Visualization of critical metals in marine nodules by rapid and high-resolution LA-ICP-TOFMS mapping
Notice bibliographique
Résumé
Polymetallic nodules are one of the most ubiquitous critical metal reservoirs in the deep sea during early diagenesis. Trace elements including REY (Rare earth elements + Y), can provide a wealth of information to document the source-to-sink (STS) processes and critical metals enrichment regimes. Element imaging is an important “see-through” technique to display the distribution of multi-elements to understand the respective concentration relationship. However, traditional elemental mapping of macro (several millimeters) and micro (tens of micrometers) areas has remained a major challenge due to the long analytical time and low lateral resolution. Here, we apply inductively coupled plasma time-of-flight mass spectrometry (ICP-TOFMS), coupled to laser ablation (LA) with a low-dispersion two-volume sample cell and a dual concentric injector at both the macro- and micro-scales. LA-ICP-TOFMS mapping was applied to an entire polymetallic nodule (size of 10 * 9 mm2 @ 40 µm2 spot size, 1300 µm/s scan speed and 15 Hz frequency) and microdomains with microlayers (size of 700 * 350 µm2 @ 1 µm2, 200 µm/s and 200 Hz), respectively. The intra-nodule distribution patterns of elements are mainly controlled by the occurrence minerals. For example, the distribution patterns of some metals (e.g., Cu, Co, Ni) are similar to that of Mn, indicating these metals host in Mn-phase minerals. There is a trend of decreasing and then increasing of these elements from the inner to the outer layer, suggesting that the redox environment may have undergone a process from oxic to suboxic and then to oxic during the growth process. Our results demonstrate the feasibility of LA-ICP-TOFMS analysis on soft and porous materials, whose advantages include a shorter time and higher lateral resolution compared with traditional LA-ICP-QMS, expanding the geochemical mapping techniques for deep-sea early diagenetic sediments samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».