深夜亚洲精品免费福利你懂的,98av一区二区三区,红桃视频成人av在线观看,xx日本高清视频,天天日夜夜添天天爽,校花高潮抽搐冒白浆,亚洲欧美后入式动态图,97精品少妇偷拍av18禁止看,黄片大全视频免费在线观看

 

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遙感技術(shù)研究中心，基于SpectraScan?光譜成像掃描平臺技術(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，成像單元光譜范圍覆蓋1000-2500nm短波紅外及8-12μm長波紅外波段，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、環(huán)境監(jiān)測研究領(lǐng)域的特殊需求，為商業(yè)公司和學術(shù)研究用戶提供了一種完整、即時可用的低成本、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

 ?一站式巖礦樣芯成像分析平臺，標配SWIR、LWIR高光譜成像，可選配VISIR、NIR波段

 ?SpectraScan?高精度移動掃描平臺，樣品在精準位移平臺上自動運送至成像單元進行成像分析

 ?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)

 ?可對大型巖礦樣芯、礦物粉末、樣品盒整體進行成像檢測分析

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

 ?支持組合命令（Protocols），可實現(xiàn)自動運行protocols

 ?主機系統(tǒng)帶腳輪，方便移動，適應(yīng)于實驗室和工業(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，適用于野外礦坑、峭壁、山體掃描成像

 

主要參數(shù)指標

 

成像單元	SWIR	LWIR
波段范圍	1000-2500nm	8-12μm
光譜波段數(shù)	288	44
光譜分辨率	10nm	400nm
光譜采樣	5.6nm	100nm
空間像素	384	566
視場角	34°、23°、17°、9°可選	32.2°
探測器	Stirling，25000h MTTF	LWIR非制冷微輻射探測器
數(shù)值孔徑	F/2.0	F/1.0
輸出接口	16 bit CL	USB 3
幀頻	450fps	120fps
信噪比	1050:1	NETD（噪聲等效溫差）:1k
相機重量	14kg	3.5kg

 

應(yīng)用案例1：高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)中的巖石樣品的高光譜表

  石英在高硫化型淺成低溫熱液系統(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)很難檢測石英，因為這種非氫氧化物礦物在SWIR范圍內(nèi)沒有吸收特征。特文特大學地球信息科學與地球觀測學院Abera M G等學者，結(jié)合SWIR和LWIR高光譜數(shù)據(jù)對西班牙東南部Rodalquilar高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)的巖石樣品進行了表征。

 

 

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淺成低溫熱液系統(tǒng)的56個巖石樣品的SWIR和LWIR波段高光譜圖像來表征巖石中的礦物。研究人員對高光譜數(shù)據(jù)進行反射率、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)，反映與淺成低溫熱液系統(tǒng)相關(guān)的礦物，如石英、鉀長石、輝石、鈣長石、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，研究人員將獨立的 SWIR 和 LWIR 結(jié)果相結(jié)合，用于巖石樣品中礦物的精準識別和繪圖。

 

圖1-2：準備進行高光譜數(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)有礦物圖進行比較發(fā)現(xiàn)，在該樣品中存在硅酸鹽、頁硅酸鹽、硫酸鹽和碳酸鹽礦物。還分析得出了 Rodalquilar 高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)中硅化和晚期泥質(zhì)帶的精細分布并繪制礦物圖。該方法為礦石礦化研究提供了指引，并改進了西班牙東南部 Rodalquilar 低溫熱液系統(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熱液系統(tǒng)的硅質(zhì)和高級泥質(zhì)帶。本研究確定的蝕變帶有助于研究人員對淺成低溫熱液系統(tǒng)的進一步理解，及對高硫化型淺成低溫熱液系統(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-地球化學標準

  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-冰長石-硫化物膠結(jié)物和細硫化物互相浸染，經(jīng)歷了多次熱液角礫巖化作用，使得礦脈和巖石粒度細小，難以直觀識別礦物。

  Polymetal公司工程科學與冶金學博士Ilya Anisimov等人使用SWIR和LWIR波段高光譜相機對該礦床樣品進行紅外高光譜圖像掃描。并根據(jù)礦物的光譜特征，對樣品圖像進行主成分分析和回歸分析。區(qū)分了石英(Qu)；針鐵礦(Cth)；長石，包括正長石(Ort)、微斜長石；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。樣品中金的實驗回收率和預(yù)測模型回收率之間的相關(guān)系數(shù)R²=0.46，有較強相關(guān)性。

 

圖2-3：樣品中各礦物的PCA分析（左）；Au的實驗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)，可對鉆孔樣芯進行海量地質(zhì)填圖，快速、無損識別和解釋地球化學定義的礦石和巖性類型，且可以實現(xiàn)針對不同的礦化類型進行礦物勘探。

 

參考文獻

[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.