Wissenschaftler für nukleare Nichtverbreitung am Oak Ridge National Laboratory des Energieministeriums haben das Compendium of Uranium Raman and Infrarot Experimental Spectra (CURIES) veröffentlicht, eine öffentliche Datenbank und Analyse der Struktur-Spektral-Beziehungen für Uranmineralien. Dieser einzigartige Datensatz und die entsprechende Analyse schließen eine wichtige Lücke im bestehenden Wissensbestand von Mineralogen und Aktinidenforschern.
Laserbasierte Schwingungsspektroskopiemethoden wie Raman und IR werden häufig von Wissenschaftlern im Bereich der Nichtverbreitungsmaterialien eingesetzt, da sie schnell und nominell zerstörungsfrei sind und direkte Einblicke in den Inhalt eines Materials geben können. Wo Spektrenzuordnungen schwierig sein können, nutzt die CURIES-Datenbank Strukturinformationen, Fachwissen und statistische Analysen, um Schlüsselmerkmale von Raman-Spektren auf der Grundlage ihrer strukturellen Herkunft zu bestimmen.
„Als ich in der Graduiertenschule Uranmineralogie studierte, gab es kein einziges Endlager, in dem man ein Merkmal einer Probe nachschlagen und zur Identifizierung vergleichen konnte“, sagte Tyler Spano vom ORNL, Hauptautor der Studie CURIES-Artikel in Amerikanischer Mineralogist.
„Wir haben Daten aus vielen verschiedenen Quellen zusammengeführt, darunter Strukturinformationen und Spektroskopie, um spektrale Merkmale und Ähnlichkeiten in Bezug auf chemische, strukturelle und andere Eigenschaften zu verstehen.“ Das ORNL-Team hofft, dass CURIES Forscher unterstützen wird, die nach neuen Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Uranmaterialien suchen, und die Entwicklung einer schnellen Charakterisierung und Analyse von Spektren neuer Materialien fördern wird.
Spano unterstützt die nukleare Nichtverbreitungsmission des ORNL, die ihr die Möglichkeit gibt, „seltsames Material zu sehen, das nirgendwo in einer Datenbank enthalten ist“. Doch bevor Spano im Jahr 2020 zum ORNL kam, hatten andere ORNL-Kernforscher eine ähnliche Idee, über den Mustervergleich zur Materialidentifizierung hinauszugehen. Ashley Shields, ein ORNL-Wissenschaftler für nukleare Sicherheit, sprach mit Kollegen über die Einbeziehung maschinellen Lernens, um subtile Merkmale und Signaturen auf Materialien zu finden, die im Bereich der Nichtverbreitung bekannt sind.
CURIES ruft Daten aus verschiedenen Quellen ab, um Benutzern zu helfen, schnell zugrunde liegende strukturelle und chemische Eigenschaften einer Probe allein auf der Grundlage ihres Spektrums zu identifizieren. Einige der Daten von CURIES stammen aus veröffentlichten Arbeiten, darunter wissenschaftliche Zeitschriften und bestehende Datenbanken, während es sich bei anderen um eine einzigartige Version von Metadaten handelt, die aus Raman-Spektroskopie- und Charakterisierungsarbeiten von ORNL-Forschern stammen.
„Raman-Spektroskopie ist eine Schlüsselkomponente, da sie hochspezifische Indikatoren für bestimmte Materialstrukturen liefern kann“, sagte Jennifer Niedziela, eine Leiterin des ORNL für angewandte Materialanalyse.
„Wir können jetzt Informationen austauschen, die in der Schwingungsdynamik des Systems, der Struktur, den Komponenten und allen Arten von Verarbeitungsmethoden enthalten sind, die möglicherweise darauf angewendet wurden.“ Mithilfe der im Labor entwickelten integrierten Analyseplattform „Smart Spectral Matching“ können CURIES-Benutzer ganz einfach Informationen miteinander verbinden, um aus einer bestimmten Probe den größtmöglichen Wert zu extrahieren.
Die Benutzeroberfläche von CURIES berücksichtigt verschiedene Arten, wie Benutzer mit Mineralproben interagieren. Marshall McDonnell, ein Forschungssoftware-Ingenieur am ORNL, leitete ein Team, das die Webplattform erstellte, um Konzepte zu verstehen und nicht nur Schlüsselwörter abzugleichen. „Da wir eine Vielzahl von Datenquellen für die Datenbank verwenden, war es wichtig, dem Programm beizubringen, Konzepte in Computerdatensätzen, wissenschaftlichen Zeitschriften und anderen Quellen mit völlig unterschiedlichem Vokabular abzugleichen.“
Dank einer Zusammenarbeit mit der University of North Florida integrierte das Team eine chemische Datenontologie, um dem Benutzer die Zusammenführung zahlreicher Datentypen zu erleichtern.
CURIES entwickelt sich weiter, es werden mehr Informationen zu jedem Mineral hinzugefügt und bessere Algorithmen helfen bei der Suche nach Zusammenhängen. Mit freundlicher Genehmigung des ORNL-Mitarbeiters Travis Olds, stellvertretender Kurator für Mineralien am Carnegie Museum of Natural History und Spanos Kollege an der Graduiertenschule, werden CURIES weiterhin neue Mineralproben hinzugefügt. „Unser Team vom ORNL war in der Lage, Daten und Fachwissen talentierter Forscher zusammenzuführen, um etwas Wunderbares für die Gemeinschaft zu schaffen“, sagte Niedziela.
Mehr Informationen:
Tyler L. Spano et al, CURIES: Kompendium der experimentellen Uran-Raman- und Infrarot-Spektren, Amerikanischer Mineralogist (2023). DOI: 10.2138/am-2022-8738