Portable X-ray fluorescence measurements on exploration drill-cores: comparing performance on unprepared cores and powders for ‘whole-rock’ analysis
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
One geoscience application of portable XRF (pXRF) technology is acquiring ‘whole-rock’ analyses of unmineralized or weakly mineralized rock cores for major oxides and trace elements, to fill the gaps between traditional laboratory analyses and/or obtain geochemical data more quickly. But the question of whether the samples actually need to be crushed and pulverized before analysis to produce useful results has not been extensively studied. In this paper pXRF data quality is compared on unprepared rock cores and on powders in three ways: instrumental precision (relative standard deviation [RSD] of a series of measurements on the same spot), sample precision (for unprepared samples, RSD of a series of measurements on different spots on the core), and accuracy (average pXRF value versus laboratory geochemistry). Two Olympus Innov-X Delta Premium pXRF devices were tested on 27 core samples of dense, non-mineralized, fine- to medium-grained, Precambrian volcanic and intrusive rocks from Canada. In general, sample preparation does not improve instrumental precision or accuracy. The significant advantage of powders is to avoid mineralogical heterogeneity. However, sample precision for in situ data is improved by averaging multiple measurements of different points on the sample: a significant gain is obtained between three and seven measurements. The sample precisions at 25 points – which is about the most measurements one can make during the same amount of time used for powdering a rock core sample – are better than the instrumental precision on powders for most elements. For high spatial resolution down-hole element profiles on entire drill-holes, in situ pXRF measurements with smoothing (e.g. 3–5 point moving averages) provide fit-for-purpose data; the alternative of turning the entire drill-core into powder is not realistic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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