Mineral Characterization Using Scanning Electron Microscopy (SEM): A Review of the Fundamentals, Advancements, and Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
Scanning electron microscopy (SEM) is a powerful tool in the domains of materials science, mining, and geology owing to its enormous potential to provide unique insight into micro and nanoscale worlds. This comprehensive review discusses the background development of SEM, basic SEM operation, including specimen preparation and image processing, and the fundamental theoretical calculations underlying SEM operation. It provides a foundational understanding for engineers and scientists who have never had a chance to dig in depth into SEM, contributing to their understanding of the workings and development of this robust analytical technique. The present review covers how SEM serves as a crucial tool in mineral characterization, with specific discussion on the workings and research fronts of SEM-EDX, SEM-AM, SEM-MLA, and QEMSCAN. With automation gaining pace in the development of all spheres of technology, understanding the uncertainties in SEM measurements is very important. The constraints in mineral phase identification by EDS spectra and sample preparation are conferred. In the end, future research directions for SEM are analyzed with the possible incorporation of machine learning, deep learning, and artificial intelligence tools to automate the process of mineral identification, quantification, and efficient communication with researchers so that the robustness and objectivity of the analytical process can be improved and the analysis time and involved costs can be reduced. This review also discusses the idea of integrating robotics with SEM to make the equipment portable so that further mineral characterization insight can be gained not only on Earth but also on other terrestrial grounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».