,

Sara Calandra1,2, Claudia Conti3, Irene Centauro1

  • 1Department of Chemistry Ugo Schiff, University of Florence, 50019 Sesto Fiorentino, Italy. sara.calandra@unifi.it.

The Analyst
|May 30, 2023
PubMed
概括

本研究介绍了一种非破坏性方法,使用微型拉曼光谱和机器学习来区分地质 (天然) 和人为 (人工) 石. 这一突破有助于准确地追溯材料的年代和起源.