| 摘 要： | 矿物化学成分的精确确定对矿产资源开发利用具有重要意义,利用热红外光谱反演铁矿中SiO_2含量弥补了传统方法耗时长等方面的不足。然而铁矿的热红外光谱受表面粗糙度(roughness, Rq)等因素影响,导致SiO_2含量反演精度降低。现有研究在没有考虑矿石表面粗糙度对成分反演影响的情况下,利用热红外光谱数据对铁矿石中SiO_2含量进行定量反演,反演精度对精确圈定矿体范围及配矿难以提供有效帮助。因此,将粗糙度作为影响反演铁矿中SiO_2含量的考虑因素,研究对反演SiO_2精度的影响。以辽宁省的"鞍山式"铁矿为研究对象,为满足热红外光谱观测要求,将铁矿试样制备成直径6 cm、厚度1 cm的圆柱形块体共14块,按其SiO_2含量多少形成序列。每件试样正反两面制作成两个等级的粗糙度,并利用Surtronic S128粗糙度仪观测表面粗糙度。采用红外光谱辐射计Turbo FT观测试样热红外光谱发射率,利用归一化指数(NDI)分析光谱指数与SiO_2含量的相关性,确定两个等级粗糙度试样SiO_2含量的敏感波段分别位于8.12, 8.13和8.02, 8.03μm处,相关系数分别为0.947和0.972。建立敏感波段与试样SiO_2含量的定量反演模型,分析粗糙度对反演SiO_2含量的影响。结果表明:(1)粗糙度Rq增加对RF(reststrahlen features)特征区域光谱发射率增加影响明显。平均粗糙度Rq由1.05μm增加到2.47μm,使得同一块试样粗糙面与光滑面发射率的最大差值为0.17(相对差42.9%)。(2)相同等级粗糙度进行含量反演时,反演误差小,平均相对误差1.88%,大部分试样的反演精度能够满足地质矿产行业标准的误差要求。(3)实验结果较不考虑铁矿表面形态反演SiO_2含量精度3.57%有较大提高,相对提高精度为47.3%。因此,考虑粗糙度的影响对提高SiO_2含量的反演精度,实现铁矿的精确区划,合理、高效的开采铁矿资源具有重要意义。
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