Uranium, thorium, and potassium analyses using pXRF spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The application of portable XRF spectrometry (pXRF) for determining concentrations of uranium (U), thorium (Th) and potassium (K) was evaluated using a combination of 12 Certified Reference Materials, 17 Standard Reference Materials, and 25 rock samples collected from areas of known U occurrences or mineralization. Samples were analysed by pXRF in Soil, Mining Cu/Zn and Mining Ta/Hf modes. Resulting pXRF data were compared to published recommended values, obtained by total or near total digestion methods with ICP-MS and ICP-OES analysis. Results for pXRF show a linear relationship, for thorium, potassium, and uranium (<5000 ppm U) as compared to the recommended concentrations. However, above 5000 ppm U, pXRF results show an exponential relationship with under reporting of pXRF concentrations compared to recommended values. Accuracy of the data can be improved by post-analysis correction using linear regression equations for potassium and thorium, and samples with <5000 ppm uranium; an exponential correction curve is required at >5000 ppm U. In addition, pXRF analyses of samples with high concentrations of uranium (e.g. >1 wt.% U) significantly over-estimated potassium contents as compared to the published values, indicating interference between the two elements not calibrated by the manufacturer software.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».