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J-GLOBAL ID：201702242040158559   整理番号：17A1726796

二次元ガスクロマトグラフィーにおける石油科学捜査のための信号変動とデータ圧縮の考察【Powered by NICT】

Signal variability and data compression considerations for petroleum forensics in two-dimensional gas chromatography

著者 (4件)： Damavandi Hamidreza Ghasemi (School of Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa 52242) ,  Gupta Ananya Sen (School of Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa 52242) ,  Nelson Robert K. (Department of Marine Chemistry and Geochemistry, Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, MA, 02543) ,  Reddy Christopher M. (Department of Marine Chemistry and Geochemistry, Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, MA, 02543)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： OCEANS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： しばしば強い地域指紋に対する石油バイオマーカーの汚染源固有の特徴を解明の石油が豊富な場所(例えばDeepwaterH orizon,メキシコ湾,2010年4月の)における油漏れ法医学への基本的な課題となっている。二次元ガスクロマトグラフィー(GC×GC)は高分解能画像による原油中の百種類の炭化水素バイオマーカーの共同ピーク分布,ロバスト源分化を達成するために利用できる未利用の豊富な情報を持つことを捕捉した。この豊富さ二次元ガスクロマトグラフィー(GC×GC)を利用するロバストなピークマッピング技術を使用して,この長年の課題を解いた。より詳しくいえば,ここでは,未知のグランドトルースと実験的変動によって導入されたデータの不確実性の中で法医学的パターン認識のロバスト性を調べるために最近提案されたマッピング技術を構築した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *データ圧縮 ,  油漏れ ,  指紋 ,  パターン認識 ,  炭化水素 ,  *石油 ,  法医学 ,  ロバスト性 ,  バイオマーカー ,  メキシコ湾 ,  汚染源 ,  不確実性 ,  原油
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  *二次元ガスクロマトグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ガスクロマトグラフィー  (CC04013U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 二次元ガスクロマトグラフィー ,  石油 ,  科学捜査 ,  データ圧縮