Rapid Analysis of actinides by liquid chromatography coupled on line to the ICP-MS and of 90Sr by a gas proportional counter, in environmental samples, in post-accidental situation
Bibliographic record
Abstract
La présente étude s’inscrit dans le contexte post-Fukushima et avait pour objectif la mise en place d’une méthode d’analyse pour identifier et quantifier, rapidement, des radionucléides émetteurs alpha et bêta, en situation post-accidentelle, dans les échantillons de l’environnement. La première étape de l’étude a permis de dresser la liste des radio-isotopes émetteurs alpha et bêta susceptibles d’être rejetés dans l’environnement suite à un accident nucléaire. Dans une deuxième étape, un protocole d’analyse rapide a été développé pour 17 radio-isotopes de U, Th, Pu, Am, Np et Sr. L’objectif était d’automatiser l’étape de séparation radiochimique et de la coupler à la mesure. La séparation est réalisée en employant des colonnes contenant les résines d’extraction, TEVA®, TRU et Sr. La mesure est effectuée par ICP-MS (spectrométrie de masse à plasma induit) et dans certains cas par compteur proportionnel à gaz pour quantifier le radiostrontium (89Sr et 90Sr). D’excellentes performances analytiques ont été obtenues, lors de la mesure hors-ligne, pour des échantillons d’eaux (robinet, rivière et mer) et solides (sols et filtres d’aérosols), après une minéralisation par four à micro-ondes ou par fusion alcaline suivie d’une co-précipitation avec Ca3(PO4)2. Ces performances sont caractérisées par des rendements de récupération compris entre 70 % et 100 % et des écarts types entre 5 % et 10 %. Le protocole de séparation a été ensuite automatisé et transposé en mode couplage en ligne avec l’ICP-MS. Les paramètres opératoires ont été optimisés avec un plan d’expériences, défini et exploité avec le logiciel Minitab®. Après optimisation du protocole, l’automatisation et le couplage de la séparation permettent de quantifier rapidement, en 1,5 h par échantillon, U, Th, Pu, Am, Np et Sr et de gagner un facteur 20 sur les limites de détection des radio-isotopes artificiels.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".