Hard X-Ray Spectro Microprobe Analysis of Inhomogeneous Solids: A Case Study. Element Distribution and Speciation in Selected Iron Meteorites
Notice bibliographique
Résumé
The hard X‐ray microprobe provides an effective methodology for the non‐destructive analysis of inhomogeneous materials. Application of X‐ray absorption/fluroescence spectroscopy techniques (XANES and EXAFS) permits the speciation of the elements and yields information about the local structural environment. Microfocussed, monochromatic, tunable X‐rays allows examination of small areas of micrometer dimensions with spectroscopic procedures. Typically the materials which are presented are thick and cannot be altered for the experiment. This condition introduces difficulties which may compromise the results. Herein we discuss those difficulties and show that the system can yield reliable results in spite of the compromises. Some results are presented on the two iron meteorites we have examined. These specimens are representative of highly inhomogeneous materials and illustrate the difficulties encountered with compositional variations which may occur at sub‐millimeter dimensions and also illustrate the difficulties presented by the need to analyze components present at ppm concentration levels in a concentrated matrix. In these particular samples the major constituent is Fe which ranges from 90% to 70%, balanced by Ni which ranges from 10% to 30%. The critical diagnostic trace elements Ga and Ge which must also be analyzed are present at the 80 and 340 ppm level respectively. These diagnostic elements have been shown by EXAFS to be substitutionally placed in the matrix of the major element species in these meteorite samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».