PARTICLE SIZE ANALYSIS OF DISPERSED OIL AND OIL‐MINERAL AGGREGATES WITH AN AUTOMATED ULTRAVIOLET EPI‐FLUORESCENCE MICROSCOPY SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes recent advances in microscopic analysis for quantitative measurement of oil droplets. Integration of a microscope with bright-field and ultraviolet epi-fluorescence illumination (excitation wavelengths 340-380 nm; emission wavelengths 400-430 nm) fitted with a computer-controlled motorized stage, a high resolution digital camera, and new image-analysis software, enables automatic acquisition of multiple images and facilitates efficient counting and sizing of oil droplets. Laboratory experiments were conducted with this system to investigate the size distribution of chemically dispersed oil droplets and oil-mineral aggregates in baffled flasks that have been developed for testing chemical dispersant effectiveness. Image acquisition and data processing methods were developed to illustrate the size distribution of chemically dispersed oil droplets, as a function of energy dissipation rate in the baffled flasks, and the time-dependent change of the morphology and size distribution of oil-mineral aggregates. As a quantitative analytical tool, epifluorescence microscopy shows promise for application in research on oil spill response technologies, such as evaluating the effectiveness of chemical dispersant and characterizing the natural interaction between oil and mineral fines and other suspended particulate matters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».