Multivariate factor analysis of heavy minerals concentrate from Athabasca oil sands tailings by X‐ray photoelectron spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate factor analysis of X‐ray photoelectron spectroscopy data acquired from Athabasca oil sands heavy minerals concentrate was used to identify the primary mineral components and their physical associations. Using large‐area spectroscopy, a principal components analysis (PCA) and Varimax rotation of the PCA spectral loadings matrix demonstrated that the most significant factors index the mineral chemistry by virtue of the within‐factor spectral correlations. Analysis of the Varimax rotated factor scores indicated the physical character of several mineral associations. Emphasis is placed on the high‐value materials, namely, zircon and the titanium‐bearing minerals. In spectral imaging mode, Varimax rotation in the spatial domain applied to a PCA noise‐reduced data reconstruction was used to render component images illustrating the spatial distribution of selected mineral chemistries. The component images also revealed evidence of surface species consistent with pyrite weathering. Data are supported with optical microscopy and energy‐dispersive X‐ray spectroscopy. Our work demonstrates the utility of multivariate spectroscopic techniques in the analysis of complex mineral chemistry. © 2013 National Research Council Canada and John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».