Soil quality fertility determination in precision agriculture and bitumen residue determination in oil sand tailings by fourier transform infrared spectroscopy coupled with chemometrics
Bibliographic record
Abstract
La nécessité de techniques rapides et peu coûteuses pour la détermination de la fertilité des sols a excité à l'étude des technologies modernes. La spectroscopie infrarouge dans le proche infrarouge a été beaucoup utilisée, tandis que l'infrarouge moyen (4000-400 cm-1) a été moins étudiée. Dans cette étude, on a étudié la faisabilité de l'utilisation de la réflectance totale atténuée infrarouge moyen (ATR-FTIR) dans la détermination de la fertilité du sol. La fertilité du sol de 278 échantillons en provenant des quatre provinces canadiennes a été évaluée par measure de 10 propriétés du sol sélectionnées: Le carbone total (TC), l'azote total (TN), le rapport carbone-azote (C / N), l'ammonium (NH4+), le nitrate (NO3-), le sable, le limon, l'argile, l'absorption de N et le rendement. La régression des moindres carrés partielle (PLSR) a été utilisée pour construire des modèles d'étalonnage pour la prédiction de ces propriétés à partir des spectres ATR-FTIR des sols. Sur la base de l'évaluation du coefficient de détermination (r2) et de l'écart prédictif résiduel (RPD), On a constaté que les modèles pour TC, TN, C / N, sable, limon et argile présentaient des performances très fiables (r2 > 0,90, RPD > 2,00). Des résultats similaires ont été trouvés lorsque le même ensemble d'échantillons a été analysé en utilisant la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier proche infrarouge (DRIFT-NIR) de réflectance diffuse à infrarouge. La comparaison des résultats de prédiction obtenus par spectroscopie ATR-FTIR et DRIFT-NIR a démontré que les modèles ATR-FTIR ont montré une meilleure précision de prédiction que les modèles DRIFT-NIR.Dans la deuxième partie de la recherche, la cible d'étude est passée des sols agricoles aux sols de résidus contaminés par le bitume, où la teneur et la qualité des résidus bitumineux dans un processus d'assainissement des résidus ont été déterminées par FTIR spectroscopie. Dans cet étude, les résidus bitumineux ont été déterminés directement dans des échantillons purs sans aucune séparation ou extraction chimique. La spectroscopie ATR-FTIR combine avec PLS a donné le meilleur étalonnage, avec un r2 de 0,99 et un RMSEC de 1,76% en poids depasse la limite de bitume entre 0,70 et 40,70 %m. Ces méthodes étaient reproductibles avec une différence moyenne de 0,91%m parmi les analyses en triple. On a étudié la classification des sols de résidus non réadaptés et traités par l'analyse en composantes principales (PCA) de leurs spectres ATR-FTIR. Les sols ont été classés avec succès en fonction de leur teneur en bitume, mais la classification fondée sur la discrimination entre les sols non remis en état et les sols remis en état n'a pas été couronnée de succès. Ce résultat implique l'absence d'une relation directe entre la teneur en bitume et le processus d'assainissement, ce qui a été attribué à la teneur variable en bitume des charges d'alimentation et à l'utilisation d'un processus d'assainissement non optimisé. Par conséquent, la classification MIR-PCA en ligne ainsi que la quantification MIR-PLS sont nécessaires pour la catégorisation des matières premières basée sur le bitume afin d'optimiser le processus d'assainissement et d'évaluer ultérieurement le processus d'assainissement pour s'assurer que l'objectif d'assainissement a été atteint. Dans l'extension de ce travail, on a évalué l'utilisation du solvant vert 2-méthyltétrahydrofurane (2-MeTHF) pour l'extraction de bitume dans les sols de résidus. Sur la base de la détermination gravimétrique du rendement de récupération du bitume, on a constaté que 89%m du bitume total ont été récupérés par une extraction à 2-MeTHF à une étape à température ambiante. La qualité du bitume extrait par les trois solvants a été analysée par spectroscopie FTIR, ce qui a indiqué qu'une moindre migration de minéraux argileux dans le bitume produit s'est produite lors de l'extraction avec du 2-MeTHF.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".