Elemental analysis of multilayer and aerosol samples by simultaneous laser-based XRF and PIXE.
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse présente la mise en oeuvre d’une analyse couche par couche de la composition chimique d’échantillons multicouches, en utilisant une combinaison des techniques Particle-Induced X-ray Emission (PIXE) et X-Ray Fluorescence (XRF) induites par laser sur l’installation ALLS à Varennes, Canada. Afin de réaliser l’analyse couche par couche, les capacités d’un programme MATLAB basé sur les travaux antérieurs du même groupe ont été étendues, et un nouveau programme d’analyse a été développé. De plus, un sélecteur d’énergie de protons a été intégré au montage expérimental. Ces deux élément forment la base, logicielle et matérielle, de la méthode de mesure multicouche proposée. La fonctionnalité du sélecteur d’énergie sur la ligne de faisceau de l’ALLS a été vérifiée et calibrée. Le programme MATLAB relatif à cette étude a été finalisé et validé à l’aide de données de mesure existantes. Qui plus est, afin d’identifier toutes les lacunes potentielles de la nouvelle méthodologie, de futures expériences avec des échantillons métalliques multicouches ont déjà été planifiées, permettant ainsi l’acquisition de données expérimentales complémentaires. De plus, il est démontré que l’utilisation simultanée des techniques PIXE et XRF, obtenues par l’interaction d’un laser de haute puissance avec une cible, peut être employée pour analyser les aérosols et les gaz d’émission dans l’air. Les expériences menées sur les aérosols ont démontré qu’il est possible de détecter de manière fiable des dilutions de krypton (Kr). Les projections indiquent une capacité à mesurer et quantifier des concentrations allant jusqu’à plusieurs centaines de ppm par rapport à une valeur de référence. Les performances du système sont principalement limitées par le dégazage des parois en aluminium de la chambre PIXE et par le comportement non linéaire de la jauge de pression à des pressions inférieures à 1 torr. This thesis presents the implementation of a layer-by-layer analysis for the chemical composition of multilayer samples, using a combination of laser-driven Particle-Induced X-ray Emission (PIXE) and X-Ray Fluorescence (XRF) at the ALLS facility in Varennes, Canada. To this end, the capabilities of a MATLAB routine based on previous work of the same group were extended, and a new routine for the analysis was developed. A proton energy selector was integrated into the experimental setup, with the two components forming the basis for the proposed multilayer measurement method from the software and hardware side. The functionality of the energy selector in the ALLS beamline was verified and calibrated. The custom MATLAB routine was finalized and validated using existing measurement data. For the full identification of potential shortcomings of the new methodology, future experiments with metallic multilayer samples have already been planned and scheduled, which will deliver further experimental data. Additionally, it is demonstrated that the simultaneous use of PIXE and XRF, generated through the interaction of a high-power laser with a target, can be employed to analyze aerosols and emission gases in air. The aerosol experiments indicate that krypton (Kr) dilutions can be reliably detected, with projections suggesting the capability to measure and quantify dilutions down to several hundred ppm when compared to a reference measurement. The system is, however, currently constrained by the hardware of the valve system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».