MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395690117 · doi:10.1016/j.sab.2024.106932

Assessing the feasibility of laser induced breakdown spectroscopy for detecting nitrogen in martian surface sediments

2024· article· en· W4395690117 sur OpenAlexafffund
Erin Gibbons, Richard Léveillé, Kim Berlo

Notice bibliographique

RevueSpectrochimica Acta Part B Atomic Spectroscopy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésLaser-induced breakdown spectroscopyMartian surfaceMartianNitrogenSpectroscopyEnvironmental scienceEnvironmental chemistryLaserAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceAstrobiologyMars Exploration ProgramChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the detection of fixed nitrogen in meteorites and directly on Mars' surface, the abundance and distribution of nitrogen sequestered in the martian crust remains unknown. Given that nitrogen is a bioessential element that is required for the synthesis of amino acids, nucleic acids, and other organic molecules vital for life, this gap in knowledge is one of the most important challenges in constraining martian habitability. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) has the capability to detect N in natural rock samples and is available as a stand-off survey instrument on multiple currently active Mars rovers, creating an immediate opportunity to map the stratigraphic distribution of N within diverse depositional settings. However, little has been published regarding the detection of N with LIBS. To lay a foundation for N detection on Mars using LIBS, we synthesized a comprehensive suite of samples with variable amounts of nitrogen (as nitrate or ammonium) in either a Mars regolith simulant or a clay matrix. We present baseline spectra of N emission in Mars-relevant matrices and identify spectral interferences. Our results indicate that 17 diagnostic N emission lines are reliably detectable from mineral-bound N against a basaltic background, but only four lines exhibit sufficient sensitivity to be detected across a range of N concentrations and within all tested matrices. To elucidate optimized strategies for quantification, we present an iterative series of PLS models. We find that prediction accuracy is improved by restricting the compositional range of the training set, normalizing the data, subtracting baseline continuum emission, and simultaneously modeling the emission behaviour of multiple diagnostic N lines at once. We observe that the prediction uncertainty increases (worsens) from 8.4% to 29.9% if models are used to predict N in samples with a dissimilar matrix than those used during training, suggesting poor generalizability outside the training range. Consequently, future work should focus on developing a larger, more diverse training set that encompasses the range of N concentrations and phases expected to be encountered on Mars, which may be used to train generalizable models. Overall, this work demonstrates that LIBS is a promising tool for determining the abundance of N sequestered in martian surface materials and lays a foundation for future development. • Baseline LIBS spectra presented to identify nitrogen lines in Mars-analog matrices. • Systematic evaluation of best emission lines for detection and quantification. • Robust strategies for optimizing quantitative PLS prediction models are presented. • LIBS is a promising tool to survey for essential nitrogen on Mars' surface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpectrochimica Acta Part B Atomic SpectroscopyMême sujetLaser-induced spectroscopy and plasmaTravaux en français237 207