Rapid fingerprinting technology of heavy oil spill by mid-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
With the increase of unconventional oil production and transportation, the detection methods of light crude oil have been challenged. Mid-Infrared spectroscopy can reflect the functional group of the oil related samples, which has strong absorption signals with distinguishable peaks featured as a fast, economy, and robust technique. Nevertheless, the previous study and application of oil relevant samples, such as petroleum chemical industry online monitoring, are mainly based on Near-infrared spectroscopy. Recently, the rapid development of the spectral instrument manufacturing and the data analysis methods provides a more comprehensive technical support for the rapid and accurate identification of marine oil spill by Mid-infrared spectroscopy. In this paper, 10 crude oil samples were selected for infrared spectroscopy detection, and the results were analysed and compared with those of gas chromatography flame ionization detection method. The character information of the IR spectra and GC/FID chromatograms were extracted and classified both by principal component analysis and partial least squares regression. Under the condition of small sample size, the recognition accuracy was up to 100%. The results show that the mid-infrared method combined with chemometrics can be expected to achieve rapid, accurate and economical identification of heavy oil species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».