Détection de matériaux énergétiques dans les eaux naturelles souterraines par spectroscopie de résonance des plasmons de surface portable
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, les matériaux énergétiques, tels que le 2,4,6-trinitrotoluène (TNT) et le 1,3,5-trinitro perhydro-1,3,5-triazine (RDX), ont été utilisés lors des activités d’entrainement militaire, ayant un impact potentiel sur l’environnement, les bases militaires, la population environnante, la faune et la flore. Sur les champs de tir, les sols à proximité des cibles et autour des positions de tir nécessitent une surveillance particulière, puisqu’il est possible de trouver une importante quantité de résidus d’explosif qui peuvent être transportés vers les eaux de surface et des eaux souterraines avec les précipitations. Toutefois, la procédure actuelle pour détecter des matériaux énergétiques dans l'eau naturelle est complexe, longue, nécessite un personnel hautement spécialisé et augmente le risque de contamination croisée. Par conséquent, il est difficile d'assurer un contrôle rapide et continu des contaminants. En fait, l'objectif des travaux présentés dans ce mémoire est de développer une technique pour identifier et quantifier les explosifs et leurs produits de dégradation dans les eaux naturelles. En outre, ce test doit être in situ, en continu, peu coûteux et rapide. La résonance des plasmons de surface (SPR) a été donc utilisée pour quantifier les matériaux énergétiques. Une matrice de bis-aniline réticulée avec des nanoparticules d’or (AuNPs) est utilisée en tant que polymère à empreinte moléculaire (MIP) sur le film d'or pour capturer sélectivement le composé d’intérêt. L'association de la molécule d’intérêt, tel que le TNT ou RDX, au MIP par interactions π-donneur-accepteur permet la détection d'explosifs suite aux changements d’indice de réfraction sur la sonde. Le couplage entre les plasmons des AuNPs et de la couche d'or peut également augmenter les signaux SPR. Le test optimisé a ensuite été utilisé sur une base militaire canadienne. L'utilisation de cet essai à base de MIP fournit un outil pour l'extraction et la pré-concentration de TNT ou RDX à la surface d’une sonde SPR et permet leur détection en continu de faibles concentrations dans les eaux naturelles.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".