Improving lithological discrimination in exploration drill-cores using portable X-ray fluorescence measurements: (1) testing three Olympus Innov-X analysers on unprepared cores
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Portable X-ray fluorescence (pXRF) analysers are increasingly popular tools for geoscientific applications, including mineral exploration. One promising application, illustrated in the companion paper, is to obtain high-spatial resolution down-hole geochemical profiles using pXRF on unprepared exploration drill-cores. However, the precision and accuracy of pXRF analysers on such samples is not well studied. We have tested three Olympus Innov-X analysers, both on a sediment standard (NIST 2702, ‘Inorganics in Marine Sediment’) and in-situ on unmineralized rock cores from volcanic and intrusive, mafic to felsic lithologies. We conclude that pXRF is quite precise for a number of elements, but not very accurate using factory calibrations. For example, the 1σ precision of one Delta Premium analyser tested on a basaltic core, in mining plus mode, with a 60 s integration time, is better than 5 % for Al, Ca, Fe, K, Mn, S, Si, Ti, Zn and Zr. The same analyser, tested on a range of volcanic and intrusive core samples, yielded the following average systematic errors: Al -23 %, Ca -4 %, Fe +1 %, K -9 %, Mg -17 %, Mn -15 %, P +218 %, Si +4 %, Ti -23 %, Cu +220 %, Zn +151 %, and Zr +17 %. These systematic errors can largely be removed by the application of correction factors, which are unique to each analyser and each project. Without such corrections, the three analysers tested, including two ‘identical’ Delta Premium models, yield different results on the same sample. Another important finding is that within 20 cm long core samples, the effect of mineralogical heterogeneity on in-situ pXRF data is much larger than that of the instrument precision. Finally, with the Delta analysers, both the ‘mining plus’ and the ‘soil’ modes are needed to determine as many elements as possible with the best data quality possible.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle