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SpectraScan^? SWIR-LWIR地礦勘查高光譜成像分析系統(tǒng),，是易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心,，基于SpectraScan^?光譜成像掃描平臺(tái)技術(shù),，集成Specim SWIR,、LWIR高光譜成像傳感器，最新推出的一站式地礦勘查高光譜成像解決方案。

該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊、兼容性高,，無需特別的專業(yè)背景即可操作和維護(hù)，成像單元光譜范圍覆蓋1000-2500nm短波紅外及8-12μm長(zhǎng)波紅外波段,，極大滿足地質(zhì),、礦產(chǎn)、工業(yè),、安全等應(yīng)用領(lǐng)域及地質(zhì)地球科學(xué),、環(huán)境監(jiān)測(cè)研究領(lǐng)域的特殊需求，為商業(yè)公司和學(xué)術(shù)研究用戶提供了一種完整,、即時(shí)可用的低成本、高效益解決方案,。

SpectraScan^? SWIR-LWIR系統(tǒng),；右圖為巖礦樣品表面的蝕變區(qū)域（紅色）分布

主要特點(diǎn)：

?  一站式巖礦樣芯成像分析平臺(tái)，標(biāo)配SWIR,、LWIR高光譜成像,，可選配VISIR、NIR波段

?  SpectraScan^?高精度移動(dòng)掃描平臺(tái),，樣品在精準(zhǔn)位移平臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)送至成像單元進(jìn)行成像分析

?  雙軌式同步升降控制,，根據(jù)樣品尺寸靈活調(diào)整成像距離，獲取最優(yōu)分辨率數(shù)據(jù)

?  可對(duì)大型巖礦樣芯,、礦物粉末,、樣品盒整體進(jìn)行成像檢測(cè)分析

?  觸摸屏控制，嵌入式操作系統(tǒng),，全中文地面站軟件,，可無線操控平臺(tái)運(yùn)行

?  支持組合命令（Protocols），可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行protocols

?  主機(jī)系統(tǒng)帶腳輪,，方便移動(dòng),，適應(yīng)于實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)礦廠等工作環(huán)境

?  可選配高分辨率RGB成像、紅外熱成像分析

?  可選配SpectraScan^? 360°旋轉(zhuǎn)掃描平臺(tái),，適用于野外礦坑,、峭壁,、山體掃描成像

主要參數(shù)指標(biāo)：

應(yīng)用案例1：高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中的巖石樣品的高光譜表征

石英在高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中是必不可少的,，其主要用于硅化和晚期泥質(zhì)帶的鑒定,。然而，僅用SWIR范圍的數(shù)據(jù)很難檢測(cè)石英,，因?yàn)檫@種非氫氧化物礦物在SWIR范圍內(nèi)沒有吸收特征,。特文特大學(xué)地球信息科學(xué)與地球觀測(cè)學(xué)院Abera M G等學(xué)者，結(jié)合SWIR和LWIR高光譜數(shù)據(jù)對(duì)西班牙東南部Rodalquilar高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的巖石樣品進(jìn)行了表征,。

圖1-1：Rodalquilar研究區(qū)地理位置及樣品所在地的地質(zhì)圖

本研究使用了來自Rodalquilar淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的56個(gè)巖石樣品的SWIR和LWIR波段高光譜圖像來表征巖石中的礦物,。研究人員對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行反射率、發(fā)射率轉(zhuǎn)換,、濾波及變換等多種預(yù)處理,，并通過分析兩種數(shù)據(jù)，反映與淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)相關(guān)的礦物,，如石英,、鉀長(zhǎng)石、輝石,、鈣長(zhǎng)石,、方解石和白云石，以及SWIR波段敏感礦物,，包括明礬石,、黃鉀鐵礬、高嶺石,、埃洛石和綠脫石,。隨后，研究人員將獨(dú)立的 SWIR 和 LWIR 結(jié)果相結(jié)合,，用于巖石樣品中礦物的精準(zhǔn)識(shí)別和繪圖,。

圖1-2：準(zhǔn)備進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集的巖石樣品。置于裝滿沙子的木箱上的樣品（左）,；LWIR成像偽彩色圖（右）

圖1-3：硅蝕變帶在LWIR和SWIR波長(zhǎng)范圍內(nèi)的發(fā)射率和反射光譜,。箭頭表示LWIR發(fā)射率最小特征和SWIR吸收特征

圖1-4：晚期泥質(zhì)帶在LWIR和SWIR波長(zhǎng)范圍內(nèi)的發(fā)射率和反射光譜。箭頭表示LWIR發(fā)射率最小特征和SWIR吸收特征

根據(jù)SWIR-LWIR結(jié)合分析結(jié)果,，該巖石樣品被劃分為蝕變帶,，將巖石樣品的蝕變帶與現(xiàn)有礦物圖進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，在該樣品中存在硅酸鹽、頁(yè)硅酸鹽,、硫酸鹽和碳酸鹽礦物,。還分析得出了 Rodalquilar 高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中硅化和晚期泥質(zhì)帶的精細(xì)分布并繪制礦物圖。該方法為礦石礦化研究提供了指引,，并改進(jìn)了西班牙東南部 Rodalquilar 低溫?zé)嵋合到y(tǒng)現(xiàn)有的蝕變帶圖,。

圖1-4：樣品05ch094分別在SWIR和LWIR波段表達(dá)的礦物分布圖。 A) 2267nm指示的黃色區(qū)域代表黃鉀鐵礬,，2170nm指示的青色區(qū)域代表明礬石,； B) 8969nm指示的青色區(qū)域代表明礬石，9018nm指示的偏綠色區(qū)域代表黃鉀鐵礬,，其他顏色則為石英和明礬石的混合物,。A）圖中黑色代表石英，對(duì)應(yīng)B）圖中9200nm指示的紅色區(qū)域

該研究表明,，結(jié)合了SWIR波段和LWIR波段的高光譜成像技術(shù),，可輕松用于識(shí)別巖石樣品中的蝕變和未蝕變礦物，并可用于定位高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的硅質(zhì)和高級(jí)泥質(zhì)帶,。本研究確定的蝕變帶有助于研究人員對(duì)淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的進(jìn)一步理解,，及對(duì)高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)蝕變帶的劃定和表征的探索。

應(yīng)用案例2：金礦床地質(zhì)填圖的礦物學(xué)-地球化學(xué)標(biāo)準(zhǔn)

位于俄羅斯東部哈巴羅夫斯基地區(qū)的Levoberezhnoye礦床,，集中分布于中性火山巖中,，嵌于流紋巖和廣泛蝕變的湖流凝灰?guī)r及熔結(jié)凝灰?guī)r中，并形成陡傾石英-冰長(zhǎng)石 金-銀 角礫巖-礦脈體系,。這些含礦的蝕變火山巖伴隨著石英-冰長(zhǎng)石-硫化物膠結(jié)物和細(xì)硫化物互相浸染,，經(jīng)歷了多次熱液角礫巖化作用，使得礦脈和巖石粒度細(xì)小,，難以直觀識(shí)別礦物。

Polymetal公司工程科學(xué)與冶金學(xué)博士Ilya Anisimov等人使用SWIR和LWIR波段高光譜相機(jī)對(duì)該礦床樣品進(jìn)行紅外高光譜圖像掃描,。并根據(jù)礦物的光譜特征,，對(duì)樣品圖像進(jìn)行主成分分析和回歸分析。區(qū)分了石英(Qu),；針鐵礦(Cth),；長(zhǎng)石，包括正長(zhǎng)石(Ort),、微斜長(zhǎng)石,；粘土礦物，包括高嶺石(Kaol),、地開石(Dk),、蒙脫石(Mnt)、伊利石(Ilt),、白云母,。

圖2-1：礦床樣品的RGB圖（左）,；及高光譜掃描局部分析結(jié)果（右）

輻射光譜分析表明，在鉆孔巖心樣品和拋光樣品中均發(fā)現(xiàn)了和輝鉬礦品位接近的礦物,，呈暗塊狀和片狀,。它被磷灰石所腐蝕(見下圖)，表面有白蠟石和軟屑巖,。該蝕變輝鉬礦呈褐色,，具有類似石墨的暗淡金屬光澤，在礦床中廣泛分布,。粗精礦中鉬的回收率在40%左右,。

圖2-2：顯微鏡下樣品中各礦物分布

研究發(fā)現(xiàn)，氰化尾渣中金的損失與硫化物含量密切相關(guān),，硫化物氧化為黃鉀鐵礬和臭蔥石,，樣品中的紅色成分增加，表明金回收率提高,。而綠泥石的缺失和白云母向伊利石,、伊利-蒙脫石的轉(zhuǎn)化也表明金氰化回收率提高。樣品中金的實(shí)驗(yàn)回收率和預(yù)測(cè)模型回收率之間的相關(guān)系數(shù)R²=0.46,，有較強(qiáng)相關(guān)性,。

圖2-3：樣品中各礦物的PCA分析（左）；Au的實(shí)驗(yàn)回收率和模型回收率之間的回歸分析（右）

研究表明,，利用高光譜樣芯掃描成像技術(shù),，可對(duì)鉆孔樣芯進(jìn)行海量地質(zhì)填圖，快速,、無損識(shí)別和解釋地球化學(xué)定義的礦石和巖性類型,，且可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同的礦化類型進(jìn)行礦物勘探。

參考文獻(xiàn)：

[1] Abera M G , Hecker C A , Bakker W . Characterization of Rock Samples Using SWIR-LWIR Hyperspectral Imaging Techniques – An Example of The High Sulfidation Epithermal System of Rodalquilar, Southeast Spain. 2019.

[2] Anisimov I, Sagitova A, Kharitonova M , et al. Mineralogical-Geochemical Criteria for Geometallurgical Mapping of Levoberezhnoye Au Deposit (Khabarovsk Region, Russia)[M]. 2019.