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Enregistrement W3022424959 · doi:10.1111/maps.13346

Co-ordinated UV Reflectance and Raman Spectroscopy of Martian Meteorites and Terrestrial Analogue Samples

2019· article· en· W3022424959 sur OpenAlexaboutno aff
M. M. Grady, Feargus Abernethy, Thomas J. Barrett, C. Batty, C. C. Bedford, Pamela Rowden

Notice bibliographique

RevueOpen Research Online (The Open University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteoriteAstrobiologyMartianReflectivityRaman spectroscopyMars Exploration ProgramSpectroscopyRemote sensingGeologyMineralogyMaterials scienceChemistryOpticsPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Reflectance spectroscopy acquired by orbiting spacecraft over a range of wavelengths is a common tool used to determine the mineralogy of planetary surfaces. Hydrous and anhydrous silicate minerals, sulphides, sulphates and carbonates have prominent features in the Vis-NIR (λ ~ 300 – 2100 nm). Organic species are detectable at lower wavelengths, λ ~ 180 – 300 nm. Raman spectroscopy is a method employed to identify minerals and organic species <i>in situ</i> and will be part of the instrument suites carried by the Mars 2020 and ExoMars 2020 rovers for analysis of surface materials.<br/><br/>Aim: to investigate mineral-organic relationships in martian meteorites by UV-Vis microspectrophotometry (MSP) and Raman spectroscopy. Our intention is to produce spatial distributions of organic species on broken surfaces of martian meteorites and terrestrial analogues, providing a series of measurements to assist in interpretation of data acquired on Mars. That would then help in identifying suitable (potentially organic-rich) rocks for acquisition<br/>and caching. The project has synergies with the investigations that the Sherloc instrument will carry out on the surface of Mars<br/><br/>Method: Diffuse reflectance spectra of a series of minerals, powdered organic compounds and martian meteorites were obtained using a CRAIC UV-Vis MSP fitted with 3 Cassegrain objective lenses. The system has two lamps, deuterium and xenon, that operate in parallel, resulting in a useful spectral range of 200 – 900 nm. The lamp output is delivered to the microscope by fibre-optic, resulting in a focusable area of 2 x 2 µm to 10 x 10 µm, depending on the combination of mirrors selected. Incidence and exit angles are perpendicular to sample. Raman spectra were obtained using a Jobin Yvon Labram HR laser Raman microprobe equipped with 3 lasers (514 nm Ar ion, 632 nm HeNe and a 785 nm diode); separate spectra were taken using each of the three lasers. Material (usually &lt; 5 mg) broken from chips of martian meteorites and terrestrial basalts from Iceland, Norway and Canada were coarsely crushed (grain-size &lt; 200µm) and placed on quartz-glass slides for UV-Vis then Raman analysis.<br/><br/>Results: UV-Vis spectra (240 – 400 nm) from broken surfaces of inorganic minerals relevant to the composition of Mars’ surface and from the Chassigny, Nakhla, Shergotty and Zagami martian meteorites are shown in the figures below. The marked weak features at 257 nm and 280 nm are possibly from electronic transitions, whilst the stronger features in the meteorites at 320 nm and 345 nm may be from organic functional groups. Raman analysis will assist in absolute identification of these features. The next stage of the project is to re-analyse the specimens after they<br/>have been mixed with (a) individual organic molecules and (b) combinations of molecules, with the aim of determining the minimum concentration of organics detectable, both in UV-Vis and Raman spectra.<br/><br/>Summary: UV-Vis microspectrophotometry complemented by Raman spectroscopy is a potential tool for rapid, non-invasive and non-destructive laboratory analysis of planetary samples. Comparison with spectra from organic and inorganic species should allow elucidation of interactions between organics and mineral matrices, and assist in interpretation of data from the surface of Mars.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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