Raman Spectroscopy–Machine Learning Integration: Advancing High-Precision Quantitative Analysis of Na <sub>2</sub> SO <sub>4</sub> and CaCO <sub>3</sub> in Simulated Mural Surface White Pigments
Notice bibliographique
Résumé
Numerous precious ancient murals have seriously degraded due to long-term environmental impact and human damage. Prolonged environmental exposure renders them susceptible to salt-induced deterioration (exfoliation and cracking), damaging their physical integrity and artistic significance. In this study, Raman spectroscopy combined with partial least squares (PLS) was proposed for quantitatively analyzing the concentrations of sodium sulfate (Na 2 SO 4 ) and calcium carbonate (CaCO 3 ) of the surface white pigment of simulated mural samples. According to the salt concentration range of authentic murals, the particle size and gelatin concentration of pigments were optimized; 30 simulated mural samples were prepared; and Raman spectra were collected. Subsequently, the PLS calibration model was optimized by different spectral pretreatment methods and variable selection methods, and the predictive performance was evaluated using multiple statistical metrics, such as high coefficient of determination ( R 2 ), low values for root-mean-square error (RMSE), mean relative error (MRE), relative standard deviation (RSD), and satisfactory residual prediction deviation (RPD). The results demonstrated that two PLS calibration models of MSC-biPLS-PLS ( R p 2 = 0.9635, RMSE p = 0.0024, MRE p = 0.0709, RSD = 4.14%, and RPD = 8.6) and MSC-siPLS-PLS ( R p 2 = 0.9891, RMSE p = 0.0125, MRE p = 0.0449, RSD = 3.59%, and RPD = 10.9) showed superior predictive performance for the quantitative analysis of Na 2 SO 4 and CaCO 3, respectively. Additionally, the recovery of the two salts in a random sample was 106.7% and 111.3%, respectively. It enhances the efficiency and accuracy of mural microregion quantitative analysis and provides innovative technical support for cultural heritage preservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».