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Enregistrement W4220667419 · doi:10.3390/min12030337

High-Throughput Analysis of Offshore Well Drill-Cuttings via SEM-Automated Mineralogy Using Single-Step Trans-Vertical Moulds

2022· article· en· W4220667419 sur OpenAlexaff
David Grant, Dylan Goudie, Derek H. C. Wilton

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlicingEpoxyPolishingGeologyMineralogyMaterials scienceSubmarine pipelineComputer scienceComposite materialGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-step trans-vertical moulds used to prepare grain mounts for SEM-automated-mineralogy based instruments have been shown to lead to more representative sample statistics. For samples that contain a variety of mineral phases, denser phases can settle to the bottom of an epoxy mould during the curing phase. Slicing and polishing a cross section through density-stratified moulds of the sample material can compensate for this. Aliquots from offshore drill well cuttings were prepared using three different methods: (1) traditional epoxy mounting, (2) two-step trans-vertical moulds, and (3) single-step trans-vertical moulds. All were analysed with a FEI Quanta 650 FEG instrument using MLA software with similar acquisition parameters. The results indicate that the single-step trans-vertical moulds are reproducible, lead to more accurate statistics, and yield MLA calculated elemental assays that closely match with data from standard analytical methods. In addition, these moulds can be made in half the time of the two-step trans-vertical moulds, and because of the unique geometry of the custom-made SEM holders, the analytical throughput is doubled. Depending on the size fraction of the well cuttings, the throughput can be further increased by slicing off the remaining epoxy to allow for more samples in the 26x TV holder. A unique cell holder was created to accommodate these trans-vertical samples, allowing them to fit into a LA-ICP-MS instrument such that detailed follow-up microanalyses can be conducted on specific minerals. For instance geochronology can be conducted on grains of interest (e.g., zircons), which had been mapped by the SEM-MLA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
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