी द्रव्यमान); डेटासेट "C" में $43% ओसी होता है जबकि डेटासेट "B" में $8%; बाद में ओसी की कम सापेक्ष मात्रा ओसी द्रव्यमान अनिश्चितता के लगभग दोगुना हो जाता है। गंभीर रूप से, इन परिणामों को सीधे विश्लेषण 'एवीसी डेटा और समग्र कार्बन जनता के संदर्भ में विभाजन बिंदु अनिश्चितता पर विचार करने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला.

कार्बन द्रव्यमान में निर्माता-रिपोर्ट की गई अनिश्चितताओं को भी सारणी 4में दर्शाया गया है। ये अनुमान सीधे अंशांकन और विभाजन बिंदु में अनिश्चितताओं पर विचार नहीं करते हैं, बल्कि इब (1)26में दिखाए गए नियत संबंधों का उपयोग करके गणना की जाती है, जहाँ उविशिष्ट कार्बन घटक के नाममात्र द्रव्यमान का प्रतिनिधित्व करता है।

        Equation 6
(1)Equation 7
       Equation 8  

ये नियत संबंध OC और/या EC द्रव्यमान में अनुमानित अनिश्चितताओं को कृत्रिम रूप से टीसी द्रव्यमान की तुलना में कम होने की अनुमति देते हैं - यह स्थिति तब होती है जब ओसी या ईसी द्रव्यमान टीसी द्रव्यमान के एक तिहाई से कम होता है, जैसा कि डेटासेट "A", "B", और "D" के लिए मामला है। यह परिणाम गैर भौतिक है, के बाद से ओसी और चुनाव आयोग जनता में रिश्तेदार अनिश्चितता टीसी द्रव्यमान की है कि नीचे से घिरा होना चाहिए, गणना ओसी और चुनाव आयोग जनता में विभाजन बिंदु अनिश्चितता के प्रसार का एक परिणाम. तालिका में लाल और पीले रंग पर प्रकाश डाला कोशिकाओं के तहत और कार्बन द्रव्यमान अनिश्चितता के अधिक अनुमान के अनुरूप हैं जब निर्माता से EQ. (1) का उपयोग कर. (1). सभी चार उदाहरणों के लिए नियत समीकरण कम-अनुमान टीसी द्रव्यमान अनिश्चितता, परिकलित तृकां द्रव्यमान का परिणाम पर्याप्त रूप से बड़ा होता है। ज्यादातर मामलों में, निश्चित समीकरण भी कम अनुमान ईसी और ओसी जन अनिश्चितता, जहां ओसी (डेटासेट "बी") और ईसी (डेटासेट "डी") को छोड़कर पर्याप्त रूप से EQ. (1) के माध्यम से अधिक अनुमान के कारण छोटे थे। ईक्यू (1) के माध्यम से अनिश्चितता में यह अदब वृद्धि वर्तमान सॉफ्टवेयर से सहमत है क्योंकि विभाजन बिंदु के कारण ओसी और चुनाव आयोग जनता में अनिश्चितता उनके निरपेक्ष परिमाण पर निर्भर है; तथापि, नियत समीकरणों के माध्यम से अनिश्चितताएं वर्तमान सॉफ्टवेयर के उन लोगों के साथ ट्रैक करने में विफल हो जाती हैं, जो विशिष्ट विश्लेषण आंकड़ों के संदर्भ में विभाजन बिंदु अनिश्चितता को प्रत्यक्ष रूप से समझते हैं और प्रचारित करते हैं।

प्रस्तुत सॉफ्टवेयर उपकरण में एम सी ढांचे का उपयोग थर्मल-ऑप्टिकल ओसी/ईसी विश्लेषणों के गैर रेखीय एल्गोरिदम के माध्यम से घटक अनिश्चितताओं का सटीक रूप से प्रचार करने के लिए आवश्यक है। यह नोट करना महत्वपूर्ण है, हालांकि, उनके स्वाभाविक यादृच्छिक प्रकृति के माध्यम से, कि एम सी तरीकों नियतात्मक नहीं हैं और असंगत परिणाम उपज करते हैं अगर एम सी ड्रॉ / सांख्यिकीय undersized नमूना. इसलिए, OCECgoका उपयोग करडेटा संसाधित करते समय विचार करने के लिए एक अंतर्निहित संगतता बनाम संगणना समय trade-off है। इस प्रकार यह उपयोगकर्ताओं के लिए प्रारंभिक प्रसंस्करण और एम सी ड्रॉ की एक छोटी संख्या का उपयोग कर डेटा की समस्या निवारण प्रदर्शन करने के लिए सिफारिश की है (जैसे, 104). एक बार computations संतोषजनक परिणाम उपज, उपयोगकर्ता तब एम सी आरेखित की संख्या में वृद्धि करनी चाहिए (करने के लिए 106-108) एक परिणाम है कि कम असतत और एम सी विधि के यादृच्छिक प्रकृति से प्रभावित है उपज के लिए. थर्मल-ऑप्टिकल ओसी/ईसी विश्लेषण की आवश्यक "संचालन परिभाषा" के अलावा, OC/EC डेटा की गणना करने और रिपोर्ट करने के लिए OCECgo का उपयोग करते समय इन डेटा के प्रसंस्करण में अन्य सीमाएं भी हैं। सबसे पहले, NDIR-आधारित उपकरणों (जैसे कि सामग्री की तालिकामें सूचीबद्ध) NDIR संकेत है कि सही किया जाना चाहिए में बहाव से पीड़ित हैं. वर्तमान प्रोटोकॉल में (चरण 6.3.2 और OCECgo प्रलेखन देखें), NDIR डिटेक्टर में बहाव को सही करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण वैकल्पिक रूप से उपयोगकर्ता द्वारा नियोजित किया जा सकता है. हालांकि, लेखकों के अनुभव में यह उत्पादन निर्माता के मानक रैखिक NDIR सुधार पर बेहतर परिणाम, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस NDIR सुधार में अनिश्चितता चुनौतीपूर्ण है अगर मात्रा निर्धारित करने के लिए असंभव नहीं है और इसलिए एक बेहिसाब रहता है कार्बन द्रव्यमान की गणना में अनिश्चितता का घटक। इसी तरह, यह भी आवश्यक धारणा है कि पीसी और चुनाव आयोग शेयर ऑप्टिकल गुण में अनिश्चितता की मात्रा निर्धारित करने के लिए चुनौतीदे रहा है. यदि चयनित (देखें प्रोटोकॉल चरण 6.4.1), महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट तकनीक रूढ़िवादी एक व्यक्तिपरक विस्तार कारक के माध्यम से इस धारणा के प्रभाव को बाध्य करने का प्रयास करता है. महत्वपूर्ण तथापि, यह जरूरी केवल एक अनुमान है, और उपयोगकर्ता को इस विस्तार कारक के प्रभाव का आकलन करने का सुझाव दिया है (यानी, महत्वपूर्ण क्षीणन गिरावट) उनके विशिष्ट डेटा पर. OCECgo यह आसानी से अन्य उपकरणों के साथ इंटरफेस लेकिन यह भी अन्य उपयोगी, क्षेत्र-विशिष्ट, कार्यक्षमताओं को शामिल करने के लिए न केवल लेखकों और अन्य इच्छुक सहयोगियों द्वारा बढ़ाया जा सकता है ताकि एक खुला स्रोत उपकरण के रूप में प्रदान की जाती है। कुल मिलाकर, विस्तृत अंशांकन प्रक्रिया के साथ मिलकर विकसित खुला स्रोत सॉफ्टवेयर उपकरण माप की मजबूत गणना को व्यवस्थित करते हुए एयरोसोल नमूनों में ओसी, ईसी, और टीसी द्रव्यमान का अधिक सटीक माप प्राप्त करने में मदद करने का इरादा है अनिश्चितताओं.

Disclosures

लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.

Acknowledgments

यह काम कनाडा के प्राकृतिक विज्ञान और इंजीनियरिंग अनुसंधान परिषद (NSERC) FlareNet सामरिक नेटवर्क (ग्रेंट ] 479641), NSERC डिस्कवरी अनुसंधान अनुदान (#06632 और 522658 अनुदान) द्वारा समर्थित किया गया था, और प्राकृतिक संसाधन कनाडा (परियोजना प्रबंधक, माइकल परत)। लेखक जो इस काम में प्रतिनिधि उदाहरण के रूप में उपयोग के लिए कच्चे डेटा फ़ाइलों को साझा करने के लिए आभारी हैं.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
10% oxygen gas in helium Local gas supplier - - - Primary or certified standard preferred
5% methane gas in helium Local gas supplier - - - Primary or certified standard preferred
Distilled, de-ionized water Harleco 6442-85 ASTM D1193-91 Type II or Type I (preferred)
Filter punch tool Sunset Laboratories Inc. - - - Included with carbon analyzer
Filter removal tool Sunset Laboratories Inc. - - - Included with carbon analyzer
Glass jar (4 oz.) ULINE S-17982P-BL Or suitable equivalent; borosillicate glass preferred
Helium gas Local gas supplier - - - Ultra-high purity (> 99.999%) or better preferred
High-accuracy thermal gas mass flow meter Bronkhorst EL-FLOW Prestige For accurate measurement of sample volume (see Protocol step 5)
High-purity sucrose Sigma Aldrich S9378 Purity ≥ 99%m/m or higher preferred
Lint-free tissues Kimtech 34155 Or suitable equivalent
MatLab Runtime (R2016a or newer) MathWorks Inc. mathworks.com Search "runtime compiler" and install appropriate version for the operating system
Non-powdered, disposable, plastic gloves VWR 89428-752 Or suitable, properly-sized equivalent
OCECgo software Carleton University, Energy and Emissions Research Lab. GitHub Repository Source and build distributions of the software are available on GitHub
Oxygen trap Supelco 22449 Or suitable GC-quality equivalent
Pipette Eppendorf 3120000020 Model: Research® Plus 0.5 - 10 μL - Or any single-channel, adjustable volume, manual pipette
Pipette tips Eppendorf 022492012 Model: epT.I.P.S.® Standard, 0.1 - 20 μL
Precision scale / balance AND FX-3000IWP Precision balance with capacity > 1 kg
Quartz filters Pall 7202 Model: Tissuquartz 2500 QAT-UP - 47 mm
Semi-continuous thermal-optical organic/elemental carbon analyzer Sunset Laboratories Inc. - - - Model 4 semi-continuous analyzer

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References

  1. Cohen, A. J., et al. Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study. The Lancet. 389, (10082), 1907-1918 (2015).
  2. Grahame, T. J., Klemm, R., Schlesinger, R. B. Public health and components of particulate matter: The changing assessment of black carbon. Journal of the Air & Waste Management Association. 64, (6), 620-660 (2014).
  3. Kim, S. -Y., et al. The short-term association of selected components of fine particulate matter and mortality in the Denver Aerosol Sources and Health (DASH) study. Environmental Health. 14, (1), (2015).
  4. Basagaña, X., et al. Short-term effects of particulate matter constituents on daily hospitalizations and mortality in five South-European cities: Results from the MED-PARTICLES project. Environment International. 75, 151-158 (2015).
  5. Jacobson, M. Z. Strong radiative heating due to the mixing state of black carbon in atmospheric aerosols. Nature. 409, (6821), 695-697 (2001).
  6. Sato, M., et al. Global atmospheric black carbon inferred from AERONET. Proceedings of the National Academy of Sciences. 100, (11), 6319-6324 (2003).
  7. Ramanathan, V., Carmichael, G. Global and regional climate changes due to black carbon. Nature Geoscience. 1, (4), 221-227 (2008).
  8. Bond, T. C., et al. Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 118, (11), 5380-5552 (2013).
  9. Jacobson, M. Z. Short-term effects of controlling fossil-fuel soot, biofuel soot and gases, and methane on climate, Arctic ice, and air pollution health. Journal of Geophysical Research. 115, 1-24 (2010).
  10. Doherty, S. J., Grenfell, T. C., Forsström, S., Hegg, D. L., Brandt, R. E., Warren, S. G. Observed vertical redistribution of black carbon and other insoluble light-absorbing particles in melting snow. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 118, (11), 5553-5569 (2013).
  11. Sterle, K. M., McConnell, J. R., Dozier, J., Edwards, R., Flanner, M. G. Retention and radiative forcing of black carbon in eastern Sierra Nevada snow. The Cryosphere. 7, (1), 365-374 (2013).
  12. Goelles, T., Bøggild, C. E., Greve, R. Ice sheet mass loss caused by dust and black carbon accumulation. The Cryosphere. 9, (5), 1845-1856 (2015).
  13. Kopp, R. E., Mauzerall, D. L. Assessing the climatic benefits of black carbon mitigation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107, (26), 11703-11708 (2010).
  14. Cavalli, F., Viana, M., Yttri, K. E., Genberg, J., Putaud, J. -P. Toward a standardised thermal-optical protocol for measuring atmospheric organic and elemental carbon: the EUSAAR protocol. Atmospheric Measurement Techniques. 3, (1), 79-89 (2010).
  15. Chen, L. -W. A., et al. Multi-wavelength optical measurement to enhance thermal/optical analysis for carbonaceous aerosol. Atmospheric Measurement Techniques. 8, (1), 451-461 (2015).
  16. Chow, J. C., et al. Optical Calibration and Equivalence of a Multiwavelength Thermal/Optical Carbon Analyzer. Aerosol and Air Quality Research. 15, (4), 1145-1159 (2015).
  17. Chow, J. C., et al. Separation of brown carbon from black carbon for IMPROVE and Chemical Speciation Network PM 2.5 samples. Journal of the Air & Waste Management Association. 68, (5), 494-510 (2018).
  18. Sunset Laboratory Inc. Organic Carbon and Elemental Carbon Field Instrument: Model 4 User’s Manual. Hillsborough, NC. (2019).
  19. Turpin, B. J., Cary, R. A., Huntzicker, J. J. An In Situ, Time-Resolved Analyzer for Aerosol Organic and Elemental Carbon. Aerosol Science and Technology. 12, (1), 161-171 (1990).
  20. Petzold, A., et al. Recommendations for reporting “black carbon” measurements. Atmospheric Chemistry and Physics. 13, (16), 8365-8379 (2013).
  21. Nicolosi, E. M. G., Quincey, P., Font, A., Fuller, G. W. Light attenuation versus evolved carbon (AVEC) - A new way to look at elemental and organic carbon analysis. Atmospheric Environment. 145-153 (2018).
  22. Chow, J. C., Watson, J. G., Crow, D., Lowenthal, D. H., Merrifield, T. Comparison of IMPROVE and NIOSH Carbon Measurements. Aerosol Science and Technology. 34, (1), 23-34 (2001).
  23. Chow, J. C., Watson, J. G., Chen, L. -W. A., Arnott, W. P., Moosmüller, H., Fung, K. Equivalence of Elemental Carbon by Thermal/Optical Reflectance and Transmittance with Different Temperature Protocols. Environmental Science & Technology. 38, (16), 4414-4422 (2004).
  24. Subramanian, R., Khlystov, A., Robinson, A. Effect of peak inert-mode temperature on elemental carbon measured using thermal-optical analysis. Aerosol Science and Technology. 40, (10), 763-780 (2006).
  25. Wang, Y., Chung, A., Paulson, S. E. The effect of metal salts on quantification of elemental and organic carbon in diesel exhaust particles using thermal-optical evolved gas analysis. Atmospheric Chemistry and Physics. 10, (23), 11447-11457 (2010).
  26. Peterson, M. R. Standard Operating Procedure for the Determination of Organic, Elemental, and Total Carbon in Particulate Matter Using a Thermal/Optical-Transmittance Carbon Analyzer. Research Triangle. (2009).
  27. Conrad, B. M., Johnson, M. R. Mass Absorption Cross-Section of Flare-Generated Black Carbon: Variability, Predictive Model, and Implications. Carbon. 149, 760-771 (2019).
  28. Akaike, H. A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control. 19, (6), 716-723 (1974).
  29. Saffaripour, M., et al. Raman spectroscopy and TEM characterization of solid particulate matter emitted from soot generators and aircraft turbine engines. Aerosol Science and Technology. 51, (4), 518-531 (2017).
  30. Lu, S., Irino, T., Igarashi, Y. Biomass burning history in East Asia during the last 4 million years recorded in elemental carbon variability at IODP site. U1423. Progress in Earth and Planetary Science. 5, (1), (2018).

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