Laboratory and synchrotron validation of µ-XRF for sulfur mapping in CTMP paper samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transition toward renewable, fiber-based packaging requires an improved understanding of chemical modifications in high-yield pulps such as chemithermomechanical pulp (CTMP). Sulfonation uniformity is essential for the energy-efficient production of high-strength CTMP pulp. However, laboratory methods only measure total sulfur and cannot illustrate its distribution at the fiber level, which can be visualized using µ-XRF. In this work, we present a laboratory µ-XRF system developed at Mid Sweden University and assess its capability to detect light elements in CTMP paper handsheets. A 32×32 point grid scan (1.6 × 1.6 mm 2 field of view, 50 μm step, 300 s/point) successfully resolved sulfur K α (2.31 keV) and calcium K α (3.69 keV) fluorescence without helium flushing. Comparative measurements at the Elettra synchrotron confirmed consistency of sulfur peak position and spatial distribution, with higher spectral resolution and signal-to-noise ratio. Histogram analysis using Wasserstein distance metrics demonstrated close agreement between datasets despite differing acquisition conditions. These results demonstrate that laboratory XRF can reproducibly detect and map sulfur in CTMP fibers under ambient conditions, providing a practical tool to complement synchrotron studies and supporting the development of energy-efficient, fiber-based packaging materials.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».