CN111189864A - Epma-wdx的全岩矿物识别与平面成像方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种EPMA‑WDX的全岩矿物识别与平面成像方法及装置，包括：对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片；对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。本申请所最终形成的原位全岩矿物平面分布图，非常准确，直观又客观。
Description
技术领域
本申请属于地质领域的实验分析技术，具体地讲，涉及一种EPMA-WDX的全岩矿物识别与平面成像方法及装置。
背景技术
岩石矿物是一切地质现象的物质基础与载体，因此，对其精准鉴定与识别意义重大又深远。一般常用的光学显微镜分析、化学分析、光谱分析、X衍射分析等传统分析技术在进行全岩矿物分析时，皆不同程度地存在着局限性。如光学显微镜分析技术，主要通过矿物在透射光的作用下所呈现出的特有光性特征来识别矿物，属于定性分析，分析结果受分析者水平高低影响；X衍射分析也是一种常用的全岩矿物识别方法，但是为混样分析，无法进行平面成像识别，如此种种，不一而足。在目前的现有技术中，全岩组构测试的方法主要存在三点问题：①BSEI(背散射电子图像)中灰度相近的矿物极易混淆，点分析时易于遗漏矿物；②无法形成直观、准确的矿物识别平面图；③需要大量的人力操作，统计量大。
发明内容
本申请提供了一种全岩矿物识别与平面成像方法及装置，以至少解决现有技术中采用单种分析手段容易导致遗漏，无法形成直观准确的矿物识别平面图且人力参与度大的问题。
根据本申请的一个方面提供了一种全岩矿物识别与平面成像的方法，包括：
对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；
根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片；
对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；
利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
在一实施例中，对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像，包括：
对样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得样品光薄片中的岩石矿物和组成元素；
根据组成元素的类型设置WDX面扫描的参数；
根据参数对组成元素进行WDX面扫描分析，获得面扫描图像。
在一实施例中，根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片，具体包括：
分析面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况；
根据富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
在一实施例中，对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果，包括：
将无法确定矿物类型的样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成；
利用获取的元素类型及组成建立标样文件，对标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
在一实施例中，本申请提供的方法还包括：
根据识别结果确定样品光薄片的矿物类型。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种全岩矿物识别与平面成像装置，包括：
面扫描处理单元，用于对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；
筛选单元，用于根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片；
EDX-WDX分析单元，用于对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；
叠加单元，用于利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
在一实施例中，面扫描处理单元包括：
初步分析模块，用于对样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得样品光薄片中的岩石矿物和组成元素；
参数设置模块，用于根据组成元素的类型设置WDX面扫描的参数；
WDX面扫描模块，用于根据参数对组成元素进行WDX面扫描分析，获得面扫描图像。
在一实施例中，筛选单元具体包括：
元素分析模块，用于分析面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况；
筛选模块，用于根据富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
在一实施例中，EDX-WDX分析单元包括：
EDX点分析模块，用于将无法确定矿物类型的样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成；
WDX定量分析模块，用于利用获取的元素类型及组成建立标样文件，对标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
在一实施例中，本申请提供的装置还包括：
矿物类型确定模块，用于根据识别结果确定样品光薄片的矿物类型。
本申请利用了EPMA(电子探针)中BSEI(背散射电子图像)结合波谱分析法(WDX)以及X射线能谱法(EDX)对岩石样本进行分析，有利于全面、准确地识别微区内的矿物。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种全岩矿物识别与平面成像方法的流程图。
图2为本申请实施例中对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析流程图。
图3为本申请实施例中筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片流程图。
图4为本申请实施例中对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析流程图。
图5A、图5B和图5C为本申请实施例中目标微区图像与能谱谱图。
图6为本申请实施例中元素面扫描图像。
图7A、图7B、图7C和图7D为本申请实施例中未知矿物分析图。
图8为本申请实施例中原位全岩矿物平面分布图。
图9为本申请提供的一种全岩矿物识别与平面成像装置结构框图。
图10为本申请实施例中面扫描处理单元的结构框图。
图11为本申请实施例中筛选单元的结构框图。
图12为本申请实施例中EDX-WDX分析单元的结构框图。
图13为本申请实施例中一种电子设备的具体实施方式。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在开始介绍本申请之前首先介绍几种地质领域常用的实验分析技术。
EMPA是一种原位微区分析技术，它能够在在线观察样品的显微结构的同时锁定目标微区(理论上可以锁定的目标微区可达到5纳米)，从而来进行微区内成分的研究。在EMPA中，还具有一个核心分析技术方法，称之为波谱分析法(WDX，依靠波谱仪WDS完成)，WDX可以用于鉴定矿物，通过标样元素分析、试样元素分析与ZAF矫正等过程，最终获得矿物元素的原子比(摩尔比)及相应化合物的含量(通常为氧化物的含量)来达到识别鉴定矿物的目的，常用的WDX鉴定矿物为点分析方法。WDX元素面扫描的研究区域不仅限于微米-亚微米级的微区，还可以通过样品台移动来增大分析范围，可达到数十个毫米等级，平面上的矿物识别需要借助于WDX面扫描矿物的所有组成元素来完成。矿物的类型取决于主、次量元素成分，而微量元素对矿物的类型判断影响极小。但是，WDX虽然能识别绝大部分地球上常见造岩矿物的元素，但是有些矿物无法鉴定识别，比如含锂、铍及元素周期表92号铀元素之后的矿物均无法识别。依靠WDX实现元素分析功能主要包括两种方式：点扫描和面扫描。点扫描包括定性分析与定量分析(即打点分析)，用于精准分析与鉴定矿物。面扫描用于识别矿物的精度，通过有标样的WDX定量点分析校对来保障。除此之外，EMPA还包括BSEI(背散射电子图像)这一功能。
关于平面成像，除了EMPA外，扫描电镜(SEM)、激光剥蚀等离子质谱仪(LA-ICP-MS)等仪器均可成像，但是成像的内容各有不同。其中，LA-ICP-MS分析技术以微量元素平面成像为擅长但是无法完成未知矿物的平面成图；SEM以二次电子扫描成像(SEI)为主，反映样品的形貌特性，它的非优势图像BSEI虽然能够呈现平面上不同矿物的分布特征，但是灰度相近的矿物却不易被发现。SEM中的矿物识别主要通过X射线能谱法(EDX)快速分析完成，但是，因为EDX是一种半定量分析技术，再加上缺乏标样与束流较低的问题，致使许多矿物无法被定量识别，尤其是含水矿物及一些不常见的矿物。
岩石矿物是一切地质现象的物质基础与载体，因此，对岩石矿物进行精准鉴定与识别十分重要。在岩石分析鉴定领域，一般常用的光学显微镜分析、化学分析、光谱分析、X衍射分析等传统分析技术在进行全岩矿物分析时，皆不同程度地存在着局限性。例如光学显微镜分析技术，主要通过矿物在透射光的作用下所呈现出的特有光性特征来识别矿物，属于定性分析，分析结果受分析者水平高低的影响较大；X衍射分析也是一种常用的全岩矿物识别方法，但此种分析方法为混样分析，无法进行平面成像识别。现有的全岩矿物识别方法主要存在的问题有三点：1、BSEI中灰度相近的矿物极易混淆，点分析时容易遗漏矿物；2、无法形成直观、准确的矿物识别平面图；3、需要大量的人力操作，统计量大。
鉴于上述问题，本申请提供了一种全岩矿物识别与平面成像的方法，如图1所示，具体包括如下步骤：
S101：对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像。
将事先准备好的样品光薄片首先进行预分析，然后根据预分析初步了解样品的矿物组成以及各元素类型，并依此来设置面扫描参数进行各元素的WDX面扫描分析，获得面扫描图像。
在一具体实施例中，以白云岩为例，开始先将白云岩样品进行切割、磨片制作成岩石光薄片，将光薄片进行预分析，然后根据预分析结果来设置面扫描参数进行各元素的WDX面扫描分析，获得各元素的面扫描图像。
S102：根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片。
样本光薄片经过面扫描分析后能够识别出一部分的矿物类型，将不能确定样本光薄片筛选出来进行进一步的识别。
S103：对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果。
对S102中无法确定的矿物类型的样品光薄片在BSEI中放大后进行EDX点分析，获得光薄片的元素类型，然后再在WDX中建立标样文件进行WDX分析，得到识别结果。
S104：利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
在一具体实施例中，将WDX面扫描图像在图像叠加菜单中依次打开，对各元素的面扫描图像进行预处理，以此来凸显矿物的指示性元素，并在叠加图像中识别、标定矿物，形成原位全岩矿物平面分布图。
在一实施例中，如图2所示，对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像，包括：
S201：对样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得样品光薄片中的岩石矿物和组成元素。
在一具体实施例中，仍以白云岩为例，将制作好的岩石光薄片在光学显微镜下观察，了解矿物的组成特点然后标定感兴趣的微区，拍摄光学图像，如图5A、图5B和图5C所示，岩石为碳酸盐岩，矿物以白云石为主，可能有方解石，并伴有孔隙发育。然后对光薄片进行炭导电膜喷镀处理，并将喷镀处理后的样品安装入样品台，记录坐标后将样品随样品台送入副样品室抽真空，抽真空后再送入主样品室，调节主样品室的电子束流待其稳定(在分析样品之前，需要预先设置分析调节并进行合轴)。根据样品记录坐标找到目标分析微区，观察视域内的微区现象并获取低倍下相应微区的BSEI(粒径小时选用较高倍数)。通过EDX点分析BSEI中不同灰度微区初步了解样品光薄片的矿物及元素类型。
S202：根据组成元素的类型设置WDX面扫描的参数。
在一具体实施例中，分析S201步骤中得到的各元素类型的特点，然后根据元素特点设置进行面扫描的各项参数。为了确保视域中所有矿物元素被有效检测出来。为此，需要针对WDX并结合样品特点合理设置分析参数。以不耐热样品为例，元素分析先后顺序、电子束流的大小、分析时间长短等等，均需要进行合理设置。不合理的设置会导致烧样，进而破坏样品，影响分析结果；在进行定量分析时，耐热差的矿物需要加大分析束斑的同时，减小分析束流与分析时间，同时在标样选择上首选物化性质相近的矿物。此外，对于不同矿物而言，甲的微量元素可能是乙的主量或次量元素，因此在进行WDX面扫描分析时需要选定所有常见矿物元素进行设置扫描，确保不遗漏矿物。
S203：根据参数对组成元素进行WDX面扫描分析，获得面扫描图像。
根据参数对样品光薄片进行面扫描分析后获取面扫描图像，如图6所示，对上述矿物主要元素Ca、Mg及C(注：O元素一般不做分析)及其它在碳酸盐岩中可能出现的矿物指示性元素Al、Si、K、Fe、P、S、F、C、Sr、Ba实施面扫描，获得六张有元素分布的面扫描图像，分别是Ca、Mg、S、C、Si、Fe元素，其中Si、Fe零星分布(其它元素或无或近于无，图略)。关于S元素，由于Fe、Sr、Ba均无相应信号显示，与之相关的只有Ca元素，可能为膏盐岩；对于其它元素，元素面分析图上或无或近于无，排除了铝硅酸岩(指示性元素Al、Si)、硅质岩(Si)、磷酸岩(P、Ca、F)、硫化物(S、Fe)、氟化物(F、Ca)等常见矿物存在的可能性。
在一实施例中，如图3所示，根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片，具体包括：
S301：分析面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况。
在一具体实施例中，如图7A所示，S元素面扫描图像中的S元素富集区即可清楚看到S元素的富集程度。
S302：根据富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
在一具体实施例中，根据元素的富集程度、分布情况和岩石矿物及组成元素可以进一步确定出一部分的矿物类型。
在一实施例中，如图4所示，对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果，包括：
S401：将无法确定矿物类型的样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成。
在一具体实施例中，如图7B所示，为背散射电子图像(BSEI)，与图7A相比，选取S元素的富集区放大，然后得到图7C和图7D中所示的背散射电子图像与EDS谱图，任选三点辅机S元素的微区，点击该微区进行EDX分析，三张谱图均显示主要元素为S、Ca、O，另有少量Si元素，据此分析该矿物可能为石膏(CaSO4·2H2O)或硬石膏(CaSO4)。
S402：利用获取的元素类型及组成在WDX中建立标样文件，对标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
利用S401中获取的元素类型在WDX中建立标样文件，对标样文件进行WDX定量分析，在一具体实施例中，接着S401的步骤进行WDX定量分析，其氧化物质量百分比分别为：SO3 47.918CaO 35.122SiO2 1.124；S与Ca的mol数分别为S 47.728Ca 46.117，S\Ca为0.956，近于1；CaO+SO3总量为83.04，远小于100％，与标准石膏含量相近，鉴定为石膏。
在一实施例中，本申请提供的方法还包括：
根据识别结果确定样品光薄片的矿物类型。
在一具体实施例中，如图8所示，通过仪器图像离线处理软件，将四种元素进行叠加以及识别，形成原位全岩矿物平面分布图像，其中Cal为方解石，Dol为白云石，Gyp为石膏，Si为硅质矿物等矿物(注：实际含量小于0.1％)，Pores为孔隙、裂缝及可能的有机质。
本申请具有现有技术中各仪器单独使用所无法比拟的优势，EPMA为原位微区分析技术，其中的面扫描包括电子与X射线两种扫描方式，扫描中遇到的未知矿物可以通过WDX定量分析进行精准校对，利于全面、准确地识别微区内矿物。为避免遗漏矿物，进行元素WDX面扫描分析时选取所有常见矿物组成元素进行参数设置扫描。分析中样品不被破坏，并且可以与岩石薄片光学显微镜分析建立对应关系。分析结果若有疑问，可继续原样分析，分析时间短，结果既直观又客观，能够精准、便利地识别岩石薄片或实体光片中视域内全部矿物类型。此外，样品被扫描时还可以通过样品台移动实现超出微区分析之外的更大区域的分析。
面扫描图像叠加前的预处理也是本申请中方法的特别之处。因为不同的元素可能出现在不同的矿物中，需要“过滤”处理，突显矿物的指示性元素用以标定矿物。
其它诸如BSEI质量高低也是矿物识别的关键技术，它受加速电压、电子束流与束斑、放大倍数、对比度与亮度及样品表面的光洁程度等因素影响。其灰度差(级差)是矿物识别的一个重要特征，可以通过计算常见矿物平均原子序数进行比较而实现。此外，对于常见矿物元素组成(或矿物分子式的表达)的了解、熟知，也是识别与鉴定矿物顺利、准确与否的关键。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种全岩矿物识别与平面成像装置，可以用于实现上述实施例中所描述的方法，如下面实施例所述。由于该全岩矿物识别与平面成像装置解决问题的原理与全岩矿物识别与平面成像方法相似，因此全岩矿物识别与平面成像装置的实施可以参见全岩矿物识别与平面成像方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
如图9所示，本申请提供了一种全岩矿物识别与平面成像装置，包括：
面扫描处理单元901，用于对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；
筛选单元902，用于根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片；
EDX-WDX分析单元903，用于对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；
叠加单元904，用于利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
在一实施例中，如图10所示，面扫描处理单元901包括：
初步分析模块1001，用于对样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得样品光薄片中的岩石矿物和组成元素；
参数设置模块1002，用于根据组成元素的类型设置WDX面扫描的参数；
WDX面扫描模块1003，用于根据参数对组成元素进行WDX面扫描分析，获得面扫描图像。
在一实施例中，如图11所示，筛选单元902具体包括：
元素分析模块1101，用于分析面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况；
筛选模块1102，用于根据富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
在一实施例中，如图12所示，EDX-WDX分析单元903包括：
EDX点分析模块1201，用于将无法确定矿物类型的样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成；
WDX定量分析模块1202，用于利用获取的元素类型及组成在WDX中建立标样文件，对标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
在一实施例中，本申请提供的装置还包括：
矿物类型确定模块，用于根据识别结果确定样品光薄片的矿物类型。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图13，所述电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)1301、内存1302、通信接口(Communications Interface)1303、总线1304和非易失性存储器1305；
其中，所述处理器1301、内存1302、通信接口1303通过所述总线1304完成相互间的通信；
所述处理器1301用于调用所述内存1302和非易失性存储器1305中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的方法中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
S101：对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像。
S102：根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片。
S103：对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果。
S104：利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
S101：对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像。
S102：根据面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的样品光薄片。
S103：对无法确定矿物类型的样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果。
S104：利用识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。虽然本说明书实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。
Claims (12)
1.一种EPMA-WDX的全岩矿物识别与平面成像方法，其特征在于，包括：
对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；
根据所述面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的所述样品光薄片；
对无法确定矿物类型的所述样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；
利用所述识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像，包括：
对所述样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得所述样品光薄片中的岩石矿物和组成元素；
根据所述组成元素的类型设置WDX面扫描的参数；
根据所述参数对所述组成元素进行WDX面扫描分析，获得所述面扫描图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的所述样品光薄片，具体包括：
分析所述面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况；
根据所述富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定所述样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无法确定矿物类型的所述样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果，包括：
将无法确定矿物类型的所述样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成；
利用获取的元素类型及组成建立标样文件，对所述标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述识别结果确定所述样品光薄片的矿物类型。
6.一种EPMA-WDX的全岩矿物识别与平面成像装置，其特征在于，包括：
面扫描处理单元，用于对样品光薄片的组成元素进行WDX面扫描分析获得面扫描图像；
筛选单元，用于根据所述面扫描图像筛选出无法确定矿物类型的所述样品光薄片；
EDX-WDX分析单元，用于对无法确定矿物类型的所述样品光薄片进行EDX及WDX分析获得识别结果；
叠加单元，用于利用所述识别结果对叠加处理后的面扫描图像标定矿物类型获得全岩矿物原位平面图。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述面扫描处理单元包括：
初步分析模块，用于对所述样品光薄片进行光学显微镜分析、BSEI分析及EDX分析，获得所述样品光薄片中的岩石矿物和组成元素；
参数设置模块，用于根据所述组成元素的类型设置WDX面扫描的参数；
WDX面扫描模块，用于根据所述参数对所述组成元素进行WDX面扫描分析，获得所述面扫描图像。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述筛选单元具体包括：
元素分析模块，用于分析所述面扫描图像中各组成元素的富集程度及分布情况；
筛选模块，用于根据所述富集程度、分布情况、岩石矿物和组成元素确定所述样品光薄片的矿物类型，获得无法确定矿物类型的样品光薄片。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述EDX-WDX分析单元包括：
EDX点分析模块，用于将无法确定矿物类型的所述样品光薄片在BSEI中放大后利用EDX点分析进行识别获得元素类型及组成；
WDX定量分析模块，用于利用获取的元素类型及组成建立标样文件，对所述标样文件进行WDX定量分析获得识别结果。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
矿物类型确定模块，用于根据所述识别结果确定所述样品光薄片的矿物类型。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任一项所述全岩矿物识别与平面成像方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述全岩矿物识别与平面成像方法。
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Application publication date: 20200522 |