Wetenschap
Onderzoekers publiceren de eerste database in zijn soort voor uraniummineralen
Nucleaire non-proliferatiewetenschappers van het Oak Ridge National Laboratory van het Department of Energy hebben het Compendium of Uranium Raman and Infrared Experimental Spectra, of CURIES, gepubliceerd, een openbare database en analyse van structuur-spectrale relaties voor uraniummineralen. Deze unieke dataset en bijbehorende analyse vullen een belangrijke leemte in de bestaande kennis voor mineralogen en actinidenwetenschappers.
Op laser gebaseerde vibratiespectroscopiemethoden zoals Raman en IR worden vaak gebruikt door wetenschappers op het gebied van non-proliferatiematerialen, omdat ze snel zijn, nominaal niet-destructief en direct inzicht kunnen geven in wat een materiaal bevat. Waar spectrale toewijzingen moeilijk kunnen zijn, maakt de CURIES-database gebruik van structurele informatie, inhoudelijke expertise en statistische analyses om de belangrijkste kenmerken van Raman-spectra te bepalen op basis van hun structurele oorsprong.
"Toen ik op de middelbare school uraniummineralogie studeerde, was er geen enkele opslagplaats om een kenmerk van een monster op te zoeken en te vergelijken voor identificatie", zegt Tyler Spano van ORNL, hoofdauteur van het CURIES-artikel in American Mineralogist ik> .
"Wat we deden was gegevens uit veel verschillende bronnen samenbrengen, waaronder structurele informatie en spectroscopie, om spectrale kenmerken en overeenkomsten te begrijpen in relatie tot chemische, structurele en andere eigenschappen." Het ORNL-team hoopt dat CURIES onderzoekers zal ondersteunen die op zoek zijn naar nieuwe relaties tussen verschillende soorten uraniummaterialen en de ontwikkeling zal bevorderen van snelle karakterisering en analyse van spectra verzameld op nieuwe materialen.
Spano steunt de nucleaire non-proliferatiemissie van ORNL, die haar de kans geeft "raar materiaal te zien dat nergens in een database staat." Maar voordat Spano in 2020 bij ORNL kwam, hadden andere kernonderzoekers van ORNL een soortgelijk idee om verder te gaan dan het matchen van patronen voor materiaalidentificatie. Ashley Shields, een nucleaire veiligheidswetenschapper van ORNL, sprak met collega's over het integreren van machinaal leren om subtiele kenmerken en handtekeningen te vinden op materialen die bekend zijn op het gebied van non-proliferatie.
CURIES haalt gegevens uit verschillende bronnen om gebruikers te helpen snel de onderliggende structurele en chemische eigenschappen van een monster te identificeren, uitsluitend op basis van het spectrum ervan. Een deel van de gegevens van CURIES is afkomstig uit gepubliceerd werk, waaronder academische tijdschriften en bestaande databases, terwijl andere een unieke versie zijn van metadata die voortkomt uit Raman-spectroscopie en karakteriseringswerk uitgevoerd door ORNL-onderzoekers.
"Raman-spectroscopie is een sleutelcomponent omdat het je zeer specifieke indicatoren kan geven van bepaalde materiaalstructuren", zegt Jennifer Niedziela, leider bij ORNL in toegepaste materiaalanalyse.
"We kunnen nu informatie delen die is vervat in de trillingsdynamiek van het systeem, de structuur, de component en alle soorten verwerkingsmethoden die erop zijn toegepast." Met behulp van het geïntegreerde analyseplatform Smart Spectral Matching dat in het laboratorium is ontwikkeld, kunnen CURIES-gebruikers eenvoudig stukjes informatie met elkaar verbinden voor maximale waarde-extractie uit een bepaald monster.
De gebruikersinterface op CURIES biedt verschillende manieren waarop gebruikers omgaan met mineraalmonsters. Marshall McDonnell, een onderzoeksoftware-ingenieur bij ORNL, leidde een team dat het webplatform creëerde om concepten te begrijpen, niet alleen om zoekwoorden te matchen. "Aangezien we verschillende gegevensbronnen voor de database gebruiken, was het belangrijk om het programma te leren concepten uit computationele datasets, academische tijdschriften en andere bronnen met totaal verschillende vocabulaires op elkaar af te stemmen."
Dankzij een samenwerking met de Universiteit van Noord-Florida heeft het team een chemische data-ontologie geïntegreerd om het samenbrengen van talloze soorten gegevens voor de gebruiker mogelijk te maken.
CURIES blijft evolueren, waarbij er meer informatie wordt toegevoegd over elk mineraal en betere algoritmen om verbindingen te helpen vinden. Er worden nog steeds nieuwe mineraalmonsters toegevoegd aan CURIES met dank aan Travis Olds, medewerker van ORNL, assistent-curator voor mineralen bij het Carnegie Museum of Natural History en Spano's collega op de graduate school. "Ons team van ORNL was in staat om gegevens en expertise van getalenteerde onderzoekers te overbruggen om iets geweldigs voor de gemeenschap te maken", aldus Niedziela.