矿物学

随着 2021 年 11 月 Mineralogic 3D 的推出，自动化矿物学刚刚见证了其技术的最大转变。这是一项广泛的开发计划，旨在定义 X 射线吸收对比断层扫描 (ACT) 数据的校准和标准化，以实现一致和准确的识别矿物相直接来自 3D 成像。这对于自动化矿物学来说是真正的新领域，不仅可以非破坏性地进行相识别，而且只需极少或无需样品制备。3D 测量具有许多优点，包括识别次要相位、无立体效应以及对珍贵样品（例如陨石）进行无损分析。介绍几十年来，“自动化矿物学”一词一直是地球科学中电子显微镜的代名词。使用能量色散光谱 (EDS) 快速绘制样品图和识别感兴趣的相已逐渐从其最初的行业应用转移到学术研究环境中。对于希望利用这一强大工具的学者来说，一个主要问题是原始平台在其行业设计的输出方面是僵化的，并且能够提供自动化输出的软件和硬件都缺乏开发。蔡司矿物学一直采用不同的方法，2D 和 3D 的持续发展意味着我们现在拥有有史以来设计的最全面和最先进的岩石学研究平台，重新定义了自动化矿物学这一短语。使用定量 EDS 分析，EM 的矿物学一直领先一步。这使得它在自动化矿物学系统中独树一帜，成为真正的地球化学工具，能够计算薄片等区域的矿物和整体成分。然而，这种能力仍然在传统的自动化矿物学软件的框架内，用户如何访问和使用地球化学信息的灵活性有限。在 Mineralogic 1.8 中，这一切都发生了变化，自动化矿物学的使用方式发生了重大转变，特别是在工作流程高度可变的学术环境中。在最新版本中，地球化学信息被放在首位，与软件设计的阶段 ID 一样重要（图 1）图 1：大颗粒观察器 (LPV) 用于可视化苏格兰西北部路易斯安杂岩中的麻粒岩相超长岩的完整薄片。单击即可从 BSE 和矿物分类图更改为定制的范围元素热图，所有这些都来自同一次扫描。图像显示 a) 灰度 BSE，b) 矿物分类，以及 c) 和 d) 定量 Fe 和 Mg 热图。新的大粒子查看器可以将完整的薄片查看为定量元素热图，并且收集的所有地球化学数据都可以导出为简单的 .csv 文件格式。这种简单的数据导出允许将定量地球化学测量值直接导入为地球科学家专门设计的第三方软件，例如 XMapTools。技术上最大的转变是在 2021 年 11 月推出 Mineralogic 3D。这是在一项广泛的开发计划之后定义 X 射线吸收对比断层扫描 (ACT) 数据的校准和标准化，以允许直接从3D 成像。这对于自动化矿物学来说是真正的新领域，不仅可以非破坏性地进行相识别，而且只需极少或无需样品制备。3D 测量具有许多优点，包括识别次要相位、无立体效应以及对珍贵样品（例如陨石）进行无损分析。现代、灵活的自动化矿物学技术可以应用于地球科学以外的许多材料，包括金属、陶瓷，甚至是根和骨头等有机物质。然而，矿物物种在主要元素化学、结构和密度方面的全球一致行为使其成为此类自动化工作流程的理想候选者。完整的蔡司矿物学软件包现在提供最全面的矿物学和岩石学解决方案，这只是对地球科学界长期投资的开始。突破二维自动化矿物学的极限自动化矿物学在四个十年的使用中几乎没有变化。对严格的行业应用程序进行粒子分析的一致输出的要求导致看似相似的软件环境在输出方面几乎没有灵活性。该设置非常适合设计自动化矿物学的常规工作流程、矿物学处理的长期一致性以及破碎样品的地质冶金学，这些样品在数月和数年内在单个地点几乎没有变化。最大的挑战是在学术环境中越来越多地使用自动化矿物学平台。吸引力非常明显，能够将传统的颗粒分析方法转化为 SEM 中的各种样品的映射，从环氧树脂安装的颗粒分离器到完整的薄片和抛光的芯板。能够用模态丰度、纹理信息等绘制矿物学图，对于构建大型数据集、拥有“大数据”和了解我们个体样本的统计相关性的现代科学来说似乎是完美的。然而，在一个依赖灵活性的研究环境中，这个看似理想的工具却受到为工业应用设计的输出的刚性所阻碍。在蔡司，我们对地球科学界做出了承诺，不仅包括推动仪器的功能和为社区量身定制我们的显微镜解决方案，而且投资于地球科学专业知识以帮助推动技术进步。因此，该软件现在是 SEM 自动化矿物学最全面、最灵活的平台，是定量地球化学分析与定量结构分析的独特组合。 从头到尾的灵活性地球科学家是多产的显微镜用户，他们的 SEM 系统通常以具有多种成像模式和用户要求的探测器“圣诞树”而闻名。结果是集成解决方案的必要性，并最大限度地减少操作员和/或技术人员实现目标的时间，因为在一个会话中需要多种成像技术是很常见的。Mineralogic 并不固定在某个平台上，因此从一开始您就可以从钨丝 (CSEM) EVO 系列到 FESEM Sigma 和 GeminiSEM 系列中选择适合您需求的 SEM。无论对成像分辨率、可变压力和探测器组合有什么要求，使用 Mineralogic 的自动化矿物学都可以成为您设置的一部分。定量 EDS 分析的使用始终使该软件有别于其他自动化矿物学解决方案。通过校准和标准化化学分析，它不仅仅是一种识别矿物种类的简单机制，而是将自动化矿物学转变为真正的地球化学工具，提供真实的矿物成分，以及测绘区域的“整体成分”。在研究环境中，能够获得定量的主要元素化学是许多工作流程的关键方面。通过在单一技术中以内在连接的方式将不同的信息组合在一起，在纹理分析的同时获取这些信息可以简化项目。定量地球化学还提供了另一个明显的优势，因为矿物分类库基于每种元素的 wt% 元素值，而不是定性的峰值强度值。这意味着矿物库更易于理解，并且可以在实验室之间和可变光束条件下立即转移，从而改善协作并减少操作员处理新样品或困难样品的时间。与大多数行业工作流程相比，研究项目的可变性要大得多，并且涉及定制的、采集后的图像和数据分析。很难准确预测数据将如何在研究环境中使用，不仅不同的研究小组有不同的要求，而且即使是同一个项目也可能需要根据样本灵活地询问信息。为了充分利用 Mineralogic 定量矿物学的强大功能，收集的数据必须不锁定在专有数据格式中，假设看似不灵活的输出适合所有人。为此，在可视化和导出方面，数据灵活性被置于软件的核心。自动矿物学的图像输出通常涉及两种图像类型，一种是背散射电子 (BSE) 图，另一种是基于自动矿物学分类的假彩色相图。与其将定量地球化学简化为数值输出，不如将这些信息带到最前沿，能够生成以完全数据拼接格式检测到的任何元素的定量元素热图（图 2）。现在可以通过单击导出在屏幕上查看的任何这些图像，为报告和手稿创建即时数据。图 2：a) 苏格兰格莱内尔格变质岩的全薄片扫描。Ca 热图突出显示分区的石榴石，然后以更高的分辨率重新分析。
 图 2： b) 石榴石图显示了元素和浓度范围选择的周期表用户界面。 比灵活的可视化更重要的是能够决定您希望如何处理数据本身，如果软件平台中的数据库无法访问，这是不可能的。Mineralogic 允许以最简单、最灵活的格式导出所有地球化学热图。这允许在任意数量的通用外部数据和可视化平台中查看数据集，作为电子表格或图像，或合并到定制的图像分析程序和脚本中。特别值得注意的是伯尔尼大学的 Pierre Lanari 设计的 XMapTools (xmaptools.ch/) 的使用。XMapTools 专为地球科学家设计，可从元素图中提取信息，这些信息已通过额外的电子探针样品分析步骤进行量化。将定量 EDS 图直接从 Mineralogic 导入 XMapTools 避免了这一额外的校准步骤，并允许使用矿物数据即时计算有用的参数，例如元素氧化物、末端成员成分和每个公式单位的阳离子，以及进行热力学计算。Mineralogic-to-XMapTools 工作流程最大限度地利用了灵活的数据输出，并为石油学家提供了一个出色的集成工具。通过采用定量地球化学并使其与自动矿物分类本身一样易于访问和重要，该软件现在在一个平台上提供了矿物学和岩石学应用的一站式商店，该平台可以结合许多其他图像和分析技术，如 EBSD 、WDS 和 CL。3D 自动化矿物学 - 新领域数十年来，通过微型计算机断层扫描 (µCT) 进行的非破坏性 3D 成像已被用于研究材料科学样品。这些仪器的性质意味着它们长期以来一直停留在成像领域，并没有被大量用于除分割等操作之外的定量分析。CT 平台通常设计用于增强对比度以可视化样本中的特征，从而导致信噪比抑制复杂的异质样本（如岩石）的详细分析，这一事实进一步阻碍了这一点。长期以来，能够完全基于 X 射线衰减值直接从 CT 吸收对比断层扫描 (ACT) 中识别矿物一直是一个目标，然而，由于校准、标准化和信噪比问题的多重障碍，直到现在这种量化仍然遥不可及。随着 2022 年 11 月 Mineralogic 3D 的推出，这个梦想现在已成为现实（图 3）。图 3： a) X 射线数据的自动矿物分割允许对矿物质地和丰度进行非破坏性分析。这些数据为您的岩石样本提供最可靠和最具代表性的 3D 分析，并指导相关工作流程。
图 3：b) 3D X 射线断层扫描的最新进展已使其超越成像并进入定量分析 (1) DeepRecon Pro 机器学习图像增强，(2) 非破坏性晶体取向分析，现在 (3) 自动化矿物学和定量样品分析。
 Mineralogic 3D 是一种突破性的新软件解决方案，旨在同时在 ZEISS Context (µCT) 和 Versa X 射线显微镜 (XRM) 上运行。预计 3D 自动化矿物学将迅速在工业的常规工作流程应用中找到一席之地，它非常适合识别硫化物和氧化物等矿物种类，计算它们的丰度，并确定它们彼此之间的关系以及脉石矿物. X 射线平台在这方面具有显着优势。ACT 的样品制备很少或根本不存在，整个或粉碎的样品可以在提取后立即加载，并且不需要环氧树脂底座的制作、固化和抛光。获取 3D 数据也消除了抛光表面的立体效应，显着提高数据质量，同时减少获取数据的时间。然而，以最少的样品制备或损坏获得如此详细的定量信息的能力意味着各种研究工作流程很可能也将采用该技术。Mineralogic 3D 将许多单独的解决方案组合到一个软件包中，利用校准和量化蔡司 X 射线平台从源到探测器的各个方面的能力，这意味着可以克服以前所有矿物识别的障碍。为了始终如一地识别矿物相并量化它们的关系，3D 重建需要具有尽可能高的信噪比，必须考虑 X 射线衰减伪影，并且必须分割 100% 的感兴趣体积。这些问题以及许多其他技术挑战已通过最近针对蔡司 CT/XRM 的高级开发计划得到解决。Mineralogic 3D 中最重要的并行进展之一是 DeepRecon Pro 的开发，它是最新的 Advanced Reconstruction Toolbox (ART) 的一部分。DeepRecon Pro 于 2021 年推出，是一种深度学习图像增强算法包，利用神经网络将 ACT 的信噪比提高到前所未有的水平（图 4）。图 4：借助 DeepRecon Pro 的图像增强功能，可以以更快的速度对样本进行成像，以清晰地显示复杂的特征。这里是c的增生lapilli。苏格兰西北部的 1 Ga Stac Fada 撞击喷射层在分割富含氧化铁的边缘后可以清楚地看到。 这对执行自动化矿物学的能力有两个积极影响，扫描时间显着减少，加快了常规分析的过程，并且类似的矿物通过其衰减值变得可区分。将这种“日常人工智能”组件纳入显微镜工作流程现在已成为公司在光、电子和 X 射线显微镜方面的理念的一个组成部分，使用户能够最大限度地提高仪器的输出，同时将对其时间的影响降至最低。量化分析工作流程的每一步的能力对于保持跨平台每次分析的同一矿物的一致价值至关重要，而且该价值本身与分析材料本身的内在特性相关，因此是有意义的. 与此相关的是考虑光束硬化的影响，即随着不同能量的 X 射线被样品吸收，通过材料的信号变化。该伪影通常被视为图像处理问题，需要在分析后进行校正，这对于简单的单相材料来说是一项可以完成的任务，但对于复杂的异质岩石样品却充满了问题。通过使用定量平台，并直接从第一原理应用这些和其他修正，在确定了 3D 断层扫描中存在的矿物质后，自动矿物学过程的一个重要组成部分就是能够计算矿物质比例及其关系（图 5）。图 5：完整的 Mineralogic 3D 工作流程可用于提高图像质量、自动分类矿物和分割样品的全部体积以计算 3 维的定量矿物模式和关系。图 1 中的示例是在 DeepRecon Pro 增强（灰度）和分割（彩色体积）之后看到的。全 3D 分段重建可以提供比 2D 更准确和详细的信息，并且几乎不需要样品制备。这意味着 100% 的分析体积必须被分割，矿物之间没有重叠，即体积的任何部分都不会被计算两次。这意味着所有标准输出，例如解放和锁定关系都可以以真正的 3D 形式计算。专门为此目的设计的智能分割例程，可快速生成用于定量纹理分析的 3D 体积，旨在确保忠实地表示微量矿物质，而不会被更大比例的矿物质吞噬。Mineralogic 3D 是一项改变游戏规则的技术，将 40 年历史的自动化矿物学概念带入一个全新的维度，允许对自然 3D 状态下的岩石样本进行全面定量分析。虽然 3D 分析相对于岩石中矿物和结构的复杂性有明显的好处，但 ACT 的非破坏性和完全定量分析可能是处理珍贵样品（如陨石和博物馆标本）工作流程中的关键步骤。 总结和结论/未来发展能够跨多种成像模式生成大型数据集是解决地质问题的理想选择，自动化流程以减少用户时间、建立统计相关性并为大型项目带来一致性至关重要。自动化矿物学的这些新发展也突出了相关显微镜的方向。越来越多的数据集被放置在云环境中，数据可以存储在大型、可访问的服务器中，为协作项目共享，并使用强大的在线处理工具进行处理。跨多个平台的自动化矿物学允许关联变得更加简化，因为跨这些平台的矿物库能够在此类云环境中进行通信并通过智能数据管理构建连接的数据集。用于矿物鉴定的地球科学中最多产的技术是光学显微镜 (LM)，通常使用岩相显微镜。虽然 LM 一直是岩相学的中流砥柱，但它也是最难实现矿物识别自动化的技术，因为参数很少且变化足以区分静态图像中的矿物。因此，使用我们训练有素的地质学家的大脑，通过肉眼识别 LM 中的矿物质仍然比在大量矿物质中自动化该过程要容易得多。然而，即使是这项技术也有可能在未来发生转变。新的 Axioscan 7 Geo 是专为透射光岩相学设计的数字化平台，可在平面、交叉和圆偏振光（PPL、XPL、CPL）的整个薄截面上快速收集 LM 数据集，图 6：a) Axioscan 7 Geo 数字化平台为偏光显微镜生成独特的数据集，在多个方向捕获多种光模式。这使得数字薄切片可以在虚拟岩相显微镜中查看，或询问像素或晶粒尺度信息。
图 6：b) Axioscan 7 Geo 可以创建光学矿物学所需的所有成像模式，并将数字信息转换为模态丰度、取向、晶粒尺寸等的强大定量分析信息。
这些丰富的数据集是大量矿物学光学信息的基础，它们自然地提供了自动化的可能性。虽然这最初可能仅限于具有相对受控矿物组合的常规工作流程，但它为自动化矿物学在未来桥接光、电子和 X 射线显微镜铺平了道路，允许真正多模式和多尺度的相关项目自然。Mineralogic 软件套件处于自动化矿物学的最前沿，正在为工业和学术界的定量地球科学新时代铺平道路。可以将 2D 和 3D 矿物和纹理信息层与定量地球化学相结合，以创建对岩石样本的全面描述，并在整个地球科学中具有丰富的应用。关于作者理查德泰勒 Rich Taylor 博士Carl Zeiss 显微镜，Zeiss House，剑桥郡，英国Rich 于 2009 年在爱丁堡大学完成了实验岩石学博士学位，之后前往西澳大利亚科廷大学担任 SIMS 实验室专家。随后，他在科廷大学地球与行星科学学院担任研究职位，研究地球化学和地球年代学，专门研究成像和微量分析。2017 年，他搬到剑桥大学，使用新的显微镜技术研究地球上最古老材料中的磁性包裹体。2019 年，Rich 搬到了位于英国坎伯恩的蔡司，担任全球地球科学应用开发职位。原文：The future of automated mineralogy in geoscienceWiley Analytical Science ——Microscopy，7 June 202

https://register.gotowebinar.com/rt/2678947300119200268主题：Invitation to celebrate Paul Gottlieb’s careerand contributions in Automated Mineralogy演讲人：Dirk van der WalTESCAN材料和地球科学产品营销总监 个人简介 www.linkedin.com/in/dirkvanderwal时间段1：2021年 3月3日, 下午4:00 – 5:00 （北京时间）时间段2：2021年 3月4日, 上午2:00 – 3:00 （北京时间）今年1月1日，Paul Gottlie先生已经正式退休。40年来，他一直致力于自动化矿物学技术、系统和应用的开发与应用，也曾经在全球的研究机构和公司工作时与你们中的许多人合作过。3月3日，我们将准备30分钟特别活动，感谢Paul先生为自动化矿物学技术做出的卓越贡献，大家可以了解到这一技术发展历程，特别是早期的故事，同时让我们祝愿Paul先生和他的妻子Kay女士以后的生活美好祝福。我们期待着您加入到本次活动中，向这位业内做出卓越贡献的先生致敬并对他的工作表示认可。自动化矿物学分析是一种结合了高度自动化的扫描电子显微镜和能谱的技术，可能是显微镜相关技术最早期的应用手段。通过分析可确定矿物质浓度、元素分布及矿物质特性，如晶粒尺寸、结合形式、解离和包裹程度。点击“我要报名”立即报名参会吧！说明：为了让更多的用户可以参与到本次研讨会中，每一场研讨会都有两个时间段可供选，内容相同，与会者可自行选择报名参加其中一个时间段的研讨会。扫描下方二维码，了解 “TESCAN自动矿物分析系统TIMA”。

人民政协网北京8月16日电（记者 王硕）记者16日从中国地质调查局获悉，由我国科研人员发现、命名并申报的新矿物“氟碳钙钕矿”以及“菊兴铜矿”近日分别获得国际矿物学协会-新矿物命名及分类委员会批准通过，这意味着我国科研人员发现两种新矿物。其中，氟碳钙钕矿由国家地质实验测试中心范晨子研究员联合中国地质科学院矿产资源研究所、中南大学等单位科研人员发现于内蒙古白云鄂博矿。它的发现对丰富稀土氟碳酸盐矿物学基础理论知识，认识白云鄂博稀土元素赋存状态和替代机制，了解矿床的形成与演变、元素赋存状态、元素迁移、富集机制等具有重要的意义。内蒙古白云鄂博矿是世界最大的稀土矿床，也是我国矿物资源的宝库，迄今已发现210余种矿物，在我国新矿物发现地中占据首要位置。此次发现的氟碳钙钕矿是在该矿床发现的第21种新矿物。钕作为当今稀土元素家族中的佼佼者，对促进稀土在永磁材料、激光材料等高新技术领域中的应用，发挥着极为重要的作用。此次新发现的氟碳钙钕矿属于钙稀土氟碳酸盐系列矿物，是常见的稀土矿物氟碳钙铈矿的富钕类似矿物，也是钕资源的重要矿物原料。氟碳钙钕矿呈黄褐色至褐色，与方解石、萤石、霓石、钠闪石、磁铁矿等矿物共生，钕氧化物平均含量约为30%，稀土氧化物平均含量约为60%，且具有多型、体衍交生等复杂晶体微结构特征。菊兴铜矿由中国地质科学院矿产资源研究所顾枫华助理研究员、中国地质大学（北京）章永梅副教授，联合江西应用科技学院/中南大学谷湘平教授和核工业地质研究院范光研究员等发现于西藏甲玛世界级斑岩-矽卡岩型巨型铜多金属矿床中。初步研究表明，菊兴铜矿是一种重要的载金载银矿物，结构复杂，其形成与中高温热液贵金属矿化密切相关。该矿物的发现不仅为硫化物矿物家族增添了新的一员，而且对于研究斑岩-矽卡岩型矿床的成矿物理化学条件与成矿作用过程具有重要的科学意义。菊兴铜矿主要产出于下白垩统林布宗组与中新世斑岩接触带形成的矽卡岩型铜多金属矿体中，共伴生金属矿物主要包括黄铜矿、方铅矿、辉钼矿、黄铁矿、蓝辉铜矿、辉铜矿，以及少量金-银矿物和含铋矿物（如硫铋铜矿）。该新矿物常在斑铜矿中呈固溶体产出，粒径多变化于数至100微米之间。菊兴铜矿为复杂金属硫化物，不透明，具金属光泽；反射色为浅黄白色，均质性，无双反射和反射多色性；其晶体结构由硫、 硫-铋原子层和不同比例空位的铜-铁原子层组成，与斑铜矿、黄铜矿的结构存在联系。