MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995948329 · doi:10.1144/geochem2013-199

Analysis of powdered reference materials and known samples with a benchtop, field portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometer: evaluation of performance and potential applications for exploration lithogeochemistry

2014· article· en· W1995948329 sur OpenAlexaff
Stephen J. Piercey, Mary C. Devine

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray fluorescenceSpectrometerFluorescenceMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOpticsPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powdered international reference materials and samples with previously obtained conventional geochemical data were analysed using a benchtop portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometer to test the abilities of pXRF in silicate rock lithogeochemistry. Results from international reference materials illustrate that pXRF can provide very precise data for many major, minor, and trace elements, generally with RSD values of <7.5 % and many <5 %, except at very low concentrations (i.e. approaching the limit of detection). Despite good precision, accuracy is highly variable and ranges from excellent to reasonable for many major and minor elements (±15–20 % relative difference, RD, for Al 2 O 3 , SiO 2 , K 2 O, CaO, Fe 2 O 3 , TiO 2 , and MnO±S), base metals (±20 % for Cu, Zn), the low field strength (LFSE) and high field strength elements (HFSE) (±15 % RD for Rb, Ba, Zr; ±20 % RD for Nb). Poor accuracy was obtained for MgO, P 2 O 5 , and the transition elements (V, Cr, Ni); Sr shows variable accuracy. Comparison of pXRF results to independent samples with data from conventional analyses illustrates very poor correlation for MgO, P 2 O 5 , V, Cr, and Ni, suggesting they have poor accuracy by pXRF. Aluminum (Al 2 O 3 ), SiO 2 , and Zn have r 2 values of c . 0.6–0.7 illustrating reasonable correlation, whereas most other elements (S, K 2 O, CaO, TiO 2 , MnO, Fe 2 O 3 , Co, Cu, Pb, Rb, Sr, Ba, Zr, Nb, U, As, and Mo) have very good to excellent correlation between pXRF data and conventional analysis (i.e. r 2 >0.80). In addition, many of the elements with r 2 >0.8 have slopes that are close to 1 or within 20 % of ideal, indicating that pXRF is replicating the results of conventional analyses and likely within ±20 % of what can be obtained by conventional methods. Down-hole profiles of pXRF data and element ratios replicate the geometry of the profiles from conventional analyses and illustrate the ability of the pXRF to discriminate rock type, alteration, and mineralization in unknown samples. Portable XRF can provide fit-for-purpose data that is useful in discriminating lithogeochemical variations related to lithology, alteration, and mineralization. However, pXRF should be considered a preliminary screening tool for sample selection and not a substitute for conventional lithogeochemical methods (e.g. XRF, fusion ICP-ES and ICP-MS), particularly when important economic decisions are to be made using such data (e.g. NI-43-101 resource calculations). Supplementary Material: Collated data for repeat analyses of reference materials in Mining Plus (Table 1) and Soil 3 Beam (Table 2) modes. Tables 3-9 contain plots comparing results from pXRF to accepted values for various reference materials. All tables are available at at www.geolsoc.org.uk/SUP18735

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeochemistry Exploration Environment AnalysisMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207