Ionic liquid‐based observation technique for nonconductive materials in the scanning electron microscope: Application to the characterization of a rare earth ore
Notice bibliographique
Résumé
A new approach for preparing geological materials is proposed to reduce charging during their characterization in a scanning electron microscope. This technique was applied to a sample of the Nechalacho rare earth deposit, which contains a significant amount of the minerals fergusonite and zircon. Instead of covering the specimen surface with a conductive coating, the sample was immersed in a dilute solution of ionic liquid and then air dried prior to SEM analysis. Imaging at a wide range of accelerating voltages was then possible without evidence of charging when using the in-chamber secondary and backscattered electrons detectors, even at 1 kV. High resolution x-ray and electron backscatter diffraction mapping were successfully obtained at 20 and 5 kV with negligible image drifting and permitted the characterization of the microstructure of the zircon/fergusonite-Y aggregates encased in the matrix minerals. Because of the absence of a conductive layer at the surface of the specimen, the Kikuchi band contrast was improved and the backscatter electron signal increased at both 5 and 20 kV as confirmed by Monte Carlo modeling. These major developments led to an improvement of the spatial resolution and efficiency of the above characterization techniques applied to the rare earth ore and it is expected that they can be applied to other types of ores and minerals.
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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 | 0,000 | 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 ».