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Enregistrement W2936950890 · doi:10.1017/s1431927619000400

High Speed Matrix Corrections for Quantitative X-ray Microanalysis Based on Monte Carlo Simulated K-Ratio Intensities

2019· article· en· W2936950890 sur OpenAlexaff
John Donovan, P. Pinard, Hendrix Demers

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodPhysicsMatrix (chemical analysis)Binary numberComputational physicsDynamic Monte Carlo methodPhotonKinetic Monte CarloElectronStatistical physicsMaterials scienceOpticsNuclear physicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to recent advances in modeling the production of characteristic X-rays, Monte Carlo simulation of electron-solid interactions can provide improved quantitative estimates of X-ray intensities for both homogeneous and heterogeneous interaction volumes. In the case of homogeneous materials, these modeled X-ray intensities can predict with excellent accuracy, matrix corrections for arbitrary compositions, arbitrary emission lines, and electron energies. By pre-calculating these Monte Carlo X-ray intensities for pure element standards and a range of compositions of binary systems, we can derive matrix corrections for complex compositions in real-time by parameterizing these k-ratios as the so-called alpha factors. This method allows one to perform Monte Carlo-based bulk matrix corrections in seconds for arbitrary and complex compositions (with two or more elements), by combining these binary alpha factors using the so-called beta expression. We are systematically calculating X-ray intensities for 11 compositions from 1 to 99 wt% for binary pairs of all emitters and absorbers in the periodic table, for the main emission lines (Kα, Kβ, Lα, Lβ, Mα, and Mβ) at beam energies from 5 to 50 keV, using Monte Carlo calculations based on a modified PENELOPE electron-photon transport code, although any other Monte Carlo software could also be utilized. Comparison of k-ratios calculated with the proposed method and experimental k-ratios from the Pouchou and Pichoir database suggest improvements over typical φ(ρz) methods. Additional comparisons with k-ratio measurements from more complex compositions would be ideal, but our testing of the additivity of the beta equation suggests that arbitrary compositions can be handled as well, except in cases of extreme fluorescence or absorption.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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