Rapid 3D chemical‐specific imaging of minerals using stimulated Raman scattering microscopy
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Notice bibliographique
Résumé
Raman microscopy, which offers chemical‐specific imaging, has important applications in geological sciences. Conventional Raman imaging, however, is challenged by long acquisition times and can be overwhelmed by sample fluorescence. Here, we present the first applications of stimulated Raman scattering (SRS) microscopy, a nonlinear optical Raman technique, to samples of mineralogical interest. Combined with second harmonic generation microscopy, SRS offers a multimodal tool for rapid imaging of mineral samples with chemical specificity, structural sensitivity, and excellent three‐dimensional resolution. Our spectral focusing implementation allows for very rapid scanning of Raman spectral lineshapes, with an adjustable spectral resolution (set here to 25 cm −1 ) and an overall tuning range of 400–4500 cm −1 . In mineralogical applications, this wide‐tuning range offers hyperspectral imaging of both trapped organics, via the CH region (~2900 cm −1 ), and the lower frequency (<1000 cm −1 ) ‘fingerprint’ modes important for mineral identification. The simultaneously acquired second harmonic generation image reveals details of the local crystallinity of non‐centrosymmetric minerals such as quartz. As opposed to single‐spectral‐point imaging, we emphasize the importance of tuning over the Raman lineshape while imaging, to unambiguously distinguish the resonant Raman response from nonresonant background signals. Based on the range of samples studied here, we believe that multimodal SRS microscopy will become a valuable imaging tool in the earth sciences, particularly in mineralogy, petroleum, and mineral resources research. ©2017 Her Majesty the Queen in Right of Canada Journal of Raman Spectroscopy ©2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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