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LIBS+HSI光譜成像測量和數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于礦物特征和巖相學(xué)分析
發(fā)布時間: 2022-05-12 點擊次數(shù): 4827次當(dāng)前傳統(tǒng)的礦物測定方法數(shù)據(jù)準確應(yīng)用廣泛,但是成本、人力及時間耗費高。為了滿足開采策略和方法的新要求,礦物分析需構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫,必須速度快、費用低,反而對準確度要求不高。近年來,包括HSI(高光譜成像技術(shù))、LIBS(激光誘導(dǎo)擊穿元素光譜分析技術(shù))等在內(nèi)的光譜成像技術(shù)日漸廣泛地應(yīng)用于礦物的種類識別和定量分析,由于非常契合上述數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的要求,因而開啟了巖相學(xué)和礦物學(xué)研究的新路徑,為地理、構(gòu)造地質(zhì)、礦物、礦產(chǎn)勘查和加工等科學(xué)領(lǐng)域中的復(fù)雜過程研究提供了強大技術(shù)支撐。近日,我國“祝融號"火星車在火星烏托邦平原著陸區(qū)便是利用短波紅外光譜等技術(shù)發(fā)現(xiàn)類似沉積巖的板狀硬殼層富含含水硫酸鹽等礦物。
本文將介紹德國聯(lián)邦地球科學(xué)和自然資源研究所(Wilhelm Nikonow et al.,2019)應(yīng)用HSI、LIBS元素分布成像等光譜圖像融合技術(shù)開展的礦物特征及巖相學(xué)分析研究,旨在為地球化學(xué)和礦物學(xué)科研工作者提供應(yīng)用參考。
1.元素分布成像分析
元素分布成像分析能夠為巖相學(xué)和模態(tài)礦物學(xué)提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本案例為了獲取高分辨率的元素分布圖像,應(yīng)用μ-EDXRF技術(shù)(30-50μm)進行檢測,因為所使用的LIBS品牌的空間分辨率僅達200μm。但是μ-EDXRF的缺憾在于不能檢測輕元素,而輕元素的定性定量分析往往是必須的,例如Li元素經(jīng)常存在于黑云母、白云母、富Na-斜長石、殘余巖漿等礦石中。因此需要訴諸能夠檢測元素周期表中所有元素的LIBS技術(shù)。
北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司提供的FireFly LIBS元素分布成像分析系統(tǒng)的空間分辨率可達15μm,速度可達100HZ,因此能夠代替μ-EDXRF實現(xiàn)本案例所需的高分辨率元素分布成像分析,同時滿足檢測輕元素的需求。此外,FireFly具備專業(yè)的光譜分析軟件,數(shù)據(jù)分析功能完備,另包含光譜圖像數(shù)據(jù)融合功能,使此類研究極大簡化。
FireFly LIBS 元素分布成像系統(tǒng),憑其超高的分辨率,可滿足對于μ-EDXRF元素分布圖像的參數(shù)要求,并可同時測得上圖中的μ-EDXRF和LIBS的所有數(shù)據(jù),且速度更快。
2.高光譜成像分析
LIBS等元素分布成像技術(shù)能夠為礦物分類提供極有價值的基礎(chǔ)化學(xué)數(shù)據(jù),但是對某些礦物來說并不充分。例如若檢測到了Fe元素,并不能判斷它是赤鐵礦、菱鐵礦、磁鐵礦、還是針鐵礦,而此時HSI技術(shù)則是解決方案。本案例采用SisuROCK高光譜成像分析平臺,配備有VNIR(400-1000nm)、SWIR(970-2500nm)及LWIR長波紅外高光譜成像。
北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司提供地礦研究分析全面解決方案:
SisuROCK高通量巖礦樣芯高光譜成像分析、SisuSCS單樣芯高光譜成像分析
FireFly LIBS元素分析技術(shù)方案
CoreScanner μ-XRF巖礦樣芯分析技術(shù)方案
CoreScanner
MaXRay
FiXRay
FleXRay
傳感器
XRF、X光樣芯密度成像、RGB成像
XRF、RGB成像分析
XRF、RGB成像分析
XRF、RGB成像分析
SRF自動掃描
10mm-0.2/0.1mm步進
10mm-1mm步進
10mm-1mm步進
10mm-1mm步進
最大樣芯長度
1800mm
1250mm
1250mm
1500mm
最大樣芯直徑
64mm整樣芯
127mm
127mm
127mm
元素分析范圍
Mg-U或Al-U
Na-U
Mg-U
Na-U
掃描1m所需總時間
450s
190s
260s
260s
基于SpectraScan©光譜成像掃描平臺技術(shù),集成的Specim高光譜成像傳感器,為您提供全波段范圍、高光譜解析力、高分辨率的一站式地礦勘查高光譜成像解決方案。
參考文獻:
[1] Wilhelm Nikonow et al. , Advanced mineral characterization and petrographic analysis by μ-EDXRF, LIBS, HSI and hyperspectral data merging.,[J]., Mineralogy and Petrology (2019) 113:417–43