Application of laser-induced breakdown spectroscopy for origin assessment of uranium ore refining process intermediates
Notice bibliographique
Résumé
The International Atomic Energy Agency (IAEA) has the mandate to safeguard the use of uranium, plutonium and thorium worldwide, as nuclear fuel for civil uses, avoiding their diversion use in weapons of mass destruction or explosive devices. Terrorist and proliferation activists are employing more sophisticated means than those used in the past to achieve their objectives. Border security services, first responders and regulators need to adapt to this challenge and to seek technologies that can provide quick and accurate information, in order to prevent clandestine activities or initiate rapid responses to them. Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) technique has several advantages, the most relevant are real-time measurement, contact with the sample is not necessary, and analysis can be made at a distance avoiding contamination by radioactive materials. LIBS and Partial Least Square – Discriminative Analysis (PLS DA) were used for the origin assessment of uranium ore refining process intermediates for real-time nuclear forensics. A PLS-DA model was built to assess the origin different process intermediate samples. The results obtained suggest the applicability of LIBS to identify the origin of uranium ore refining intermediate. The correctly classified rate for external validation set is better than 96% for the blind validation set. The results obtained with the transportable LIBS unit clearly show the usefulness of this approach for real-time onsite nuclear forensics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».