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A SEM-based method to determine the mineralogical composition and the particle size distribution of suspended sediment

引用

International Journal of Sediment Research 2019年第2期34卷 85-94页

作者： sylvain pinet Bruno Lartiges Jean-Michel Martinez sylvain Ouillonc University of Toulouse (Paul Sabatier) Geosciences Environment ToulouseCNRS(Centre National de la Recherche Scientifique)IRD(Institut de Recherche pour le Développement) Instituto de Geosciencias Universidade de BrasiliaCampus Universitario Darcy RibeiroICC Centro University of Toulouse LEGOS(Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales)

A robust method for characterizing the mineralogy of suspended sediment in continental rivers is *** encompasses 3 steps:the filtration of a few milliliters of water,measurements of X-ray energy dispersive spectra using Scanning Electron Microscopy(SEM),and robust machine learning tools of *** method is applied to suspended particles collected from various Amazonian rivers.A total of more than 204,000 particles were analyzed by SEM-EDXS(Energy Dispersive X-ray Spectroscopy),*** 15,700 particles per sampling station,which lead to the identification of 15 distinct groups of mineralogical *** size distribution of particles collected on the filters was derived from the SEM micrographs taken in the backscattered electron imaging mode and analyzed with ImageJ *** determination of the main mineralogical groups composing the bulk sediment associated with physical parameters such as particle size distribution or aspect ratio allows a precise characterization of the load of the terrigenous particles in rivers or *** the case of the Amazonian rivers investigated,the results show that the identified mineralogies are consistent with previous studies as well as between the different samples *** method enabled the evolution of grain size distribution from fine to coarse material to be described in the water *** about hydrodynamic sorting of mineral particles in the water column are also briefly *** proposed method appears well suited for intensive routine monitoring of suspended sediment in river systems.

关键词： Mineralogy Scanning Electron Microscopy Suspended sediment Machine learning Particle size distribution

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