Transport of explosives I: TNT in soil and its equilibrium vapor
Notice bibliographique
Résumé
Landmine detection is an important task for military operations and for humanitarian demining. Conventional methods for landmine detection involve measurements of physical properties. Several of these methods fail on the detection of modern mines with plastic enclosures. Methods based on the detection signature explosives chemicals such as TNT and DNT are specific to landmines and explosive devices. However, such methods involve the measurements of the vapor trace, which can be deceiving of the actual mine location because of the complex transport phenomena that occur in the soil neighboring the buried landmine. We report on the results of the study of the explosives subject to similar environmental conditions as the actual mines. Soil samples containing TNT were used to study the effects of aging, temperature and moisture under controlled conditions. The soil used in the investigation was Ottawa sand. A JEOL GCMate II gas chromatograph ñ mass spectrometer coupled to a Tunable Electron Energy Monochromator (TEEM-GC/MS) was used to develop the method of analysis of explosives under enhanced detection conditions. Simultaneously, a GC with micro cell 63Ni, Electron Capture Detector (μECD) was used for analysis of TNT in sand. Both techniques were coupled with Solid-Phase Micro Extraction (SPME) methodology to collect TNT doped sand samples. The experiments were done in both, headspace and immersion modes of SPME for sampling of explosives. In the headspace experiments it was possible to detect appreciable TNT vapors as early as 1 hour after of preparing the samples, even at room temperature (20 °C). In the immersion experiments, I-SPME technique allowed for the detection of concentrations as low as 0.010 mg of explosive per kilogram of soil.
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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 | 0,001 |
| 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 ».