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Balayage hyperspectral

Minéralogie spectrale pour guider l’exploration minière et les enquêtes de géométallurgie

L’identification objective de la minéralogie par spectroscopie à lumière réfléchie est devenue courante dans le secteur des ressources minières. En utilisant principalement la lumière infrarouge visible et à ondes courtes, la technique est utile pour mettre en évidence les phases minérales qui peuvent être notoirement difficiles à identifier à l’aide de l’enregistrement visuel conventionnel. Il peut s’agir, par exemple, d’examiner des échantillons à grains fins où les grains minerais individuels sont impossibles à voir sous un verre à main ou de distinguer les différents types de mica blanc ou de chlorites.

Química mineral

Numérisation spectrale

ALS peut collecter des spectres de lumière réfléchie de haute qualité à partir d’échantillons dans les plages de longueurs d’onde infrarouges visibles et à ondes courtes, à l’aide d’un spectromètre TerraSpec® 4 HR. Les échantillons broyés (par ex. rejet grossier) ou les copeaux de forage provenant du forage RC ou AC sont le type d’échantillon recommandé, et ils peuvent être fournis dans des sacs ou des plateaux à copeaux. Il est courant que chaque échantillon représente 1 m de matériau foré, bien que des composites plus grands soient également réalisables. Des échantillons peuvent également être prélevés sur l’affleurement.

TRSPEC-20

Le résultat de la méthode TRSPEC-20 est soit un fichier spectral brut au format ASD, soit un fichier ASCII. Ces données peuvent ensuite être importées dans plusieurs progiciels conçus pour traiter les données spectrales afin de développer des interprétations et des sorties dérivées pour faciliter les objectifs du projet.

Interprétation des numérisations

Certains géoscientifiques possèdent les compétences et l’expérience requises pour interpréter les données spectrales. Sinon, les données spectrales brutes peuvent être interprétées par un tiers. ALS s’est associée à AusSpec/IMDEX pour offrir le service d’interprétation automatisée des minerais basé sur le cloud aiSIRIS. Ce système utilise l’intelligence artificielle pour interpréter les spectres, produisant des assemblages minéraux et des paramètres spectraux qui sont considérés comme étant les plus étroitement liés à la géologie d’un projet.

INTERP-11

La méthode INTERP-11 est plus efficace lorsque certaines informations relatives à la géologie du projet peuvent être fournies, car ces informations sont utilisées pour guider le système dans ce qu’il faut prendre en compte. Les données sont fournies sous forme de feuille de calcul, ce qui rend le mappage thématique des paramètres en 2D ou 3D très simple, une fois que les spectres d’échantillon sont liés à leurs informations spatiales.

Ensemble de collecte et d’interprétation des données spectrales

ALS offre un ensemble combiné d’acquisition et d’interprétation des données (HYP-PKG). Cependant, si seules les données spectrales brutes sont nécessaires, TRSPEC-20 est disponible. Inversement, si seule une interprétation est nécessaire et que le fichier de spectres bruts peut être fourni, alors INTERP-11 est disponible.

HYP-PKG

Le code de package HYP-PKG inclut les procédures TRSPEC-20 et INTERP-11 ensemble, afin de fournir une solution rentable pour l’acquisition et l’interprétation des données spectrales VIS-SWIR.

Code Description Livrables Prix par échantillon
HYP-PKG

Un ensemble économique combinant le balayage TerraSpec® 4 HR et l’interprétation spectraleexperte aiSIRISTM.

La valeur de la minéralogie hyperspectrale dans l’exploration et la géométallurgie augmente considérablement avec des volumes d’échantillons plus importants. Des remises sont disponibles pour les soumissions importantes couvrant des campagnes de forage entières.

 Fichiers spectraux bruts au format ASD ou ASCII, et feuille de calcul avec assemblages minerais et paramètres spectraux liés à la géologie du projet. 300 échantillons minimum* 9,35 $
INTERP-11 Interprétation rapide et précise des examens hyperspectraux par le logiciel expert aiSIRISTM. Feuille de calcul avec assemblages minerais et paramètres spectraux liés à la géologie du projet. 300 échantillons minimum* 5,65 $
 TRSPEC-20  Scanner spectral avec le spectromètre TerraSpec®4 HR. Les puces RC ou de rejet broyées sont recommandées comme type d’échantillon optimal. *Pour les échantillons pulvérisés, demander TRSPEC-21.  Fichiers spectraux bruts au format ASD ou ASCII.  6,75 $

Applications pour l’identification des minerais hyperspectraux

De nombreux minerais qui se forment lors d’événements d’altération hydrothermique peuvent être identifiés à l’aide de la lumière réfléchie hyperspectrale, en particulier dans l’infrarouge à ondes courtes (SWIR). Plusieurs minerais pertinents associés à d’autres types de gisements peuvent également être identifiés, et la technique peut également être appliquée dans des environnements de régoliths profondément altérés, où il peut être utilisé pour interpréter les nappes paléo, les fronts redox et les limites de régolithes résiduels transportés. L’identification objective des minerais facilite grandement la cartographie de la distribution des minerais. Les cartographies minérales peuvent être utilisées pour guider les activités d’exploration ou pour éclairer les modèles géométallurgiques afin d’optimiser les performances de la mine.

Cependant, tous les minerais n’ont pas de caractéristiques diagnostiques dans les plages de longueurs d’onde infrarouges visibles et à ondes courtes (VIS-SWIR), et ne peuvent donc pas être identifiés. Parmi les exemples courants de minerais qui manquent de caractéristiques diagnostiques dans la gamme de longueurs d’onde VIS-SWIR, on peut citer les feldspars, le quartz, les phosphates, les spinelles et les sulfures.

Il est également important de souligner que ce type de balayage spectral fournit une sortie qualitative (c.-à-d. si un minerai est présent ou non). Dans certains cas, la force d’une caractéristique spectrale peut être corrélée à l’abondance modale dans un échantillon, mais elle n’est pas uniforme dans tous les minerais. Par conséquent, le concept d’« abondance spectrale » est parfois utilisé pour mettre en évidence les phases minérales qui renvoient un signal relativement fort.

Questions fréquentes

  • Les données spectrales peuvent-elles être collectées à partir d’une carotte de forage ou de la pâte ?

    Oui, cependant, ces formulaires d’échantillon ne sont pas considérés comme optimaux. Avec le noyau, il y a souvent de la subjectivité quant à l’endroit où prélever l’échantillon – il peut y avoir beaucoup de variations dans une carotte de 1m ! Le matériau à base de pâte, bien qu’il soit certainement homogène et représentatif pour la plupart des autres méthodes analytiques, a tendance à souffrir d’une diffusion de la lumière et d’un albédo relativement élevé. Cela signifie que le rapport signal/bruit a tendance à être inférieur à celui des copeaux de forage ou des matériaux broyés, et que les caractéristiques spectrales deviennent plus difficiles à identifier et à extraire. Les copeaux de forage/matériaux broyés représentent souvent le meilleur compromis.

  • Comment les données spectrales peuvent-elles être utilisées ?

    Les résultats interprétés après la collecte de données spectrales comprennent les correspondances minérales spectrales et les indices calculés. La correspondance minérale spectrale est essentiellement l’endroit où les spectres d’un échantillon sont comparés aux matériaux connus dans une base de données, et le meilleur minéral ou le minéral le plus probable dans l’échantillon est estimé. Souvent, les deux correspondances minérales les plus proches peuvent être fournies pour les régions VIS et SWIR. Bien sûr, cela ne s’applique qu’aux minerais ayant des caractéristiques diagnostiques dans les régions VIS ou SWIR.


    Les indices spectraux sont généralement des sorties numériques qui se rapportent à des éléments tels que la longueur d’onde d’une entité spectrale (par ex., à des maximes de pic), la largeur d’une entité, la profondeur d’une entité ou le rapport d’une entité à l’autre. Ces indices peuvent être utilisés pour déduire la composition de certains minerais (par ex., les chlorites riches en fer, intermédiaires ou riches en magnésium), l’abondance spectrale relative et même la quantité d’eau incorporée dans la structure cristalline. À leur tour, ces données peuvent parfois être utilisées pour déduire le caractère probable du fluide hydrothermique à partir duquel elles se sont formées, y compris la température relative, le pH et le potentiel d’oxydoréduction.

Ressources connexes

TerraCore_Core

Imagerie hyperspectrale

Imagerie hyperspectrale du noyau par Terracore

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Qualidade da preparação de amostra

Préparation des échantillons

Préparation des échantillons avant le balayage spectral

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Téléchargements

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ALS Hyperspectral Testing