Détection de matériaux énergétiques dans les eaux naturelles souterraines par spectroscopie de résonance des plasmons de surface portable
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des dernières années, les matériaux énergétiques, tels que le 2,4,6-trinitrotoluène (TNT) et le 1,3,5-trinitro perhydro-1,3,5-triazine (RDX), ont été utilisés lors des activités d’entrainement militaire, ayant un impact potentiel sur l’environnement, les bases militaires, la population environnante, la faune et la flore. Sur les champs de tir, les sols à proximité des cibles et autour des positions de tir nécessitent une surveillance particulière, puisqu’il est possible de trouver une importante quantité de résidus d’explosif qui peuvent être transportés vers les eaux de surface et des eaux souterraines avec les précipitations. Toutefois, la procédure actuelle pour détecter des matériaux énergétiques dans l'eau naturelle est complexe, longue, nécessite un personnel hautement spécialisé et augmente le risque de contamination croisée. Par conséquent, il est difficile d'assurer un contrôle rapide et continu des contaminants. En fait, l'objectif des travaux présentés dans ce mémoire est de développer une technique pour identifier et quantifier les explosifs et leurs produits de dégradation dans les eaux naturelles. En outre, ce test doit être in situ, en continu, peu coûteux et rapide. La résonance des plasmons de surface (SPR) a été donc utilisée pour quantifier les matériaux énergétiques. Une matrice de bis-aniline réticulée avec des nanoparticules d’or (AuNPs) est utilisée en tant que polymère à empreinte moléculaire (MIP) sur le film d'or pour capturer sélectivement le composé d’intérêt. L'association de la molécule d’intérêt, tel que le TNT ou RDX, au MIP par interactions π-donneur-accepteur permet la détection d'explosifs suite aux changements d’indice de réfraction sur la sonde. Le couplage entre les plasmons des AuNPs et de la couche d'or peut également augmenter les signaux SPR. Le test optimisé a ensuite été utilisé sur une base militaire canadienne. L'utilisation de cet essai à base de MIP fournit un outil pour l'extraction et la pré-concentration de TNT ou RDX à la surface d’une sonde SPR et permet leur détection en continu de faibles concentrations dans les eaux naturelles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».