當(dāng)前傳統(tǒng)的礦物測(cè)定方法數(shù)據(jù)準(zhǔn)確應(yīng)用廣泛，但是成本、人力及時(shí)間耗費(fèi)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(kù)，必須速度快、費(fèi)用低，反而對(duì)準(zhǔn)確度要求不高。近年來(lái)，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(shí)別和定量分析，由于非常契合上述數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程研究提供了強(qiáng)大技術(shù)支撐。近日，我國(guó)“祝融號(hào)”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(guó)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?yàn)閹r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(jìn)行檢測(cè)，因?yàn)樗�使用的LIBS品牌的空間分辨率僅達(dá)200μm。但是μ-EDXRF的缺憾在于不能檢測(cè)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(zhǎng)石、殘余巖漿等礦石中。因此需要訴諸能夠檢測(cè)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(dá)15μm，速度可達(dá)100HZ，因此能夠代替μ-EDXRF實(shí)現(xiàn)本案例所需的高分辨率元素分布成像分析，同時(shí)滿足檢測(cè)輕元素的需求。此外，F(xiàn)ireFly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(jiǎn)化。 

 

      FireFly LIBS 元素分布成像系統(tǒng)，憑其超高的分辨率，可滿足對(duì)于μ-EDXRF元素分布圖像的參數(shù)要求，并可同時(shí)測(cè)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?yàn)榈V物分類提供極有價(jià)值的基礎(chǔ)化學(xué)數(shù)據(jù)，但是對(duì)某些礦物來(lái)說(shuō)并不充分。例如若檢測(cè)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(shí)HSI技術(shù)則是完美的解決方案。本案例采用SisuROCK高光譜成像分析平臺(tái)，配備有VNIR（400-1000nm）、SWIR（970-2500nm）及LWIR長(zhǎng)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
 

     
      基于SpectraScan©光譜成像掃描平臺(tái)技術(shù)，集成國(guó)際先進(jìn)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(xiàn)：
[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