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?鉛鋅礦石稀散元素鎘含量的高光譜反演研究

萊森光學(xué) ? 來(lái)源: 萊森光學(xué) ? 作者: 萊森光學(xué) ? 2023-11-29 10:30 ? 次閱讀

引言

稀散元素即稀有分散元素,又稱(chēng)分散元素,是指在地殼中豐度低(一般為10-9級(jí))、多分散賦存的元素,常形成伴生、共生礦產(chǎn)資源,很少形成獨(dú)立的礦床類(lèi)型,主要包括鎵(Ga)、鍺(Ge)、鎘(Cd)、銦(In)、錸(Re)、鉈(Tl)等8種元素。稀散元素因其獨(dú)特、優(yōu)異的物理、化學(xué)性能而被廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè),是全球高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中不可或缺的關(guān)鍵性礦物原料,是世界各主要經(jīng)濟(jì)體重點(diǎn)勘探的戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源。稀散元素具有超常富集的特征和成礦專(zhuān)屬性(包括礦床類(lèi)型的專(zhuān)屬性和賦存礦物的專(zhuān)屬性。

本文以西藏某鋅礦集區(qū)的鉛鋅礦石為測(cè)試樣品, 利用地物光譜儀及相關(guān)軟件進(jìn)行鎘(Cd)元素的光譜采集與預(yù)處理,分析鎘(Cd)元素的光譜特征與規(guī)律,篩選特征波段,開(kāi)展隨機(jī)森林(RF)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī) (SVM)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)與反演,評(píng)價(jià)基于高光譜的鎘(Cd)元素含量反演模型,為鎘(Cd)等稀散金屬元素含量反演、快速無(wú)損檢測(cè)提供參考,為研究區(qū)等高海拔區(qū)域的鎘(Cd)等稀散金屬礦產(chǎn)資源勘探、評(píng)價(jià)提供思路,為進(jìn)一步的稀散金屬礦產(chǎn)資源高光譜快速掃面勘探研究提供學(xué)術(shù)支持。

實(shí)驗(yàn)部分

2.1 樣品處理

鎘(Cd)的原子序數(shù)是48,位于元素周期表第五周期ⅡB族,單質(zhì)為銀白色金屬。鎘(Cd)是典型的稀散元素,具有親硫化和親石性,多伴生于中低溫的鉛鋅礦床中,鉛鋅礦石(方鉛礦-閃鋅礦礦石)是鎘(Cd)的主要載體,是研究鎘(Cd)元素地球化學(xué)性質(zhì)及光譜特征的主要對(duì)象。為了保證樣品的有效性和代表性,野外均勻選取礦集區(qū)不同類(lèi)型的鉛鋅礦石作為實(shí)驗(yàn)樣品,帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行挑選、研磨、過(guò)篩等預(yù)處理,控制樣品粒徑小于75μm。每件試樣縮分成2份,1份用于化學(xué)分析,1份留作副樣并用于光譜測(cè)試。

2.2 光譜測(cè)試

為避免外界光線等因素的干擾,在夜間封閉的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中測(cè)試。測(cè)試前,對(duì)地物光譜儀進(jìn)行白板校正,測(cè)試過(guò)程中每隔10min左右進(jìn)行一次白板校正。為消除隨機(jī)噪聲的干擾,將光譜試樣置于專(zhuān)用光譜測(cè)試樣品杯中混勻整平,利用專(zhuān)用便攜式地物光譜儀探頭固定裝置保持地物光譜儀探頭垂直試樣平面;每個(gè)試樣分別測(cè)試5次,每次采集后,微調(diào)探頭固定裝置,以便繼續(xù)測(cè)試同一樣品的不同平面微區(qū)。

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圖1 樣品光譜采集

結(jié)果與結(jié)論

3.1 實(shí)測(cè)鎘元素含量統(tǒng)計(jì)分析

化學(xué)分析樣品32件,樣品實(shí)測(cè)的鎘元素含量最大值為33.900×10-6,最小值為10.100×10-6,平均值為17.975×10-6,樣品變異系數(shù)為40.310%(表1)。對(duì)比鎘元素在地幔、 地殼及各類(lèi)巖石中的豐度值,實(shí)測(cè)鉛鋅礦石樣品的鎘元素含量異常特征明顯,具有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性,適合開(kāi)展元素含量的光譜反演研究。

表1礦石實(shí)測(cè)鎘元素含量統(tǒng)計(jì)分析

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3.2 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理是光譜分析、特征波段選擇、模型構(gòu)建、反演預(yù)測(cè)等的基礎(chǔ),通過(guò)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理,可有效降低光譜數(shù)據(jù)的噪聲及冗余信息,增強(qiáng)光譜數(shù)據(jù)的有用信息及特征波段。光譜測(cè)試結(jié)束后,利用地物光譜儀配套的光譜數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的均值預(yù)處理和可視化分析,將去除異常值后的光譜數(shù)據(jù)作為鎘元素的實(shí)測(cè)光譜數(shù) 據(jù),利用該數(shù)據(jù)生成鎘元素的原始光譜曲線(圖2),進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和光譜特征分析。

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圖2 鉛鋅礦石的鎘元素原始光譜曲線

總體上,實(shí)測(cè)礦石樣品中稀散金屬鎘元素的光譜反射率較高,反射率分布相對(duì)集中,波譜異常明顯,波譜特征穩(wěn)定。在反射率特征方面,所測(cè)樣品中有29件樣品的反射率集中分布于40%~60%區(qū)間,2件樣品的反射率主要分布于60%~70%區(qū)間,1件樣品的反射率主要分布于30%~40%區(qū)間。在波段特征方面,350~700nm波段區(qū)間為樣品反射率上升區(qū)間,但波譜上升斜率有所差異。其中,1件樣品的反射率迅速增高后于400nm附近開(kāi)始出現(xiàn)拋物線式的下降特征;4件樣品的反射率上升后于 450nm附近出現(xiàn)平緩的變化趨勢(shì);8件樣品的反射率上升趨勢(shì)較緩,于750nm左右出現(xiàn)寬緩波峰后微弱下降;19件樣品的反射率上升斜率較大,于500nm左右形成不對(duì)稱(chēng)波峰。大部分樣品在800~850nm區(qū)間出現(xiàn)了一個(gè)寬緩的反射率波峰曲線,并在1000nm附近出現(xiàn)小幅度的反射率陡降。在1420,1920,2200,2350和2450nm附近均形成明顯的反射率波谷曲線(吸 收 峰),尤其以1420,1920和2200nm處的尖棱狀波谷最為明顯。在2290~2500nm區(qū)間所有樣品的反射率均為右傾下降趨勢(shì)。

3.3 鎘元素特征波段篩選

特征波段選擇是在波段預(yù)處理的基礎(chǔ)上,通過(guò)提取原始波譜數(shù)據(jù)中信息量大、相關(guān)性小的波段子集來(lái)降低光譜數(shù)據(jù)維度,提高模型反演的精度和穩(wěn)定性。利用軟件中的功能對(duì)鎘元素原始光譜曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,并選取一階微分(FD)、二階微分(SD)、倒數(shù)的對(duì)數(shù)(AT)、倒數(shù)對(duì)數(shù)的一階微分 (AFD)四種數(shù)據(jù)變換方法進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的處理,突出光譜曲線的吸收特征,以便更加直觀和定量地開(kāi)展鎘元素光譜曲線的變化規(guī)律分析,總結(jié)光譜數(shù)據(jù)特征,進(jìn)行鎘元素特征 波段篩選。基于相關(guān)性、信息量和特征波段的準(zhǔn)則,利用軟件,結(jié)合皮爾森相關(guān)性系數(shù)分析進(jìn)行特征波段的選擇,篩選出對(duì)建模貢獻(xiàn)大的波段作為建立反演模型的最佳變量。皮爾森相關(guān)性系數(shù)r是反映兩個(gè)變量的相關(guān)性程度,r的取值范圍為[-1,1],r的絕對(duì)值越接近于1,則變量間的相關(guān)性越強(qiáng),反之則弱。對(duì)鎘元素原始光譜曲線分別進(jìn)行FD,SD,AT,AFD變換和皮爾森相關(guān)性系數(shù)r分析,不同變換方式篩選出的特征波段及相關(guān)性系數(shù)見(jiàn)表2。

表2 不同光譜變換方式的特征波段及相關(guān)性系數(shù)

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圖3 SD變換曲線

分析結(jié)果表明,在各類(lèi)光譜變換方式中,獲得較大相關(guān)性系數(shù)的波段區(qū)間為353~2283nm,在2290~2500nm波段區(qū)間內(nèi)相關(guān)性系數(shù)很小。在光譜數(shù)據(jù)降維與特征波段篩選變換中,SD光譜變換處理的效果最好,SD光譜變換處理共篩選出15個(gè)特征波段,覆蓋可見(jiàn)光及近紅外波段(圖3)。在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著的特征波段有10個(gè)(665、709、781、907、1146、1182、1202、1563、 1920和1984nm),主要分布在近紅外波段區(qū)間;在0.05級(jí)別相關(guān)性顯著的特征波段有5個(gè)(379、603、771、848 和 1623nm)。

結(jié)論

鉛鋅礦石樣品中的稀散元素鎘含量較高,鎘元素在可見(jiàn)光-近紅外波段的光譜特征明顯,波形穩(wěn)定,波譜反射率較高且集中分布于40%~60%區(qū)間,在1420、1920和2200 nm 處形成有吸收峰,適合開(kāi)展稀散元素含量的高光譜反演研究。

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審核編輯 黃宇


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