Micro X-ray fluorescence imaging coupled with chemometrics to detect and classify asbestos fibers in demolition waste
Notice bibliographique
Résumé
Asbestos was largely used in the past by several countries all over the world. From 1900 to 1990 asbestos-containing materials (ACMs) were produced in large amounts for addressed to the production of insulation, flame retardant materials, as well as to improve mechanical and chemical characteristics of construction materials. The largest producer countries were Canada (chrysotile), South Africa (amosite, crocidolite), Russia (chrysotile), Finland (anthophyllite) and Italy (chrysotile). There are still some countries (e.g., Russia, China, Kazakhstan) where asbestos is mined and processed. The extensive use of asbestos has therefore led to the presence of fibers in existing buildings and within the construction and demolition waste. For this reason, a fast, reliable and accurate recognition of ACMs represents an important target to be reached. In this paper the use of micro X-ray fluorescence (micro-XRF) technique coupled with a statistical multivariate approach was applied and discussed with reference to ACMs characterization. Different elemental maps of the ACMs were preliminary acquired in order to evaluate distribution and composition of asbestos fibers, then samples energy spectra where collected and processed using chemometric methods to perform an automatic classification of the different typologies of asbestos fibers. Spectral data were analyzed using PLSToolbox TM (Eigenvector Research, Inc.) running into Matlab® (The Mathworks, Inc.) environment. Data pre-processing to enhance collected spectral features and data explorative analysis, based on Principal Component Analysis (PCA), was first carried out. An automatic classification model was then built and applied. For each investigated sample, a false color prediction map was obtained. Results showed that asbestos fibers were correctly identified and classified according to their chemical composition. The proposed approach, based on micro-XRF analysis combined with an automatic classification of the elemental maps, is not only effective and non-destructive, it is fast and it does not require the presence of a trained operator. The application of the developed methodology can help to correctly characterize and manage demolition waste where ACMs are present.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».