JP
James Pankow
Author with expertise in Atmospheric Aerosols and their Impacts
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
12
(58% Open Access)
Cited by:
5,238
h-index:
73
/
i10-index:
181
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

An absorption model of gas/particle partitioning of organic compounds in the atmosphere

James PankowJan 1, 1994
An equation that can successfully parameterize gas-particle partitioning is Kp(m3μg−1) = (F/TSP)/A, where Kp is a partitioning constant, TSP (μg m−3) is the concentration of total suspended particulate material, and F (ng m−3) and A (ng m−3), respectively, are the particulate-associated and gaseous concentrations of the compound of interest. By itself, this equation does not indicate whether the partitioning is primarily adsorptive to surfaces, primarily adsorptive into some phase(s), or some combination thereof. Much past research has indicated that plots of log Kp vs log pLo (compound vapor pressure) tend to be highly correlated, with slopes near —1. Such correlation is consistent with (though not proof of) adsorption. The governing equations are now developed for absorptive partitioning into an organic material (om) phase making up part of the TSP. The equations indicate that absorptive partitioning could well be an important sorption mechanism in the urban environment. Plots of log Kp vs log pLo are predicted to be linearly correlated when the sorption is absorptive, just as earlier theoretical work predicted such correlatability when the sorption is adsorptive. In the general case, observed Kp values may contain contributions from both mechanisms. Regardless of the relative importance of adsorptive vs absorptive partitioning in any given situation, a plot of Kp values vs log pLo values will be correlated with a slope of near —1.
0
Paper
Citation1,530
0
Save
0

An absorption model of the gas/aerosol partitioning involved in the formation of secondary organic aerosol

James PankowJan 1, 1994
A partitioning model is developed to allow the modeling of the dynamics of secondary organic aerosol (SOA) formation. The gas/aerosol partitioning is assumed to be assumed to be governed by equilibrium partitioning into an absorptive, well-mixed liquid (or at least amorphous) organic matter (om) phase. The model is represented using a set of coupled linear equations. It may be especially applicable when photochemical smog is being formed in the summer. The model permits (indeed, it requires) partitioning of a given compound i to occur even when i is present at a level below its saturation vapor pressure. During early periods of SOA formation, to determine the partitioning for each compound of interest, the model must be solved iteratively for each time and location of interest. Iteration is required because the partitioning is assumed to be governed by mole fraction concentrations in the om phase, and because prior to solving the problem, one does not know the total number of mols of condensed compounds in the om phase. During later stages of SOA formation, if the amount and general composition of the SOA begin to become constant, the partitioning coefficient of each of the compounds will also stabilize, and an iterative solution will be less needed.
0

Review and comparative analysis of the theories on partitioning between the gas and aerosol particulate phases in the atmosphere

James PankowJan 1, 1987
An analysis has been carried out of the different approaches used to describe partitioning between the gas and aerosol particulate phases. The equation of Junge (Fate of Pollutants in the Air and Water Environments, edited by I.H. Suffet, Part I, pp. 7–26, Wiley, New York, 1977) has been shown to be based on a linear Langmuir isotherm, and as such has been shown to be equivalent to the equation of Yamasaki et al. (Environ. Sci. Technol. 16, 189–194, 1982). Prior to this work, Bidleman and Foreman (The Chemistry of Aquatic Pollutants, edited by R.A. Hites and S.J. Eisenreich, ACS Advances in Chemistry Series, 1987) developed a parameterization describing an equivalence between these two equations that is applicable when the enthalpy of desorption (Q1) from the paniculate matter surface is similar to the enthalpy of vaporization (Qv) of the pure liquid compound. That parameterization is valid when ¦Q1- Qv¦ is significantly less than 1 kcal mole−1. A fundamental consideration of the process of gas/solid partitioning is used in this work to develop predictive equations for the value of the equilibrium constant KY = cg(TSPY)cp where cg and cp are the gas phase and paniculate phase-associated concentrations (ng m−3), respectively, and TSPY is the concentration of suspended paniculate matter (ng m−3). In particular, it is derived that for a given compound, log KY = −Q1(2.303 RT) + log [2.53 × 105 (MT)12/AtsptO] where R = gas constant, T = temperature, M = mol. wt, Atsp = specific surface area for the paniculate matter and t0 is a characteristic molecular vibration time. In terms of the vapor pressure po (torr) of a compound or series of compounds, KY = 1.6 × 104poNsAtspTexp [(Q1- Qv)RT] where Ns is the number of moles of sorption sites per cm2 of particulate matter surface area. When sorption to the surface is liquid-like (i.e. ¦Q1- Qv¦∼-0), then Ky = 1.6 × 104poNsAtspT
0

SIMPOL.1: a simple group contribution method for predicting vapor pressures and enthalpies of vaporization of multifunctional organic compounds

James Pankow et al.May 29, 2008
Abstract. The SIMPOL.1 group contribution method is developed for predicting the liquid vapor pressure poL (atm) and enthalpy of vaporization Δ Hvap (kJ mol-1) of organic compounds as functions of temperature (T). For each compound i, the method assumes log10poL,i (T)=∑kνk,ibk(T) where νk,i is the number of groups of type k, and bk (T) is the contribution to log10poL,i (T) by each group of type k. A zeroeth group is included that uses b0 (T) with ν0,i=1 for all i. A total of 30 structural groups are considered: molecular carbon, alkyl hydroxyl, aromatic hydroxyl, alkyl ether, alkyl ring ether, aromatic ether, aldehyde, ketone, carboxylic acid, ester, nitrate, nitro, alkyl amine (primary, secondary, and tertiary), aromatic amine, amide (primary, secondary, and tertiary), peroxide, hydroperoxide, peroxy acid, C=C, carbonylperoxynitrate, nitro-phenol, nitro-ester, aromatic rings, non-aromatic rings, C=C–C=O in a non-aromatic ring, and carbon on the acid-side of an amide. The T dependence in each of the bk (T) is assumed to follow b(T)=B1/T+B2+B3T+B4ln T. Values of the B coefficients are fit using an initial basis set of 272 compounds for which experimentally based functions po L,i=fi (T) are available. The range of vapor pressure considered spans fourteen orders of magnitude. The ability of the initially fitted B coefficients to predict poL values is examined using a test set of 184 compounds and a T range that is as wide as 273.15 to 393.15 K for some compounds. σFIT is defined as the average over all points of the absolute value of the difference between experimental and predicted values of log10poL,i (T). After consideration of σFIT for the test set, the initial basis set and test set compounds are combined, and the B coefficients re-optimized. For all compounds and temperatures, σFIT=0.34: on average, poL,i (T) values are predicted to within a factor of 2. Because d(log10 poL,i (T))d(1/T) is related to the enthalpy of vaporization ΔHvap,i, the fitted B provide predictions of ΔHvap,i based on structure.
0

Solid solution partitioning of Sr2+, Ba2+, and Cd2+ to calcite

Anthony Tesoriero et al.Mar 1, 1996
Although solid solutions play important roles in controlling the concentrations of minor metal ions in natural waters, uncertainties regarding their compositions, thermodynamics, and kinetics usually prevent them from being considered. A range of precipitation rates was used here to study the nonequilibrium and equilibrium partitioning behaviors of Sr2+, Ba2+, and Cd2+ to calcite (CaCO3(s)). The distribution coefficient of a divalent metal ion Me2+ for partitioning from an aqueous solution into calcite is given by DMe = (XMeCO3(s)/[Me2+])/(XCaCO3(s)/[Ca2+]). The X values are solid-phase mole fractions; the bracketed values are the aqueous molal concentrations. In agreement with prior work, at intermediate to high precipitation rates R (nmol/mg-min), DSr, DBa, and DCd were found to depend strongly on R. At low R, the values of DSr, DBa, and DCd became constant with R. At 25 °C, the equilibrium values for DSr, DBa, and DCd for dilute solid solutions were estimated to be 0.021 ± 0.003, 0.012 ± 0.005, and 1240 ± 300, respectively. Calculations using these values were made to illustrate the likely importance of partitioning of these ions to calcite in groundwater systems. Due to its large equilibrium DMe value, movement of Cd2+ will be strongly retarded in aquifers containing calcite; Sr2+ and Ba2+ will not be retarded nearly as much.
0

Formation of carcinogens indoors by surface-mediated reactions of nicotine with nitrous acid, leading to potential thirdhand smoke hazards

Mohamad Sleiman et al.Feb 8, 2010
This study shows that residual nicotine from tobacco smoke sorbed to indoor surfaces reacts with ambient nitrous acid (HONO) to form carcinogenic tobacco-specific nitrosamines (TSNAs). Substantial levels of TSNAs were measured on surfaces inside a smoker’s vehicle. Laboratory experiments using cellulose as a model indoor material yielded a > 10-fold increase of surface-bound TSNAs when sorbed secondhand smoke was exposed to 60 ppbv HONO for 3 hours. In both cases we identified 1-( N -methyl- N -nitrosamino)-1-(3-pyridinyl)-4-butanal, a TSNA absent in freshly emitted tobacco smoke, as the major product. The potent carcinogens 4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridinyl)-1-butanone and N -nitroso nornicotine were also detected. Time-course measurements revealed fast TSNA formation, with up to 0.4% conversion of nicotine. Given the rapid sorption and persistence of high levels of nicotine on indoor surfaces—including clothing and human skin—this recently identified process represents an unappreciated health hazard through dermal exposure, dust inhalation, and ingestion. These findings raise concerns about exposures to the tobacco smoke residue that has been recently dubbed “thirdhand smoke.” Our work highlights the importance of reactions at indoor interfaces, particularly those involving amines and NO x /HONO cycling, with potential health impacts.
0

Nonequilibrium atmospheric secondary organic aerosol formation and growth

Véronique Perraud et al.Jan 30, 2012
Airborne particles play critical roles in air quality, health effects, visibility, and climate. Secondary organic aerosols (SOA) formed from oxidation of organic gases such as α-pinene account for a significant portion of total airborne particle mass. Current atmospheric models typically incorporate the assumption that SOA mass is a liquid into which semivolatile organic compounds undergo instantaneous equilibrium partitioning to grow the particles into the size range important for light scattering and cloud condensation nuclei activity. We report studies of particles from the oxidation of α-pinene by ozone and NO 3 radicals at room temperature. SOA is primarily formed from low-volatility ozonolysis products, with a small contribution from higher volatility organic nitrates from the NO 3 reaction. Contrary to expectations, the particulate nitrate concentration is not consistent with equilibrium partitioning between the gas phase and a liquid particle. Rather the fraction of organic nitrates in the particles is only explained by irreversible, kinetically determined uptake of the nitrates on existing particles, with an uptake coefficient that is 1.6% of that for the ozonolysis products. If the nonequilibrium particle formation and growth observed in this atmospherically important system is a general phenomenon in the atmosphere, aerosol models may need to be reformulated. The reformulation of aerosol models could impact the predicted evolution of SOA in the atmosphere both outdoors and indoors, its role in heterogeneous chemistry, its projected impacts on air quality, visibility, and climate, and hence the development of reliable control strategies.
0
Paper
Citation310
0
Save
0

Identification and quantification of gaseous organic compounds emitted from biomass burning using two-dimensional gas chromatography–time-of-flight mass spectrometry

L. Hatch et al.Feb 23, 2015
Abstract. The current understanding of secondary organic aerosol (SOA) formation within biomass burning (BB) plumes is limited by the incomplete identification and quantification of the non-methane organic compounds (NMOCs) emitted from such fires. Gaseous organic compounds were collected on sorbent cartridges during laboratory burns as part of the fourth Fire Lab at Missoula Experiment (FLAME-4) and analyzed by two-dimensional gas chromatography–time-of-flight mass spectrometry (GC × GC–ToFMS). The sensitivity and resolving power of GC × GC–ToFMS allowed the acquisition of the most extensive data set of BB NMOCs to date, with measurements for 708 positively or tentatively identified compounds. Estimated emission factors (EFs) are presented for these compounds for burns of six different vegetative fuels, including conifer branches, grasses, agricultural residue, and peat. The number of compounds meeting the peak selection criteria ranged from 129 to 474 among individual burns, and included extensive isomer groups. For example, 38 monoterpene isomers were observed in the emissions from coniferous fuels; the isomeric ratios were found to be consistent with those reported in relevant essential oils, suggesting that the composition of such oils may be very useful when predicting fuel-dependent terpene emissions. Further, 11 sesquiterpenes were detected and tentatively identified, providing the first reported speciation of sesquiterpenes in gas-phase BB emissions. The calculated EFs for all measured compounds are compared and discussed in the context of potential SOA formation.
0

Ultrasonic Cigarettes: Chemicals and Cytotoxicity are Similar to Heated-Coil Pod-Style Electronic Cigarettes

Esther Omaiye et al.Mar 3, 2024
ABSTRACT Our purpose was to test the hypothesis that ultrasonic cigarettes (u-cigarettes), which operate at relatively low temperatures, produce aerosols that are less harmful than heated-coil pod-style electronic cigarettes (e-cigarettes). The major chemicals in SURGE u-cigarette fluids and aerosols were quantified, their cytotoxicity and cellular effects were assessed, and a Margin of Exposure risk assessment was performed on chemicals in SURGE fluids. Four SURGE u-cigarette flavor variants (“Watermelon Ice,” “Blueberry Ice,” “Green Mint,” and “Polar Mint”) were evaluated. Flavor chemicals were quantified in fluids and aerosols using gas chromatography/mass spectrometry. Cytotoxicity and cell dynamics were assessed using the MTT assay, live-cell imaging, and fluorescent microscopy. WS-23 (a coolant) and total flavor chemical concentrations in SURGE were similar to e-cigarettes, while SURGE nicotine concentrations (13 - 19 mg/mL) were lower than many 4 th generation e-cigarettes. Transfer efficiencies of dominant chemicals to aerosols in SURGE ranged from 44 - 100%. SURGE fluids and aerosols had four dominant flavor chemicals (> 1 mg/mL). Toxic aldehydes were usually higher in SURGE aerosols than in SURGE fluids. SURGE fluids and aerosols had aldehyde concentrations significantly higher than pod-style e-cigarettes. Chemical constituents, solvent ratios, and aldehydes varied among SURGE flavor variants. SURGE fluids and aerosols inhibited cell growth and mitochondrial reductases, produced attenuated and round cells, and depolymerized actin filaments, effects that depended on pod flavor, chemical constituents, and concentration. The MOEs for nicotine, WS-23, and propylene glycol were < 100 based on consumption of 1 - 2 SURGE cigarettes/day. Replacing the heating coil with a sonicator did not eliminate chemicals, including aldehydes, in aerosols or diminish toxicity in comparisons between SURGE and other pod products. The high concentrations of nicotine, WS-23, flavor chemicals, and aldehydes and the cytotoxicity of SURGE aerosols do not support the hypothesis that aerosols from u-cigarettes are less harmful than those from e-cigarettes.
1

Menthol in Electronic Cigarettes: A Contributor to Respiratory Disease?

Vijayalekshmi Nair et al.Mar 16, 2020
SUMMARY Menthol is widely used in tobacco products. This study compared the effects of menthol on human bronchial epithelium using submerged cultures, a VITROCELL® cloud chamber that provides air liquid interface (ALI) exposure without solvents or heating, and a Cultex ALI system that delivers aerosol equivalent to that inhaled during vaping. In submerged culture, menthol significantly increased calcium influx and mitochondrial reactive oxygen species (ROS) via the TRPM8 receptor, responses that were inhibited by a TRPM8 antagonist. VITROCELL® cloud chamber exposure of BEAS-2B monolayers increased mitochondrial protein oxidation, expression of the antioxidant enzyme SOD2, activation of NF-κB, and secretion of inflammatory cytokines (IL-6 and IL-8). Proteomics data collected following ALI exposure of 3D EpiAirway tissue in the Cultex showed upregulation of NRF-2-mediated oxidative stress, oxidative phosphorylation, and IL-8 signaling. Across the three platforms, menthol adversely effected human bronchial epithelium in a manner that could lead to respiratory disease. Graphical Abstract. Mechanism of action of menthol on human bronchial epithelium. Three in vitro platforms were used to study the effect of menthol on bronchial epithelium. In submerged culture (using BEAS-2B cells), menthol produced rapid calcium influx followed by an increase in oxidative stress and inflammatory cytokines. ALI exposure of BEAS-2B cells to unheated menthol in a cloud chamber caused activation of an inflammatory transcription factor (NF-κB) and oxidative stress. Proteomics analysis of human EpiAirway tissues exposed at the ALI to heated menthol EC aerosols identified changes in the expression of proteins involved in oxidative stress and in an inflammatory response.
Load More