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    LIBS+HSI光譜成像測量和數據融合技術應用于礦物特征和巖相學分析

    發布時間: 2022-05-12  點擊次數: 5424次

    當前傳統的礦物測定方法數據準確應用廣泛,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,礦物分析需構建高質量數據庫,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)、LIBS(激光誘導擊穿元素光譜分析技術)等在內的光譜成像技術日漸廣泛地應用于礦物的種類識別和定量分析,由于非常契合上述數據庫構建的要求,因而開啟了巖相學和礦物學研究的新路徑,為地理、構造地質、礦物、礦產勘查和加工等科學領域中的復雜過程研究提供了強大技術支撐。近日,我國“祝融號"火星車在火星烏托邦平原著陸區便是利用短波紅外光譜等技術發現類似沉積巖的板狀硬殼層富含含水硫酸鹽等礦物。

    本文將介紹德國聯邦地球科學和自然資源研究所Wilhelm Nikonow et al.,2019)應用HSILIBS元素分布成像等光譜圖像融合技術開展的礦物特征及巖相學分析研究,旨在為地球化學和礦物學科研工作者提供應用參考。

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    1.元素分布成像分析

    元素分布成像分析能夠為巖相學和模態礦物學提供重要的基礎數據。本案例為了獲取高分辨率的元素分布圖像,應用μ-EDXRF技術(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。

    北京易科泰生態技術有限公司提供的FireFly LIBS元素分布成像分析系統的空間分辨率可達15μm,速度可達100HZ,因此能夠代替μ-EDXRF實現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具備專業的光譜分析軟件,數據分析功能完備,另包含光譜圖像數據融合功能,使此類研究極大簡化。

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    FireFly LIBS 元素分布成像系統,憑其超高的分辨率,可滿足對于μ-EDXRF元素分布圖像的參數要求,并可同時測得上圖中的μ-EDXRFLIBS的所有數據,且速度更快。

    2.高光譜成像分析

    LIBS等元素分布成像技術能夠為礦物分類提供極有價值的基礎化學數據,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技術則是解決方案。本案例采用SisuROCK高光譜成像分析平臺,配備有VNIR400-1000nm)、SWIR970-2500nm)及LWIR長波紅外高光譜成像。

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    北京易科泰生態技術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元素分析技術方案

    CoreScanner μ-XRF巖礦樣芯分析技術方案


    CoreScanner

    MaXRay

    FiXRay

    FleXRay

    傳感器

    XRFX光樣芯密度成像、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-UAl-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,集成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。





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    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




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