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Record W2616120233 · doi:10.71781/12011

Optimisation des paramètres expérimentaux pour l’analyse des fibres d’amiante par microscopie électronique en transmission

2016· dissertation· fr· W2616120233 on OpenAlexfundno aff
Joannie Martin

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
Topic3D IC and TSV technologies
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
KeywordsMaterials sciencePhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'amiante est un matériau connu et utilisé par l'homme depuis près de 5000 ans, sa définition commerciale comprend six différents types de minéraux fibreux. En raison de leurs nombreuses propriétés thermiques et mécaniques, l'amiante a été exploité intensivement pour un usage industriel au cours du siècle dernier. Il est maintenant bien reconnu que l'exposition à l'amiante peut causer des dommages sévères pour la santé, son usage et exploitation sont donc bannis dans de nombreux pays et son exposition est strictement réglementée. L'application de ces divers règlements nécessite des méthodes d'analyse pour les soutenir. La microscopie électronique en transmission (MET) est l'outil le plus puissant et efficace pour l'analyse des fibres d'amiante. Des erreurs d’identifications causées par l’endommagement des fibres d'amiante peuvent cependant se produire, cette problématique a été étudiée en profondeur. Des fibres d'amiante amosite ont été initialement étudiées pour évaluer les dommages causés par le faisceau d'électrons du microscope électronique à transmission. Puisque les rapports d'intensité de rayons X élémentaires, obtenus par spectroscopie des rayons X en dispersion des énergies (EDS), sont couramment utilisés pour l'identification de l'amiante, l'impact de l’endommagement sur ces rapports a été mesuré. Il a été déterminé que le rapport magnésium/silicium était le plus sensible à l’endommagement causé par le faisceau d'électrons. Différents essais ont montré que la plupart des fibres ont un seuil de densité de courant au-dessus duquel la composition chimique de la fibre est modifiée. La valeur de ce seuil de densité de courant varie en fonction de la fibre. L'existence d'une valeur seuil de dose électronique a également été démontrée. Cette valeur est dépendante de la densité de courant utilisée, et peut être augmentée lorsqu’une période de récupération entre les expositions au faisceau d'électrons est octroyée. Cette étude a également permis d’établir que le courant du faisceau d'électrons est directement lié au taux d’endommagement au-dessus d'une densité de courant de 165 A/cm2. Des lignes directrices ont été établies afin de veiller à ce que les fibres d'amosite ne soient pas endommagées pendant l’analyse. Il a été déterminé que l'analyse doit être effectuée en dessous d'une densité de courant de 100 A/cm2. Dans la deuxième partie de cette étude, l'objectif principal était d'évaluer si la température est un facteur influençant l’endommagement des fibres d'amiante et, si oui, comment il peut être utilisé pour minimiser cet endommagement. Il a été constaté que l'abaissement de la température jusqu’à 123 K peut inhiber, pendant un temps donné, la manifestation de l’endommagement. La diminution significative de la diffusion des atomes à basse température empêche momentanément la perte de masse, ce qui réduit considérablement la possibilité d'une identification erronée des fibres d'amiante anthophyllite. Les résultats obtenus dans cette étude suggèrent fortement que le mécanisme d’endommagement prédominant est probablement lié au modèle d’endommagement par un champ électrique induit (DIEF). Dans un troisième temps, l'effet de la tension d'accélération sur l’endommagement de quatre types de fibres d'amiante différents; chrysotile, amosite, crocidolite et anthophyllite a été étudié. Les résultats démontrent que, contrairement à ce qui est généralement recommandé, il est préférable d'utiliser une tension d'accélération de 200 kV à 100 kV afin d'éviter l’endommagement. Les résultats mettent en lumière les mécanismes d'endommagement possibles; le plus prédominant semble être causé par un champ électrique induit, la radiolyse n’est toutefois pas exclue, mais semble de moindre importance et le « knock-on » est considéré comme négligeable dans les conditions utilisées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.104
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
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