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Enregistrement W4415929257 · doi:10.1088/1748-0221/20/11/c11002

Laboratory and synchrotron validation of µ-XRF for sulfur mapping in CTMP paper samples

2025· article· en· W4415929257 sur OpenAlexaff
Farangis Foroughi, Hans Bergman, D. Krapohl, Hafizur Rahman, Dean Chapman, R.H. Menk, Börje Norlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Instrumentation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchrotronSulfurSynchrotron radiationAnalytical Chemistry (journal)X-ray fluorescenceImage resolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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