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    LIBS+HSI光谱成像测量和数据融合技术应用于矿物特征和岩相学分析

    发布时间: 2022-05-12  点击次数: 3196次

    当前传统的矿物测定方法数据准确应用广泛,但是成本、人力及时间耗费高。为了满足开采策略和方法的新要求,矿物分析需构建高质量数据库,必须速度快、费用低,反而对准确度要求不高。近年来,包括HSI(高光谱成像技术)、LIBS(激光诱导击穿元素光谱分析技术)等在内的光谱成像技术日渐广泛地应用于矿物的种类识别和定量分析,由于非常契合上述数据库构建的要求,因而开启了岩相学和矿物学研究的新路径,为地理、构造地质、矿物、矿产勘查和加工等科学领域中的复杂过程研究提供了强大技术支撑。近日,我国“祝融号"火星车在火星乌托邦平原着陆区便是利用短波红外光谱等技术发现类似沉积岩的板状硬壳层富含含水硫酸盐等矿物。

    本文将介绍德国联邦地球科学和自然资源研究所Wilhelm Nikonow et al.,2019)应用HSILIBS元素分布成像等光谱图像融合技术开展的矿物特征及岩相学分析研究,旨在为地球化学和矿物学科研工作者提供应用参考。

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    1.元素分布成像分析

    元素分布成像分析能够为岩相学和模态矿物学提供重要的基础数据。本案例为了获取高分辨率的元素分布图像,应用μ-EDXRF技术(30-50μm)进行检测,因为所使用的LIBS品牌的空间分辨率仅达200μm。但是μ-EDXRF的缺憾在于不能检测轻元素,而轻元素的定性定量分析往往是必须的,例如Li元素经常存在于黑云母、白云母、富Na-斜长石、残余岩浆等矿石中。因此需要诉诸能够检测元素周期表中所有元素的LIBS技术。

    北京易科泰生态技术有限公司提供的FireFly LIBS元素分布成像分析系统的空间分辨率可达15μm,速度可达100HZ,因此能够代替μ-EDXRF实现本案例所需的高分辨率元素分布成像分析,同时满足检测轻元素的需求。此外,FireFly具备专业的光谱分析软件,数据分析功能完备,另包含光谱图像数据融合功能,使此类研究极大简化。

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    FireFly LIBS 元素分布成像系统,凭其超高的分辨率,可满足对于μ-EDXRF元素分布图像的参数要求,并可同时测得上图中的μ-EDXRFLIBS的所有数据,且速度更快。

    2.高光谱成像分析

    LIBS等元素分布成像技术能够为矿物分类提供极有价值的基础化学数据,但是对某些矿物来说并不充分。例如若检测到了Fe元素,并不能判断它是赤铁矿、菱铁矿、磁铁矿、还是针铁矿,而此时HSI技术则是解决方案。本案例采用SisuROCK高光谱成像分析平台,配备有VNIR400-1000nm)、SWIR970-2500nm)及LWIR长波红外高光谱成像。

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    北京易科泰生态技术有限公司提供地矿研究分析全面解决方案:

    SisuROCK高通量岩矿样芯高光谱成像分析、SisuSCS单样芯高光谱成像分析

    FireFly LIBS元素分析技术方案

    CoreScanner μ-XRF岩矿样芯分析技术方案


    CoreScanner

    MaXRay

    FiXRay

    FleXRay

    传感器

    XRFX光样芯密度成像、RGB成像

    XRFRGB成像分析

    XRFRGB成像分析

    XRFRGB成像分析

    SRF自动扫描

    10mm-0.2/0.1mm步进

    10mm-1mm步进

    10mm-1mm步进

    10mm-1mm步进

    最大样芯长度

    1800mm

    1250mm

    1250mm

    1500mm

    最大样芯直径

    64mm整样芯

    127mm

    127mm

    127mm

    元素分析范围

    Mg-UAl-U

    Na-U

    Mg-U

    Na-U

    扫描1m所需总时间

    450s

    190s

    260s

    260s











       基于SpectraScan©光谱成像扫描平台技术,集成Specim高光谱成像传感器,为您提供全波段范围、高光谱解析力、高分辨率的一站式地矿勘查高光谱成像解决方案。





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    参考文献:

    [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