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J-GLOBAL ID：201702264765210669   整理番号：17A1726861

海底堆積物のその場化学分類に向けて:水中レーザ誘起破壊分光法へのニューラルネットワークの応用【Powered by NICT】

Towards in-situ chemical classification of seafloor deposits: Application of neural networks to underwater laser-induced breakdown spectroscopy

著者 (3件)： Yoshino Soichi (The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Takahashi Tomoko (The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Thornton Blair (The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： OCEANS  ページ： 1-5  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： レーザ誘起絶縁破壊分光法(LIBS)は,ターゲットの元素組成を決定できることを化学分析の1つの形である。LIBSは水中探査のための使用,活動的噴出口場における1000m以上の深さになっている,詳細なサンプリングやボーリング調査の前に効率的なスクリーニング法の基礎を形成する可能性がある。本研究では,熱水鉱床のその場化学分類のための方法,Cu-Pb-Zn三元図を用いた金属元素組成に基づいて,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて開発した。ANNsは水中LIBSに伴うスペクトル変動をモデル化するとき,非線形特性,関連を記述することができるという利点を持っている。を実験室でシミュレートし,測定したスペクトルを用いた分類結果に関するデータベースサイズと構成の影響を解析した。将来研究では,他の元素を用い,多元素定量分析のためのこの方法を拡張分類器を開発した。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： スクリーニング ,  スペクトル ,  *ケモタキソノミー ,  熱水鉱床 ,  定量分析 ,  化学分析 ,  *海底堆積物 ,  試錐調査 ,  *ニューラルネットワーク ,  モデリング
準シソーラス用語： スペクトル変動 ,  噴出 ,  元素組成 ,  レーザ誘起絶縁破壊分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分光法と分光計一般  (BD07041Q) ,  微生物検査法  (EG02020G) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海底堆積物 ,  化学分類 ,  水中 ,  レーザ誘起破壊分光法 ,  ニューラルネットワーク ,  応用