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Estimation of Organic and Elemental Carbon using FT-IR absorbance spectra from PTFE Filters

2015
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Organic carbon and elemental carbon are major components of atmospheric PM. Typically they are measured using destructive and relatively expensive methods (e.g., TOR). We aim to reduce the operating costs of large air quality monitoring networks using FT-IR spectra of ambient PTFE filters and PLS regression. We achieve accurate predictions for models (calibrated in 2011) that use samples collected at the same or different sites of the calibration data set and in a different year (2013).

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Concepts associés (32)

Carbone

Le carbone est l'élément chimique de et de Il possède trois isotopes naturels : C et C qui sont stables ; C qui est radioactif de demi-vie ce qui permet de dater des éléments utilisant du carbone pour leur structure. Le carbone est l'élément le plus léger du groupe 14 du tableau périodique. Le corps simple carbone présente plusieurs formes allotropiques dont principalement le graphite et le diamant. L'élément carbone forme divers composés inorganiques comme le dioxyde de carbone , et une grande variété de composés organiques et de polymères.

Spectroscopie dans l'infrarouge proche

La spectroscopie dans l'infrarouge proche (ou dans le proche infrarouge, SPIR), souvent désignée par son sigle anglais NIRS (near-infrared spectroscopy), est une technique de mesure et d'analyse des spectres de réflexion dans la gamme de longueurs d'onde (l'infrarouge proche). Cette technique est largement utilisée dans les domaines de la chimie (polymères, pétrochimie, industrie pharmaceutique), de l’alimentation, de l’agriculture ainsi qu'en planétologie. À ces longueurs d’onde, les liaisons chimiques qui peuvent être analysées sont C-H, O-H et N-H.

Régression sur composantes principales

En statistiques, la Régression sur composantes principales est une analyse en régression sur les composantes d'une analyse en composantes principales. On utilise souvent cette technique lorsque les variables explicatives sont proches d'être colinéaires, lorsque par exemple le nombre de variables est très supérieur au nombre d'individus.

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