Comparison of Two SEM-EDX Methods for the Analysis of Produced Water Scale Filter Papers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-vacuum scanning electron microscopy (SEM) / energy dispersive x-ray (EDX) analysis can be used to characterize the nature of inorganic scale from produced water (Method 1); routinely used to visually determine the degree, form and composition of scale particulates. Quantitative data on scale coverage can be extracted through image analysis, and morphology can indicate origins of particulates (transported scale, active scale…). Recent trends demand more detailed quantitative analysis, believed to produce more accurate / reproducible results. Such a method is automated SEM-EDX particle analysis (Method 2). This has the advantage of full automation and delivers quantitative data on scale coverage, composition, shape and size. Neither method is perfect, the first relies on experienced SEM users, is a manual method, susceptible to bias, and is often perceived as producing qualitative data, while the second method although producing large quantitative data sets, depends upon the criteria used to classify particles, and can be time consuming. Both methods were used to examine a number of filtered produced water samples. The traditional manual method provides good representative results on scale coverage, details on particulate morphology and composition, and can be undertaken in about thirty minutes per sample; it is also a simple matter to differentiate between particulate and blanket scale deposits. The second method generates superior levels of quantitative data, but results are dependent on image thresholding (for particle selection), erroneous misleading results are all too easily obtained (unless rigorously tested particle classification schemes are used), and the method can take in excess of an hour per sample. In general Method 1 should be adequate to track scale issues from produced water, which can be supplemented where desired by automated particle analysis (APA). Where APA is to be used it is recommended that an industry standard classification criterion be developed, which will increase the degree of confidence that can be applied to results, and allow direct comparison of results between laboratories.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».