奥林巴斯的手持式X射线荧光分析仪具有很高的分析性能,可以实时提供地球化学数据,从而有助于快速确定土壤、岩石和矿石的多元素特征。当前在手持式XRF技术上的重大进展,大幅降低了检测时间,优化了检出限,并增加了可测元素 的数量。如今地质工作者通常会使用来自Vanta分析仪的岩石地球化学信息识别岩石的类型。Vanta分析仪还可以参与完 成一些标准的地质测井工作(如:分析土壤、钻屑和岩芯),因为Vanta分析仪可以在采样地点即时提供客观的化学成分 数据。在进行常规视觉测井的同时甚至之前,可以使用这些数据对岩石进行分类,并解读岩石蚀变和矿化的原因。 |
通过手持式XRF分析仪获得的数据完成地质测井
在地质测井工作中,地球科学家通过肉眼观察,将包含土壤、钻屑、石块和钻芯在内的不同样本的岩石类型、蚀变情况、结构、构造及其它特征记录下来。地球科学家一般使用测井图表(地质编录)将所观察到的特征或顺磁特性记录下来,其中包括:颜色、粒径大小、结构、构造走向、层理、蚀变、质变和横切。 地质测井能力是地球科学家经过对岩石和矿床的采集样本进行多年的理论研究后,再经过多年在原地或使用钻屑样本对岩石的地质特性进行野外观察而获得的一项基本技能。只有这样,地球科学家才可以具备开展详细深入的野外测井工作的资格,以在全球范围内研究地质方面的复杂性和多样性。因此,在矿产勘探业中人们经常会说:“见到最多岩石的地质学家,为胜者!” 手持式XRF技术以及其他分析技术正在改变我们日常从事的现代化测井的方式。向地理信息系统(GIS)、地质信息管理系统(GIMS),以及3维可视化和建模软件包实时传送客观测井信息的技术,使采矿行业获得了革命性的发展。 |
视觉测井具有主观性
视觉地质测井的主要问题是每个地球科学家对于所看到的岩石都有他们自己的经验、观点和想法。如果把多个地球科学家针对某个特定项目得到的数据综合在一起,则会使情况变得非常复杂。图1说明了视觉观察的主观性,图中显示了8个地球科学家针对同一个岩石层序所提供的测井数据。图中有7个不同的结果(第6个或第7个地球科学家复制了对方的结果)。
在原始地质测井完成后的很长时间后,才会收到来自实验室的试验数据,从而会造成测井观察与地球化学数据互相参照及验证之间的根本脱节。而且还会导致在现场做出错误的或延误的决定(继续深钻或停止钻探),并使整个钻井团队处于待工状态,或者迁移到其它地区。几乎可以实时提供地球化学数据,正是手持式XRF技术的重要价值所在。
使用Vanta手持式XRF分析仪进行地质测井有很多优势特性,如果再使用TERRA便携式X射线衍射分析仪,则可以获得更多的优势特性:
- 来自不同地点或钻孔的客观数据可以无缝关联在一起
- 有助于岩石的归类和识别
- 可使地球科学家将岩性观察与地球化学信息联系起来
- 适时做出有价值的决定(停止钻孔或继续深钻)
- 岩石地球化学数据和智能多元地球化学数据可用于识别岩石单元、蚀变、结构控制和岩性边界
- 将数据集成到算法中,甚至可以将数据集成到机器学习的例程中,以使工作流程自动化
- 便携式XRD技术所提供的定量性矿物学数据,与便携式XRF数据相得益彰
- 可以立即提供和处理数据,并将数据绘制成图并显示出来
- 在世界各地都可以在线观察数据
便携式XRF技术与其它分析技术一样,在进行适当的应用时,不仅需要使用样本,并以正确的方式准备样本,而且还需要质量保证/质量控制,并使用与常规实验室保管数据相同的保管链方式保管数据。
图2(下图)表明位于澳大利亚的Deep Exploration Technologies Commonwealth Research Cooperative(DET CRC)对从澳大利亚南部的Brukunga黄铁矿采集到的金刚石钻机钻屑样本进行研究后获得的数据类型。
图3表明可以使用高级算法(针对铁元素的小波变换曲面细分),在3个不同的量级上突出显示岩性特征。
图3.使用小波变换曲面细分技术显示来自澳大利亚南部Brukunga井下样本的铁元素的便携式XRF数据。
要了解有关图3中数据的更详细信息,请参阅以下参考文献: Uvarova, Cleverley Baensch(2014年),“Coupled XRF XRD analyses for rapid and low-cost characterisation of geological materials in the mineral exploration and mining industry.”(《在矿物勘探和采矿业中综合使用XRF和XRD分析技术快速经济地获得地质材料的特征信息》),AAG勘探新闻简报 #162。 Hill, Robertson Uvarova(2015年),“Multiscale hierarchical domaining and compression of drill hole data.”(《钻孔数据的多尺度分层突出显示和压缩》)。 计算机地球科学,第79期,47–57页。