泰思肯集成礦物分析儀對巖礦樣品精細掃描中不同實驗條件的對比研究

董 昕,張澤明,田作林,戎 合,艾鈺潔

(1. 中國地質(zhì)科學院 地質(zhì)研究所, 北京 100037; 2. 泰思肯(TESCAN)中國總部, 上海 201112)

光學顯微鏡的誕生,突破了人類的視覺極限,為我們打開了認知微觀世界的大門。但隨著科學技術(shù)的發(fā)展,光學顯微鏡有限的分辨力已經(jīng)無法滿足人們的觀測需求,例如巖石中一些細粒(<5 μm)或低含量(<1 %)的礦物。20世紀30年代初,隨著電子光學理論的建立,電子顯微鏡(例如透射電子顯微鏡和掃描電子顯微鏡)應運而生(周劍雄等, 2006; 施明哲, 2022)。盡管目前大多數(shù)的掃描電鏡可以獲得巖石和礦物的高分辨率圖像,但是可能無法提供定量化且統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)報告,例如礦物顆粒粒徑、周長、面積和礦物間共生關(guān)系等統(tǒng)計學結(jié)果。此外,許多用于研究礦物學的分析技術(shù)是手動操作的,特別是當需要對同一類型的樣品進行大批量且重復性的分析并獲得統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)集時,手動操作的儀器便顯得不夠便利且缺乏準確性,操作者的偏見、誤差和疲勞也會影響數(shù)據(jù)的結(jié)果(Fandrichetal., 2007; Pirrie and Rollinson, 2011)。這時,自動化定量分析的優(yōu)點就顯現(xiàn)了出來。自動礦物學識別技術(shù)早在20世紀70年代中葉就開始出現(xiàn),它可以給出礦物顆粒的相組成等定量化數(shù)據(jù)(Grantetal., 1976; Grant and Reid, 1981)。目前,依靠掃描電鏡進行礦物自動分析的設備或系統(tǒng)包括QEMSCAN(Gottliebetal., 2000)、MLA(Gu, 2003)、RoqSCAN(Oliveretal., 2013)、TIMA(Hrstkaetal., 2018)、AMICS、INCAMineral、Mineralogic Mining、Maps Mineralogy和BPMA等。

上述系統(tǒng)不僅被廣泛運用到巖石學和礦物學研究中,在古生物學、油氣和礦石加工等其他地球科學領(lǐng)域也獲得了廣泛應用。自動化分析細粒礦物的能力不僅取決于實驗樣品本身的礦物學物理、化學特性,還受到儀器的功能和操作條件的影響。因此,在無法改變實驗樣品物性和儀器功能的情況下,選擇適宜的操作條件至關(guān)重要。通過對同一樣品在相同儀器上使用不同操作條件進行測試對比,可以突出顯示不同操作條件對實驗結(jié)果的影響。本文以泰思肯集成礦物分析儀(TIMA)為例,在不同掃描模式和分析類型以及多種實驗參數(shù)設置條件下,對陜西鏵廠溝金礦床樣品含金礦化的黃鐵絹英巖進行了多次分析,比較了測試的礦物相組成和礦物相圖、元素組成和元素分布圖以及礦物顆粒粒徑等多種統(tǒng)計結(jié)果,以期獲得不同操作條件對實驗結(jié)果的具體影響。

1 泰思肯集成礦物分析儀簡介

TIMA是捷克泰思肯公司在高分辨率肖特基場發(fā)射(field emission gun, FEG)掃描電子顯微鏡(scanning electron microscope, SEM;型號為TESCAN MIRA)基礎上,集成多個(最多4個)X射線能譜儀(energy dispersive X-ray spectrometer, EDS)和其他探測器,高分辨快速、自動識別并成像的礦物分析系統(tǒng)。TIMA最核心的工作原理就是基于從樣品中不同礦物相快速獲取背散射(backscattered electron, BSE)圖像和X射線能譜數(shù)據(jù)的差異,確定礦物相的邊界和礦物成分,同時將所測能譜化學成分和譜圖與礦物數(shù)據(jù)庫里的相關(guān)信息進行對比匹配來確認礦物的種類。根據(jù)試樣室大小和容納樣品數(shù)量,TIMA系統(tǒng)的試樣室包括GM(一次性放置9個大小為27 mm×47 mm的光薄片,或者22個直徑為25 mm或15個直徑為30 mm的環(huán)氧樹脂靶)、LM(一次性放置2個大小為27 mm×47 mm的光薄片,或者7個直徑為30 mm或25 mm的環(huán)氧樹脂靶)和AutoLoader(進樣數(shù)量為2～100個直徑為30 mm或25 mm的環(huán)氧樹脂靶)。TIMA系統(tǒng)除了掃描電鏡基本配置的二次電子(secondary electron, SE)和BSE以及若干個EDS探測器外,還可以選擇加載陰極熒光(cathodoluminescence, CL)等探測器和電鏡鏡筒內(nèi)探測器(Inbeam SE/BSE),以便在測試過程中同時獲取CL等數(shù)據(jù),并極大地提高TIMA系統(tǒng)SE/BSE圖像的極限分辨率。此外,TIMA系統(tǒng)中的1個能譜探測器可以與另外一臺電腦上的EDAX公司TEAM能譜系統(tǒng)聯(lián)合起來,作為單獨的能譜儀使用。TIMA系統(tǒng)詳細的工作原理和軟、硬件組成已有詳文介紹(Hrstkaetal., 2018; 陳倩等, 2021),本文不再贅述。

中國地質(zhì)科學院地質(zhì)研究所的TIMA型號為TIMA3-X FEG LMH。目前系統(tǒng)配置了4個EDS探測器、黑白CL和Inbeam SE探測器以及EDAX TEAM能譜系統(tǒng)。因此,該系統(tǒng)除了具有TIMA軟件的一系列獨特功能外,還可以作為掃描電鏡和單獨的能譜儀使用。當系統(tǒng)處于掃描電鏡分析時,SE和BSE圖像分辨率在30 kV條件下可達1.0 nm和2.0 nm,大面積掃描拼合圖像可達5 cm×5 cm;隨著工作距離或加速電壓的變化,放大倍數(shù)為2～1×106倍。EDS能量分辨率優(yōu)于129 eV(Mn Kα),元素分析范圍從4Be到92U,含量(質(zhì)量分數(shù))檢出限約為0.1%。根據(jù)目前實驗室的分析數(shù)據(jù),TIMA軟件礦物相的BSE圖像和成分識別的空間分辨率可達1 μm。

2 影響分析結(jié)果的主要設置

2.1 數(shù)據(jù)掃描采集模式和測試分析類型

TIMA系統(tǒng)常規(guī)測試條件為加速電壓25 kV(beam energy)、電流9 nA(abscorbed current,或者beam intensity 20)、工作距離15 mm(working distance)。TIMA目前具有4種數(shù)據(jù)掃描采集模式,包括高分辨率掃描模式(high-resolution mapping, HRM)、點陣掃描模式(dot mapping, DM)、點掃描模式(point spectroscopy)和線掃描模式(line mapping);有3種測試分析類型,包括模態(tài)分析(modal analysis, MA)、解離分析(liberation analysis, LA)和亮相搜索(bright phase search, BPS)。根據(jù)巖石礦物學參數(shù)和測試需求的不同,上述多種數(shù)據(jù)采集模式可以建立在不同的測試分析類型上(表1)。最常用的測試組合是解離分析結(jié)合HRM和DM,二者的工作方式概述如下。

表1 TIMA測試分析類型和相關(guān)采集模式Table 1 TIMA available analysis types and relevant acquisition modes

(1) 高分辨率掃描模式(HRM)

以噴鍍導電的光薄片樣品為例(圖1a),電子束入射到樣品上一個等距的規(guī)則矩形網(wǎng)格上的區(qū)域(圖1b)。首先,以預設的像素間距(pixel spacing),收集測試點BSE信號強度; 如果BSE信號超過一定修改自Hrstka等 (2018)。

圖1 TIMA系統(tǒng)工作流程圖[據(jù)Ward 等(2018)修改]Fig. 1 TIMA system workflow diagram (after Ward et al.,2018)

的閾值(minimum &maximum brightness,通常設定15和100),束流就會留在該位置,直到從X射線能譜儀中收集到特定數(shù)量的計數(shù)(X-ray counts)(圖1c)。然后,電子束從左到右移動到下一個測試點。該過程重復進行,直到整個區(qū)域被掃描完。BSE圖像用于區(qū)分單個顆粒,并通過BSE圖像和EDS數(shù)據(jù)的組合來確定不同礦物相之間的邊界(圖1d)。這種方法的優(yōu)點在于它可以解決具有類似平均原子數(shù)但具有不同化學成分的礦物相之間的邊界(這些相具有相近的BSE灰度)。在礦物相內(nèi),每個測試點的EDS數(shù)據(jù)被擬合以獲得高質(zhì)量的EDS譜圖,同時獲得平均的BSE灰度。二者結(jié)合與礦物相分類中的數(shù)據(jù)庫進行對比匹配,最終確定礦物種類(圖1e)。

(2) 點陣掃描模式(DM)

電子束入射到樣品上一個等距的規(guī)則矩形網(wǎng)格上的區(qū)域。網(wǎng)格的間距是通過BSE像素間距來確定的。在每個點上,測定BSE信號強度,當BSE信號超過一定的閾值時獲取BSE圖像。使用BSE圖像區(qū)分單個顆粒,并初步確定不同礦物相之間的邊界。然后,在每個初步確定的礦物相內(nèi)選擇合適的點,并以該點為原點用矩形EDS測試點網(wǎng)格覆蓋整個初步的礦物相。在每個測試點獲取設定的X射線計數(shù)。如果當EDS數(shù)據(jù)顯示初步礦物相包含具有不同化學成分的多個礦物相時,此時使用高分辨率的BSE圖像和低分辨率的EDS數(shù)據(jù)的組合來改善相分割。這種方法是高分辨率掃描和點掃描模式之間的折衷,雖然準確率略微降低,但勝在速度較快,是目前實驗室最常用的數(shù)據(jù)采集和測試分析選擇。

2.2 實驗設置參數(shù)

上述測試條件中,涉及到幾個實驗設置參數(shù),對測試速度和數(shù)據(jù)質(zhì)量影響較大,在此做詳細說明。

(1)加速電壓

離開柵極一定距離,有一個中心有孔的陽極,在陽極和陰極間加有一個很高的正電壓,它使電子束加速而獲得能量。加速電壓值越大,電子束能量越大。理論上,更高的加速電壓可以提高束流聚焦度,產(chǎn)生更小的束斑尺寸,從而提高圖像分辨率和清晰度。然而,這種成像改善可能會影響樣品的成分分析。增加加速電壓會導致激發(fā)更多的樣品材料體積(相互作用體積)。更大的相互作用體積會在相鄰的測試點之間產(chǎn)生更多的分析重疊,導致分析細粒礦物時特別棘手。然而,為了獲得更好的化學成分分辨率,降低加速電壓同時必須平衡能夠識別礦物所需的激發(fā)X射線譜線的能量。目前,TIMA系統(tǒng)普遍設定25 kV的加速電壓,在該條件下,對小于3 μm的礦物顆粒,EDS采集的譜線可能包含相鄰礦物的混合光譜,因此可以將電壓降低到15 kV,但是需要建設對應的礦物數(shù)據(jù)庫。

(2) 間距

間距是指2個像素/測試點(包括BSE像素間距和EDS測試點間距)之間的水平距離,也叫步長。對于使用相同操作條件進行掃描的區(qū)域,較小的步長會產(chǎn)生更高分辨率的圖像,因為區(qū)域由更多的像素組成。但是,以更小的步距間隔繪制區(qū)域需要更多的時間。雖然使用較大步長進行掃描分析可能更快,但應該謹慎,因為會降低結(jié)果的空間分辨率,導致細粒礦物相和結(jié)構(gòu)細節(jié)被忽略。更小的步長可以提高識別細粒礦物的可能性。TIMA系統(tǒng)在點陣掃描分析時,點間距是確定能譜網(wǎng)格的水平和垂直間距的參數(shù),EDS點間距必須是BSE像素間距的奇數(shù)倍,例如目前TIMA系統(tǒng)常用的DM掃描設置為BSE像素間距2 μm和EDS點間距6 μm,或者BSE像素間距3μm和EDS點間距9 μm。

(3)計數(shù)

對TIMA系統(tǒng)來說,指在每個測試點采集的X射線事件數(shù)。計數(shù)的數(shù)量主要取決于電流、停留時間和探測器的角度(電壓和樣品成分也在較小程度上影響計數(shù))。增加每個測試點獲得的計數(shù)數(shù)量具有類似增加停留時間的效果。更高的計數(shù)數(shù)量改善了計數(shù)統(tǒng)計學和礦物相解釋的置信度,但在固定電流下需要更長的分析時間。獲取的計數(shù)數(shù)量也可以通過增加加速電壓來改變。然而,增加加速電壓會存在上述潛在的負面影響(見上文的加速電壓)。此外,選擇更大和更多的EDS探測器或?qū)⑻綔y器放置更靠近樣品也會增加計數(shù)率。對于TIMA系統(tǒng),可以增加EDS探測器配置,例如從3個增加到4個探測器,測試時間會減少約8%(對相同測試樣品,在同等測試條件下);TIMA系統(tǒng)默認的X射線計數(shù)為1 000(通常情況可以滿足能譜識別礦物的計數(shù)要求),可設置范圍為100～100 000。

3 分析樣品概述

本文的測試樣品含金礦化的黃鐵絹英巖(樣品號HCG-4,圖2;圖2c中僅顯示體積分數(shù)> 0.01 %的礦物相)采自陜西省略陽縣的鏵廠溝金礦床。該金礦床位于秦嶺褶皺系南部,構(gòu)造位置處于秦嶺微板塊和揚子陸塊之間的勉略縫合帶內(nèi)南緣。金礦床中的礦石礦物種類較多,已報道的包括黃鐵礦、自然金、黃銅礦、斑銅礦、褐鐵礦、閃鋅礦、方鉛礦、硫鈷鎳礦、輝砷鎳礦、輝砷鈷礦、菱鐵礦、磁鐵礦、鈦磁鐵礦、輝鉬礦、白鐵礦、磁黃鐵礦和鋅砷黝銅礦;脈石礦物主要有石英、白云石、含鐵白云石和鈉長石,次要礦物為絹云母、白云母以及少量的磷灰石、電氣石和金紅石等(楊隆勃等, 2013)。自然金呈以下4種狀態(tài)產(chǎn)出:包裹金,自然金被包裹于黃鐵礦等礦物中,是最主要的產(chǎn)出狀態(tài);連生金,自然金與黃銅礦、輝碲鉍礦、磁黃鐵礦、方鉛礦等礦物緊密連生(圖3);裂隙金,自然金賦存在黃鐵礦等自身裂隙中;粒間金,自然金沿伴生礦物顆粒間充填。

圖2 鏵廠溝金礦樣品薄片的單偏光照片(a)、TIMA掃描BSE圖像(b)和TIMA掃描礦物相圖(c)Fig. 2 Photomicrograph under plane-polarized light(a), BSE image by TIMA(b) and mineral phase map by TIMA (c) of the thin section of the samples from Huachanggou gold deposit

圖3 鏵廠溝金礦樣品中自然金的賦存狀態(tài)(反射光)Fig. 3 The occurrence state of native gold in gold deposit from Huachanggou gold deposit (reflected light)

楊隆勃(2013)電子探針分析結(jié)果表明,自然金中Au含量為93.57%～98.41%,Ag為1.76%～4.11%,有少量Cu(0～1.32%);黃鐵礦中S含量為52.53%～53.06%,Fe為45.39%～46.32%;磁黃鐵礦中Fe含量為59.08%～60.36%,而S為38.67%～39.74%;黃銅礦中Cu含量為34.02%～34.67%,S為34.7%～35.72%,Fe為28.84%～30.66%;方鉛礦中Pb含量為84.15%～86.51%,S為12.82%～13.24%,有少量Fe(0.12%～1.92%);閃鋅礦中S含量為32.58%,Zn為64.63%,有少量Fe(0.95%)。

4 測試結(jié)果

TIMA的常用功能包括全巖礦物和化學組成以及元素賦存狀態(tài)、礦物顆粒的分布和統(tǒng)計以及礦物間共生關(guān)系、貴金屬和稀有金屬的亮相快速搜索等。下文將圍繞上述功能詳細展開測試,使用的分析類型和掃描模式以及相關(guān)設置參數(shù)見表2,獲得的小區(qū)域礦物相圖見圖4(圖中各掃描條件詳見表2;圖4a～4h中灰色代表空氣或/和環(huán)氧樹脂填充的空隙)。

圖4 TIMA系統(tǒng)不同條件掃描樣品HCG-4的小區(qū)域礦物相圖Fig. 4 Small field mineral phase maps of sample HCG-4 scanned by TIMA under different conditions

表2 TIMA系統(tǒng)掃描HCG-4樣品不同分析類型和掃描模式的設置參數(shù)以及報告圖表Table 2 Setting parameters and reports for different analysis types and acquisition modes of sample HCG-4 scanned by TIMA

含金礦化的黃鐵絹英巖(樣品號HCG-4)用解離分析結(jié)合點陣掃描模式分別進行了3種BSE像素間距和EDS測試點步長條件的測試(分別為BSE 3 μm+EDS 9 μm、BSE 2 μm+EDS 6 μm、BSE 1 μm+EDS 3 μm),均識別出29種礦物相(表3), 巖石主要由黃鐵礦、白云母、石英、綠泥石、方解石和黑云母組成,金的含量(體積分數(shù))為0.000 3%～0.000 4%。

表3 TIMA系統(tǒng)點陣模式3種步長設置條件掃描樣品HCG-4獲得的礦物相體積分數(shù) φB/%

僅列出體積分數(shù)> 0.000 3%的礦物相; DM3+9_1K: 點陣掃描模式,像素間距為3 μm,點間距為9 μm, X射線計數(shù)1 000; DM2+6_1K: 點陣掃描模式,像素間距為2 μm,點間距為6 μm, X射線計數(shù)1 000; DM1+3_1K: 點陣掃描模式,像素間距為1 μm,點間距為3 μm, X射線計數(shù)1 000。

基于識別出的礦物體積分數(shù)、數(shù)據(jù)庫中相應礦物的元素組成和密度,TIMA計算出了樣品的化學成分組成(表4),質(zhì)量分數(shù)大于0.1%的元素包括S、Fe、O、Si、Al、K、Ca、Mg、C和F,該化學成分組成與識別出的巖石主要礦物可以相對應。其中,S元素主要賦存在黃鐵礦、磁黃鐵礦、黃銅礦中,Fe元素主要賦存在黃鐵礦、綠泥石、磁黃鐵礦、黃銅礦、黑云母中,Cu元素主要賦存在黃銅礦和斑銅礦中,而Au元素全部賦存在自然金中(表5)。

表4 TIMA系統(tǒng)點陣模式3種步長設置條件掃描樣品HCG-4獲得的化學元素組成 wB/%

3種步長設置條件同表3。

對于金礦產(chǎn)來說,快速獲得自然金的賦存狀態(tài)和粒度,綜合利用與其共生的金屬礦物至關(guān)重要。TIMA系統(tǒng)對樣品進行礦物相的準確識別后,軟件可以對礦物顆粒的粒徑、面積、周長、長度、寬度和橢圓率等進行統(tǒng)計計算。例如在樣品HCG-4中,當設定參數(shù)為背散射像素間距1 μm和能譜點間距3 μm的掃描條件下,TIMA識別出自然金51個顆粒,最小粒徑為1.13 μm,最大粒徑為27.17 μm,51個自然金粒徑中值為3.39 μm,平均值為5.15 μm,其中13個顆粒粒徑集中在1.95～2.72 μm(表6、圖5)。此外,與自然金接觸面積最大的礦物是黃鐵礦,其次是方解石,然后依次是輝碲鉍礦、磁黃鐵礦、方鉛礦、錳鐵3種步長設置條件同表3。

圖5 TIMA系統(tǒng)點陣掃描模式3種步長條件掃描樣品HCG-4獲得的自然金顆粒粒徑分布圖Fig. 5 Gold grain size distribution diagram obtained from sample HCG-4 scanned with three types of step size settings in TIMA DM acquisition mode

表6 TIMA系統(tǒng)點陣模式3種步長設置條件掃描樣品HCG-4獲得的自然金粒度分布和統(tǒng)計結(jié)果Table 6 Gold grain size distribution and statistics of gold mineral obtained from sample HCG-4 scanned with three step size settings in TIMA DM acquisition mode

3種步長設置條件同表3。

礦和黃銅礦(表7)。礦物顆粒圖(圖6)更直觀地反映出了每個自然金顆粒的形態(tài)、粒度、產(chǎn)出狀態(tài)以及與其共生的礦物種類,并可以定位其在薄片中的準確位置。

圖6 TIMA系統(tǒng)點陣掃描模式掃描樣品HCG-4獲得的自然金礦物顆粒圖Fig. 6 Gold grain viewer obtained from sample HCG-4 scanned in TIMA DM acquisition mode

表7 TIMA系統(tǒng)點陣模式3種步長設置條件掃描樣品HCG-4獲得的與自然金相關(guān)的礦物相體積分數(shù) φB/%

3種步長設置條件同表3。

此外,本次研究還用亮相搜索分析(點陣掃描模式下),對較小區(qū)域進行了測試。在相同的測試區(qū)域,我們用更精細的背散射像素間距(0.5 μm)設置,卻更快速(用時3′40″,表2)地識別出了小區(qū)域內(nèi)的自然金礦物以及與其共生的輝碲鉍礦(圖4i)。根據(jù)樣品HCG-4中自然金的背散射灰度均大于80%,我們設置的BSE閾值在80%～100%之間(表2),因此過濾掉了絕大多數(shù)的礦物。

5 討論

5.1 相識別結(jié)果對比

本次所有測試均使用目前實驗室已建立的一套統(tǒng)一的相分類方案進行礦物識別,系統(tǒng)自動識別后,筆者對每種礦物的EDS譜圖進行了檢查和驗證。因此,必須具備測試樣品的礦物學知識,才能獲得準確的結(jié)果并進行數(shù)據(jù)解釋。

在常用的點陣掃描模式下(X射線計數(shù)均為1 000),設置3種不同的步長參數(shù)都識別出了29種礦物、甚至是體積分數(shù)僅為0.000 3%的自然金,但是礦物含量數(shù)據(jù)略有不同(表3)。在礦物相圖方面,如果需要顯示大比例尺、小區(qū)域的相圖,小步長就顯示出了優(yōu)勢。設置的像素間距越小,圖像越精細,越能夠更真實地反映礦物的形態(tài)特征。以樣品薄片反射光照片為依據(jù)(圖3c),對比圖4a～4c、4c～4f和4g～4h,我們得到點陣掃描模式下BSE 1 μm+EDS 3 μm設置(圖4c)、X射線計數(shù)越高(9 000,圖4f)和高分辨率掃描模式下步長越小(1 μm步長,圖4h)的礦物相圖更貼近真實的礦物形態(tài),礦物接觸邊界更平滑,礦物識別結(jié)果也更加準確(3 μm步長條件下黃銅礦小顆粒被識別為輝碲鉍礦,見圖4a、4g中白色虛線框內(nèi))。但是,測試設置步長越小或(和)X射線計數(shù)越高,測試時間越長(表2),成本也越高。因此我們在測試前要了解自己的樣品情況,選擇合適的參數(shù),平衡測試需求,以期獲得滿意的結(jié)果。

5.2 圖像效果對比

上文已述,對于可視化來說,像素間距的選擇是關(guān)鍵。當顯示整個樣品的全貌圖時,差距可能不明顯;但是當顯示小區(qū)域大比例尺的圖像時,大步長設置盡管也能識別出絕大多數(shù)礦物顆粒,但是其形狀、大小與礦物真實情況存在較大差距。如圖4a～4h中藍色代表的閃鋅礦,雖然不同步長都將其識別出來,但是大步長(BSE 3 μm)條件下,相圖中閃鋅礦顆粒(圖4a和4g)呈條狀,與樣品真實情況(粒狀)在形態(tài)上相差很大,甚至小區(qū)域內(nèi)的部分黃銅礦小顆粒被識別為其他礦物(圖4a、4g中白色虛線框內(nèi))。除了步長外,X射線計數(shù)也會影響礦物相圖和元素分布圖的圖像質(zhì)量。增加X射線計數(shù)量不僅有助于獲得滿足礦物識別的高計數(shù)、平滑的能譜譜圖,而且可以提高低含量元素的檢測能力和元素圖分辨率。例如,圖7是樣品HCG-4同一小區(qū)域均用點陣掃描模式、BSE 1 μm+EDS 3 μm條件下、不同X射線計數(shù)設置完成的(詳見表2)。對于Ag元素(僅在自然金中含有<5%的含量,見上文3 分析樣品概述),9 000計數(shù)條件下的Ag-L譜線元素圖像最清晰(比較圖7a～7c),并且可以識別出自然金顆粒的形態(tài)(圖7c)。而對于S元素,它在黃鐵礦中的質(zhì)量分數(shù)高達50%以上(見上文分析樣品概述),因此在1 000計數(shù)條件下黃鐵礦的S-K譜線元素圖也可以顯示得很清晰(圖7d～7f); 但是方鉛礦中的S含量為10%左右(見上文分析樣品概述),在高的計數(shù)條件下,圖像信噪比提高,肉眼可見方鉛礦顆粒9 000計數(shù)下S-K譜線圖更均勻(圖7f),而1 000計數(shù)下, 出現(xiàn)黃和紅色的斑駁情況(圖7d)。

由于能譜的能量分辨率有限,某些元素存在重疊的譜峰,例如Ba與Ti、Y與P、S-K系與Pb-M系、Br-L系與Al-K系等(施明哲, 2022),因此,我們看到如果按照Pb-M圖(圖7g～7i)顯示,黃鐵礦和磁黃鐵礦(含有高的S元素含量和不含Pb元素)具有非常高的Pb含量,這是因為能譜沒有將S元素與Pb元素的特征峰區(qū)別出來,這種情況我們通過Pb元素的L譜系元素圖可以將二者區(qū)別開(圖7j～7l)。

5.3 顆粒數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異

像素間距不僅對圖像的分辨率有影響,在一定程度上對礦物相分割的精度也有影響。除了直觀表現(xiàn)在礦物相圖上外,各種顆粒數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果更能定量化說明像素間距選擇的差異對結(jié)果的影響。以本文樣品HCG-4中自然金為例,本次研究使用相同的分析類型和掃描模式,進行了3種步長條件的測試(表2),并使用統(tǒng)一相分類方案處理結(jié)果。3種步長測試獲得的結(jié)果在顆粒分布和統(tǒng)計計算中差異顯著。如表6所示,在BSE 1 μm+EDS 3 μm條件下,共識別出51個自然金顆粒,而BSE 3 μm+EDS 9 μm條件下,只識別出23個自然金顆粒。前者識別出最小顆粒粒徑為1.13 μm,后者識別出的最小顆粒粒徑為3.39 μm。此外各個粒度分布區(qū)間內(nèi)所得結(jié)果也不相同,直觀顯示見圖5,3種步長獲得的顆粒集中分布粒徑完全不同,從1～3 μm步長,顆粒最多分布粒徑中值分別為2.30 μm(圖5藍線)、4.48 μm(圖5紅線)以及3.21和6.25 μm(圖5灰線)。礦物顆粒粒度的統(tǒng)計結(jié)果對貴金屬礦物選礦方法和磨礦細度的確定至關(guān)重要(朱炳玉等, 2010),同時也會顯著影響應用晶體粒度分布(CSD)理論來研究火成巖的結(jié)晶作用及其動力學的結(jié)果(Marsh, 1988)。因此,當要掌握細顆粒樣品的組成或樣品細節(jié)時,需要選擇更小的步長。

6 結(jié)論

泰思肯集成礦物分析儀(TIMA)對陜西省略陽縣鏵廠溝金礦床中的含金礦化黃鐵絹英巖樣品的精細掃描結(jié)果表明,測試參數(shù)的選擇主要取決于所研究樣品的礦物成分、粒徑以及測試分析的目的。而影響TIMA分析結(jié)果的主要因素為BSE像素間距和EDS測試點步長以及X射線采集計數(shù)。雖然不同步長條件下,巖石所含礦物種類基本上都能被識別出來,但是當步長較大的時候,細小顆粒可能會被漏掉,圖像分辨率也較低,導致礦物學統(tǒng)計計算結(jié)果與真實情況相差顯著。此外,X射線計數(shù)的增加不僅可以提高獲得的能譜譜圖質(zhì)量,從而有助于礦物的識別,而且能增加礦物相圖和元素分布圖的分辨率,改善統(tǒng)計學的置信度。然而,無論是更小的步長還是更多的X射線計數(shù),都會導致測試時間的增加。因此,我們需要根據(jù)樣品的物理化學特征和測試目的,在盡可能節(jié)約成本的前提下,選擇適宜的參數(shù)進行測試。

致謝中國黃金集團地質(zhì)有限公司李冰、趙輝工程師提供樣品,中國地質(zhì)科學院地質(zhì)研究所邱添副研究員在文章撰寫過程提出建議,中國地質(zhì)大學(北京)郭明明、蘆維瑞和吳雙鵬碩士在實驗中提供幫助,以及中國地質(zhì)科學院礦產(chǎn)資源研究所陳振宇研究員和西北大學宋文磊副教授在評審過程中提出寶貴意見,在此一并致謝!