Elemental Composition Analysis of Plants and Composts Used for Soil Remediation by Laser‐Induced Breakdown Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Laser‐induced breakdown spectroscopy (LIBS) is a fast and reliable technique suitable for the simultaneous qualitative and quantitative analysis of major and trace elements in samples of various nature and origin. In last decades, the use of metal accumulator plants, in combination with compost, has become a cheap and sustainable alternative technique to lower soil contamination by toxic heavy metals. In the present work, the LIBS technique has been applied to measure the concentrations of selected elements, including Al, Ca, Cr, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Pb, Sr, and Zn, in two composts of different origin and nature and four accumulator plant species (Atriplex halimus, Brassica alba, Brassica napus, and Eruca vesicaria). The plant samples were analyzed either as bulk plant material or as specific organs (i.e. shoots and roots). The concentrations measured by LIBS were assessed by complementary induced coupled plasma‐optical emission spectroscopy. The significant correlation found between the data obtained by the two techniques (R = 0.732–0.999) supports the feasibility of LIBS for fast screening of major, trace and toxic elements in plant and compost samples. In conclusion, the LIBS technique shows promising for further applications in soil remediation as well as in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».