巴基斯坦斯瓦特山谷祖母绿的谱学特征研究

随着哥伦比亚祖母绿矿的日益枯竭,巴基斯坦祖母绿逐渐成为市场的主力军之一,运用常规宝石学仪器、红外光谱仪、激光拉曼光谱仪、紫外-可见-近红外光谱仪(UV-Vis-Nir)和激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)对巴基斯坦斯瓦特产区的祖母绿谱学特征进行了较系统的研究。结果表明,巴基斯坦斯瓦特祖母绿颜色整体呈深绿色-深蓝绿色,折射率较高为1.589～1.615。巴基斯坦斯瓦特产区的祖母绿中含有种类和数量较多的内含物,其中三相内含物呈边界清晰平直的矩形且具有明显定向性,与俄罗斯、赞比亚和埃塞俄比亚产区祖母绿的三相内含物接近。根据同一样品不同颜色的紫外-可见-近红外光谱和LA-ICP-MS的分析表明,在颜色较深的区域,紫外-可见-近红外光谱显示相对较强的427, 608, 637和679 nm(o光)Cr的R线吸收以及在o光下370 nm Fe的吸收,同时此区域内Cr和Fe含量相对较高,因此祖母绿色带是由含量不同的Cr和Fe所致。巴基斯坦斯瓦特祖母绿是由Cr致色,V对颜色有一定贡献且Cr/V极高。根据LA-ICP-MS结合红外光谱可知,巴基斯坦斯瓦特祖母绿属于富碱祖母绿,在红外光谱...     

激光诱导击穿光谱和人工神经网络的青白色软玉产地溯源

建立基于激光诱导击穿光谱仪技术获取的半定量青白色软玉的微量元素含量的人工神经网络模型,以促进人工神经网络技术在宝石产地溯源方面的应用。以我国新疆、广西、江苏、青海,以及韩国和俄罗斯六个产地的青白色软玉为样品,利用激光诱导击穿光谱仪在颜色均匀干净的部分获取元素含量数据。使用数据筛选原则对数据进行了筛选和Al的归一化处理之后,以因子分析和线性回归分析讨论了数据间的共线性,在数据间不存在明显多重共线性的情况下建立了三层人工神经网络的判别模型。结果表明,所选取的每个变量的VIF值小于5,数据间不存在明显的多重共线性,因子分析的KMO值小于0.6,表明变量间无明显关系。同时利用软玉t-SNE图对数据进行降维和可视化处理,t-SNE图显示大部分数据点都重叠在一起,表明对此数据进行简单聚类和相关分析是无法区分产地的,因此选择人工神经网络的方法对六个产地的数据进行产地判别分析。经人工神经网络模型迭代判别之后,模型对我国新疆、广西、江苏、青海,以及韩国和俄罗斯六个产地的青白色软玉判别的精度达到0.933,其中韩国软玉的数据判别结果精度最高,达到0.995,误差为0.028,青海软玉的数据判别结果最低为0...     

充填处理摩根石的谱学特征研究

采用常规宝石学测试方法,结合能量色散型X射线荧光光谱仪、激光拉曼光谱仪、傅里叶变换红外光谱仪、荧光光谱仪等测试分析方法,对天然及充填处理摩根石的谱学特征进行了对比研究,旨在研究充填处理摩根石的宝石学、谱学特征及探寻有效的无损鉴别充填处理摩根石的方法.结果表明,充填处理摩根石的折射率在1.57左右,略低于天然摩根石折射率...     

充填处理天河石的谱学特征研究

采用常规宝石学测试方法,结合能量色散型X射线荧光光谱仪、傅里叶变换红外光谱仪、激光拉曼光谱仪、荧光光谱仪等测试分析方法,对比天然及充填处理天河石的谱学特征,旨在探寻有效无损鉴别充填处理天河石的方法。结果表明,充填处理天河石同天然天河石折射率范围一致,均为1.52～1.53。充填处理天河石的光泽较弱,为弱玻璃—蜡状光泽,有别于天然天河石的玻璃光泽。放大观察,部分充填处理天河石样品可见裂隙处出现明显内凹现象,内凹处光泽明显较弱,裂隙中还可存在气泡。较弱的光泽以及放大观察可以辅助区分天然天河石与充填处理天河石。天然及充填处理天河石中所含的主量元素种类一致,均含有Al,Si,K和Rb,并未检测到属于充填物质的异常化学元素。红外反射光谱在指纹区都表现为天河石本身基团振动所产生的吸收;在官能团区,天然天河石没有明显吸收,而充填处理天河石存在由（—CH₂—）振动所产生的2 844和2 912 cm-1两处特征吸收峰。天然及充填处理天河石的激光拉曼光谱在100～1 500 cm-1波段内特征相同,均表现为天河石本身基团振动所产生的拉曼峰。充填处理天河石在100～3 700 cm-1波段内荧光干扰明显强于天然天河石,当检测到表面裂隙中的有机充填物时荧光干扰会更强并出现区别于天然天河石的拉曼峰。天然天河石与充填处理天河石的三维荧光光谱不管是荧光中心位置还是相对强度都没有典型区别,且天然天河石自身具有不同的荧光特征,三维荧光光谱不能有效区分天然天河石与充填处理天河石。