Advancing Soil and Environmental Analysis with Dual-Wavelength Raman Spectroscopy and Machine Learning 
Notice bibliographique
Résumé
Advanced environmental measurements require versatile, high-throughput methodologies that can analyze complex and heterogeneous systems. Raman spectroscopy presents a promising solution as an optical measurement technique, owing to its minimal sample preparation requirements, real-time and non-destructive measurements, and its potential for field deployment. However, its adoption in environmental applications has been limited by challenges such as fluorescence interference and sample heterogeneity. Here, we describe a dual-wavelength Raman spectroscopy approach that overcomes these challenges, enabling precise and reliable measurements of soil. Central to our approach is a custom Shifted-Excitation Raman Difference Spectroscopy (SERDS) instrument, which integrates advanced optical design, signal processing, and machine-learning multivariate analysis. We utilize our SERDS methodology to measure soil organic carbon (SOC) in agricultural soils and tire wear particles. By leveraging custom spectral collection strategies and signal processing tools, such as common-mode rejection (CMR) along with hyperspectral data fusion techniques, we effectively mitigate fluorescence interference, particle size variations, and nonlinear optical behavior in soils for accurate SOC and tire wear quantification. Nonlinear machine-learning regression techniques, including tree-based models and a custom Partial Least Squares Regression algorithm, enhance predictive accuracy and validate the methodology. While the measurement of SOC and tire wear particles in soil highlight the potential of our SERDS methodology in advancing real-time and high-throughput soil measurements, its versatility extends to a broad range of environmental sensing applications, including water quality monitoring, pollutant detection, and the analysis of complex environmental systems. This research presents an in-depth examination of the design and implementation of the SERDS instrument and methodology, showcasing its potential for advancing environmental measurement and its adaptability for addressing a wide range of analytical challenges in environmental science.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».