Elemental analysis of multilayer and aerosol samples by simultaneous laser-based XRF and PIXE.
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".