Specific Features in Measuring Particle Size Distributions in Highly Disperse Aerosol Systems


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The distribution of highly dispersed aerosols is studied. Particular attention is given to the diffusion dynamic approach, as it is the best way to determine particle size distribution. It shown that the problem can be divided into two steps: directly measuring particle penetration through diffusion batteries and solving the inverse problem (obtaining a size distribution from the measured penetrations). No reliable way of solving the so-called inverse problem is found, but it can be done by introducing a parametrized size distribution (i.e., a gamma distribution). The integral equation is therefore reduced to a system of nonlinear equations that can be solved by elementary mathematical means. Further development of the method requires an increase in sensitivity (i.e., measuring the dimensions of molecular clusters with radioactive sources, along with the activity of diffusion battery screens).

Об авторах

V. Zagaynov

National Research Nuclear University; Karpov Physicochemical Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Moscow, 115409; Moscow, 105064

M. Vasyanovich

Institute of Industrial Ecology, Ural Branch; Yeltsin Ural Federal University

Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Yekaterinburg, 620219; Yekaterinburg, 620075

V. Maksimenko

National Research Nuclear University; Karpov Physicochemical Institute

Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Moscow, 115409; Moscow, 105064

A. Lushnikov

National Research Nuclear University; Karpov Physicochemical Institute

Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Moscow, 115409; Moscow, 105064

Yu. Biryukov

Karpov Physicochemical Institute

Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Moscow, 105064

I. Agranovskii

National Research Nuclear University; Karpov Physicochemical Institute

Email: vzagaynov@yandex.ru
Россия, Moscow, 115409; Moscow, 105064

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).