Introducing the Novel Mixed Gaussian-Lorentzian Lineshape in the Analysis of the Raman Signal of Biochar
Notice bibliographique
Résumé
In this research, an innovative procedure is proposed to elaborate Raman spectra obtained from nanostructured and disordered solids. As a challenging case study, biochar, a bio-derived carbon based material, was selected. The complex structure of biochar (i.e., channeled surface, inorganic content) represents a serious challenge for Raman characterization. As widely reported, the Raman spectra are closely linked to thermal treatments of carbon material. The individual contributions to the Raman spectra are difficult to identify due to the numerous peaks that contribute to the spectra. To tackle this problem, we propose a brand new approach based on the introduction, on sound theoretical grounds, of a mixed Gaussian--Lorentzian lineshape. As per the experimental part, biochar samples were carbonized in an inert atmosphere at various temperatures and their respective spectra were successfully decomposed using the new lineshape. The evolution of the structure with carbonization temperature was investigated by Raman and XRD analysis. The results of the two techniques fairly well agree. Compared to other approaches commonly reported in the literature this method (i) gives a sounder basis to the lineshape used in disordered materials, and (ii) appears to reduce the number of components, leading to an easier understanding of their origin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».