التحليل الكمي للمجاميع العضوية باستخدام تقنية الاشعة تحت الحمراء
Bibliographic record
Abstract
استخدام طيف الاشعة تحت الحمراء لاجراء التحليل الكمي للمجاميع العضوية اعتماداً على حساب طيف الامتصاص للمجاميع العضوية ( العطريات والبارافينات والنفثينات والاولفينات ومجموعة الكاربونيل ) وعند رسم علاقة النسب المئوية مع مقدار الامتصاصية تم الحصول على المنحنيات القياسية واشتقاق المعادلات الرياضية في الحسابات الكمية بواسطة جهاز الاشعة تحت الحمراء (FTIR) . وحددت النسب المئوية للمجاميع العضوية للمركبات البارافينية والعطرية والنفثينية في زيوت التزييت وحساب الامتصاصية عند Wave number ((750 cm-1 طبق قانون بير في المدى بين(15 – 40) مايكروغرام/مل وبمعامل ارتباط مقداره 0.9192 وكذلك تحديد النسب المئوية للبارافينات والعطريات بالكيروسين تحت Wave number (1610 cm-1) طبق قانون بير في المدى بين (10.2 – 50) مايكروغرام/مل وبمعامل ارتباط مقداره 0.9842 وايضاً تم تحديد النسب المئوية الى الزايلينات هي (p– xylene ،o- xylene،m-xylene ) طبق قانون بير في المدى بين(5– 30) مايكروغرام/مل وبمعامل ارتباط مقداره 0.9849 و0.9613 و 0.9032 وايضاً تم تحديد ومعاملة كل واحد على حده مع زيت البارافين وبنسب ايضاً مختلفة وبنفس الطرق السابقة حصلنا على المعادلات الرياضية لحساب المواد البارافينية الى الميتا والبارا والاورثو زايلين وكذلك تحديد مجموعة Carbonyl group حيث مزجت مادة مثيل اثيل كيتون (MEK) طبق قانون بير في المدى بين(5 – 30) مايكروغرام/مل وبمعامل ارتباط مقداره 0.9716 و0.9670 وايجاد المعادلة النهائية لحساب المواد العطرية الموجودة في الـ ( ) بنفس الطرق السابقة حسبت النسبة المئوية للـ (MEK) تحت عدد موجي cm-1) 1730(.وقد تمت مقارنة النتائج التي حصلنا عليها من المعادلات الرياضية بواسطة جهاز الأشعة تحت الحمراء مع نتائج جهاز التحليل الكروماتوغرافيا GC)) للمقاطع النفطية الخفيفة لغرض التأكد من دقة الطريقة فقد كانت النتائج قريبة جداً بين قراءة الجهازين ونسبة الخطأ في جميع النقاط لاتتجاوز ( 0.5%± ).
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.352 | 0.274 |
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".