Laser-Induced Breakdown Spectroscopy—An Emerging Analytical Tool for Mineral Exploration
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
The mineral exploration industry requires new methods and tools to address the challenges of declining mineral reserves and increasing discovery costs. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) represents an emerging geochemical tool for mineral exploration that can provide rapid, in situ, compositional analysis and high-resolution imaging in both laboratory and field and settings. We demonstrate through a review of previously published research and our new results how LIBS can be applied to qualitative element detection for geochemical fingerprinting, sample classification, and discrimination, as well as quantitative geochemical analysis, rock characterization by grain size analysis, and in situ geochemical imaging. LIBS can detect elements with low atomic number (i.e., light elements), some of which are important pathfinder elements for mineral exploration and/or are classified as critical commodities for emerging green technologies. LIBS data can be acquired in situ, facilitating the interpretation of geochemical data in a mineralogical context, which is important for unraveling the complex geological history of most ore systems. LIBS technology is available as a handheld analyzer, thus providing a field capability to acquire low-cost geochemical analyses in real time. As a consequence, LIBS has wide potential to be utilized in mineral exploration, prospect evaluation, and deposit exploitation quality control. LIBS is ideally suited for field exploration programs that would benefit from rapid chemical analysis under ambient environmental conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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