Determination of Dispersed Elements in Metal Sulfide Ores by Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry Using Microwave Digestion
-
摘要: 铜精矿、镍精矿和锌精矿是金属硫化矿物,且为大宗进口商品,准确分析其中的稀散元素有利于矿物的综合利用。这类矿物中的稀散元素含量极低,各元素性质各异,尤其Ge和Se在湿法消解中由于挥发损失而无法准确定值,很难进行多种元素的同时测定,传统的方法需要通过预先分离富集,采用不同的仪器进行测定。本文以铜精矿、锌精矿和镍精矿为代表性硫化矿,采用微波消解对样品进行密闭前处理,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定稀散元素含量,实现了多种元素的同时测定。条件实验表明在同时检测镓、锗、硒、镉、铟、碲、镧、铊的过程中,总固溶量、内标、质谱干扰消除的条件对三种金属硫化矿均一致,只是前处理过程中用酸的选择有些差异。硝酸-盐酸-氢氟酸-过氧化氢体系适合于测定镍精矿和锌精矿中的Ga、Ge、Se、Cd、In、Te、La、Tl和铜精矿中的Ga、Ge、Se、Cd、In、La、Tl,各元素的回收率在85.5%~116.6%之间;王水溶样法更适合测定铜精矿中的Te。要点
(1) 微波消解-ICP-MS法实现了金属硫化矿中多种稀散元素的同时测定。
(2) 总固溶量、内标、质谱干扰消除的条件在三种金属硫化矿中的影响均一致。
(3) 前处理酸的选择是微波消解-ICP-MS测定金属硫化矿的关键。
HIGHLIGHTS(1) The simultaneous determination of multiple dispersed elements in metal sulfide ores was realized by microwave digestion-ICP-MS.
(2) Total amount of solid solution, internal standard, mass spectrum interference removal conditions were consistent in three types of metal sulfide ores.
(3) The choice of pretreatment acid was the key to the determination of metal sulfide ores by microwave digestion-ICP-MS.
Abstract:BACKGROUNDCopper nickel and zinc concentrates all belong to metal sulfide minerals and are import commodities. The rapid and accurate analysis of dispersed elements in these samples is beneficial to the comprehensive utilization of mineral. However, the content of rare elements in such minerals is extremely low, and the properties of each element are different. In particular, Ge and Se cannot be precisely determined due to volatilization loss in wet digestion, and it is difficult to simultaneously measure various elements.OBJECTIVESTo simultaneously determine the various elements in the sample.METHODSCopper, zinc and nickel concentrates were used as representative sulfide minerals. The sample was pre-sealed by microwave digestion, and the content of rare elements was determined by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS). Simultaneous determination of various elements was realized. The experimental conditions of total solid solution, internal standard, mass spectrum interference elimination and pretreatment acid selection were compared.RESULTSDuring determination of Ga, Ge, Se, Cd, In, Te, La and Tl by microwave digestion in ICP-MS analysis, total amount of solid solution, internal standard, and mass spectrum interference elimination conditions was consistent in three types of metal sulfide ores. Unfortunately, the acid types were not the same. HNO3-HCl-HF-H2O2 system was more suitable for measuring Ga, Ge, Se, Cd, In, Te, La and Tl in nickel and zinc concentrates, and Ga, Ge, Se, Cd, In, La and Tl in copper concentrate. The recoveries of these elements ranged from 85.5% to 116.6%. The HCl-HNO3 (3:1) system was more suitable for detecting Te in copper concentrate.CONCLUSIONSThe method is simple, and the simultaneous determination of multiple elements is realized. Other factors of the method are the same, the acid digestion system is the key to selection. -
中国矿产资源丰富,类型繁多,其中镍矿石、铅矿石和锌矿石等均为金属冶炼的重要原材料,在冶金、化工、机械、电气、医药、军事等很多领域中都具有广泛的应用,前景良好[1-2]。硫作为矿石中常见的有害杂质元素,在矿石中主要以硫化物形式存在[3-4],硫含量的高低会直接影响金属材料的力学性能、抗腐蚀性能及耐磨性等,限制了矿石原料的应用范围。因此,准确、快速测定矿石中的硫含量具有重要意义。
应用高频红外碳硫仪测定硫,具有方法操作简单、检出限低、测定范围广[5-8]等优点,能极大地提高样品检测效率[9],已被广泛应用于地质样品中碳、硫的检测[10-13]。此外,国家标准方法、行业标准方法中也规定了相关方法测定碳硫含量的应用,如《铁矿石:碳和硫含量的测定高频燃烧红外吸收法》(GB/T 6730.61—2005)规定了铁矿石中碳、硫含量范围分别为0.01%~2.5%和0.001%~2.0%的测定方法;《镍化学分析方法:硫量的测定高频感应炉燃烧红外吸收法》(GB/T 8647.8—2006)规定了镍矿石中硫含量范围在0.0010%~0.050%的测定方法;《区域地球化学样品分析方法第25部分:碳量测定燃烧-红外吸收光谱法》(DZ/T 0279.25—2016)规定了水系沉积物和土壤中碳含量范围在0.01%~10%的测定方法等。但这些标准方法的检测范围有限,多适用于低含量硫的测定。在此基础上,大量学者采用高频燃烧-红外吸收法开展了高含量硫的检测方法研究[14-19]。杨小莉等[15]采用与实际样品化学性质相似的铜铅锌矿石标准物质绘制标准曲线,建立了高频燃烧红外吸收法测定铜铅锌矿石中硫含量跨度范围较大的(质量分数为0.106%~10.76%)分析方法,但该方法检测池单一,仅适用于硫含量小于11%的矿石检测;周富强等[18]采用高频红外吸收法,以硫酸钾建立标准曲线,利用高纯二氧化硅粉对高含量硫的样品进行稀释,建立了矿产品中硫质量分数为0.01%~53%的测定方法,该方法虽然测定范围广,但标准曲线分段过多,对于实际检测中未知硫含量的样品,加大了检测工作量,增加了检测成本。
针对高频红外碳硫仪测定硫分析方法中检测池单一、难以准确测定高含量硫及标准曲线分段过多而降低检测效率等问题,本文在之前实验的基础上,通过高低硫检测池切换的方法,采用高含量硫和低含量硫两条检测曲线相结合的方式,进行了样品称样量、纯铁助熔剂添加量及分析时间等测定条件对硫含量影响的系列研究,建立了高频红外碳硫仪快速测定镍铅锌矿石中硫含量的检测方法,并通过国家标准物质验证了方法的精密度及准确度,将测定结果与燃烧碘量法进行比较,佐证了方法的准确度。
1. 实验部分
1.1 仪器及工作条件
HCS-808型高频红外碳硫分析仪(四川赛恩斯仪器有限公司),仪器主要工作参数为:供压电压220V±5%,50Hz;分析氧气压力0.08MPa,分析氧气流速2.8L/min;动力氧气压力0.5MPa,动力氧气流速1.8L/min;室内温度15~30℃,相对湿度<70%。
BS124S型电子天平(赛多利斯科学仪器有限公司),精度为0.0001g;SGM2880A型人工智能箱式电阻炉(洛阳市西格马仪器制造有限公司);101-1AB型电热鼓风干燥箱(天津市泰斯特仪器有限公司)。
碳硫仪专用瓷坩埚(型号Φ25mm×25mm,四川赛恩斯仪器有限公司)。高效变色干燥剂、碱石棉、无水高氯酸镁;高纯氧气(纯度不小于99.5%)。
纯铁助熔剂:国家工业标准产品,铁含量大于99.8%,硫含量小于0.0005%(四川赛恩斯仪器有限公司);纯钨助熔剂:国家工业标准产品,钨含量不小于99.95%,硫含量不大于0.0003%(四川赛恩斯仪器有限公司)。
1.2 实验样品
镍矿石与精矿成分分析标准物质:GBW07145(硫含量标准值0.74%±0.06%)、GBW07146(硫含量标准值1.53%±0.06%)、GBW07147(硫含量标准值3.78%±0.07%)、GBW07148(硫含量标准值18.14%±0.41%),均为中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所研制。
铅锌矿石成分分析标准物质:GBW(E)070077(硫含量标准值2.90%)、GBW(E)070080(硫含量标准值15.62%),均为陕西省地质矿产实验研究所研制;GBW(E)070026(硫含量标准值5.87%±0.07%),原地质矿产部河南省中心实验室研制。
铅矿石成分分析标准物质:GBW07172(硫含量标准值10.26%±0.19%),西藏自治区地质矿产勘查开发局中心实验室研制。
锌精矿成分分析标准物质:GBW07168(硫含量标准值32.0%±0.3%),中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所研制。
多金属矿石成分分析标准物质:GBW07163(硫含量标准值6.74%±0.11%),中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所研制。
富铅锌矿石成分分析标准物质:GBW07165(硫含量标准值29.0%±0.4%),中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所研制。
实际矿石样品:均来自青海某矿业公司委托的检测样品,样品粒度均不大于0.074mm(200目)。
1.3 实验方法
1.3.1 样品硫含量测定步骤
前处理:将瓷坩埚放入1200℃箱式电阻炉中灼烧4h,去除瓷坩埚自身硫含量及水分含量对样品测定结果的影响,待冷却至室温后置于干燥器中备用。将待测样品放入105℃恒温干燥箱中烘烤2h,再冷却至室温,置于干燥器中备用。
检测步骤:称取0.50g纯铁助熔剂于烘干的瓷坩埚中,再称取0.0400g烘好的待测样品,均匀地加入纯钨助熔剂2.0g,在1.1节仪器工作条件下,开机后示波器信号约15~20s后稳定,因此设置清洗时间20s,加热时间20s,分析时间45s,进行待测样品硫含量检测。
1.3.2 标准曲线的绘制
仪器使用前需要用不同含量的标准物质进行校正,每种标准物质重复分析2~3次,其分析结果重复性应符合国家允许的误差要求后才能进行曲线校正[6],且使用不同浓度的标准物质绘制曲线可以减少不同含量待测样品的误差,使用相同基体的标准物质可以提高检测的准确性,采用多点校正的方式测量结果更佳且测量范围更广[20-21]。
实验先选用高硫池,采用系列国家标准物质GBW(E)070077、GBW07147、GBW(E)070026、GBW07172、GBW07148、GBW07168(硫标准值依次为2.90%、3.78%、5.87%、10.26%、18.14%、32.0%),建立标准曲线y1=1.0005x1-0.0027(R2=0.9997),测定范围为2.9%~32.0%;再选用低硫池,采用系列国家标准物质GBW07145、GBW07146、GBW(E)070077、GBW07147、GBW(E)070026(硫标准值依次为0.74%、1.53%、2.90%、3.78%、5.87%),建立标准曲线y2=0.9885x2+0.0238(R2=0.9995),测定范围为0.74%~5.87%。校正好曲线检测样品时,通过设置智能高低硫检测池切换模式来扩大样品测定范围,并将切换值设置为3.0%,即:当待测样品中硫含量≥3.0%时,仪器自动选择高硫池测定结果;当硫含量<3.0%时,仪器自动选择低硫池测定结果,智能切换模式下硫含量测定范围扩大至0.74%~32.0%。
2. 结果与讨论
2.1 称样量对硫含量结果的影响
矿石属于低电磁感应样品,采用高频燃烧-红外吸收法检测时需要加导电、导磁的助熔材料。称样量的大小直接影响着助熔剂添加量和样品分析时间的选择,也是决定样品是否充分燃烧、转化等的重要因素。称样量过小,样品代表性不足,测定结果稳定性差;称样量过大,样品燃烧不完全,导致测定结果偏低[15]。因此,选择合适的称样量是保证样品检测结果准确度的主要因素之一。
采用标准物质GBW07146(硫标准值为1.53%)、GBW07172(硫标准值为10.26%)和GBW07168(硫标准值为32.0%)进行试验。分别称取样品0.0200、0.0300、0.0400、0.0500、0.0700和0.1000g,每个样品平行测定3次求平均值,绘制不同称样量对硫测定结果的影响曲线。从图 1分析结果可得,当称样量小于0.0300g或大于0.0700g时,三个样品的硫含量测定值均严重偏低;当称样量为0.0300g时,硫含量较低的GBW07146其测定值仍然偏低,超出误差范围,GBW07172硫含量测定值则略偏低,但在误差允许范围,而硫含量较高的GBW07168其测定值则与标准值相近;当称样量为0.0500g时,GBW07146和GBW07172两个样品的硫含量测定值与标准值最接近,而硫含量较高的GBW07168测定值偏低,超出误差范围。这是因为样品在燃烧过程中产生的粉尘及水蒸气等均会对SO2产生微弱的吸附作用,随着样品数量的增加,堆积的粉尘量逐渐增多。每个样品分析时,由于炉膛中碱性氧化物和水蒸汽的浓度无法一致,导致吸附作用力大小不一[6]。当称样量过小时,样品检测过程中释放的SO2量较少,即使少量的吸附作用,也会导致样品测定结果不稳定,误差大;随着称样量的逐渐增加,微量的吸附作用对样品检测稳定性影响变小,对硫含量较高的样品影响可忽略,而低硫含量样品的检测结果则依然会受到影响;当称样量过多时,由于每次检测助熔剂添加量为固定量,则导致样品不能充分燃烧,测定结果偏低,尤其是高硫含量样品在燃烧过程中还会出现较多粉尘。因此,在保证样品检测结果准确度高、稳定性好的前提下,综合考虑样品检测成本等因素,本文确定称样量为0.0400g。
2.2 纯铁助熔剂添加量的选择
助熔剂在燃烧过程中,有氧化放热作用,有助于样品燃烧温度的提高。助熔剂如果不合适,容易造成每次燃烧达到的最高温度不一样,从而使样品中的硫转化率不一样,造成重复性不好。矿产品试样的导磁导电性较差,单独用一种助熔剂时,存在板电流变化较大、信号较低、熔融状态较差、易飞溅、释放效果不好等问题[18]。因此,选择合适的助熔剂不仅可以稀释样品,促进样品燃烧,使之完全释放出硫,还可以增加样品的导磁性,有效提高测定结果的准确性与稳定性。纯铁属于高电磁感应物质,通过高频感应可产生较大的涡电流和较多的焦耳热,迅速提高炉温,使样品完全燃烧,且与样品氧化物熔融时形成互溶的流体,使燃烧过程更稳定。钨的熔点高(熔点3382℃)、密度大,既可以提高样品的热容量,增加热量助熔,又可以防止纯铁燃烧产生飞溅,且WO3的生成有利于SO2释放[10],此外WO3的逸出,增加了硫的扩散速度,使硫充分氧化,挥发的WO3在700~800℃又转化为固相,覆盖在管道中尚存的Fe2O3上,阻止了SO2催化转为SO3,防止了管道对硫的吸附,保证结果的可靠性。
纯铁燃烧时易产生飞溅,钨可以作为很好的覆盖。在参考前人成果[22-28]的基础上,为提高结果稳定性,确保在不同含量的铁助熔剂中样品燃烧过程不产生飞溅,实验中选择在固定钨粒2.0g的条件下[23-24],分别称取0.0400g标准物质GBW07146和GBW07168,分析不同纯铁加入量对测定值的影响,每个样品测定3次取平均值,测定结果见表 1。
表 1 纯铁加入量对硫测量值的影响Table 1. Effect of pure iron addition on the sulfur detection纯铁加入量(g) GBW07146硫含量 GBW07168硫含量 标准值(%) 测定值(%) 标准值(%) 测定值(%) 0.20 1.44 31.51 0.35 1.47 31.78 0.50 1.53±0.06 1.52 32.0±0.3 32.04 0.60 1.54 31.88 0.75 1.48 31.75 从表 1结果可以看出,当纯铁加入量为0.20g时,样品的硫含量测定值较标准值严重偏低,超出允许误差范围,这是因为铁量少,样品无法充分燃烧;随着铁加入量的增加,硫含量测定值也变大了,但较标准值仍偏低,不过都在误差允许范围内;当铁的加入量增大至0.50g时,两个不同硫含量样品的测定值均与各自标准值最接近;而当铁加入量继续增大时,硫含量测定值又开始降低,这是因为铁含量过高导致了样品燃烧飞溅,且产生的粉尘量增加,此外铁屑的硫空白也会影响样品的测定结果。综上所述,当纯铁加入量为0.50g时,样品熔融较好,且燃烧无飞溅,仅产生极少量粉尘,燃烧效果最佳,硫含量测试值与标准值结果最接近。考虑到样品中的硫含量范围跨度较大,因此选择纯铁助熔剂添加量为0.50g,纯钨助熔剂添加量为2.0g,可保证不同硫含量的样品均充分燃烧,且稳定性好。
2.3 样品分析时间的选择
分析时间是决定硫释放曲线形态的重要因素[29],仪器分析时间的长短对样品中硫含量测定值的影响也很明显[30]。且矿石中大部分样品的硫含量都较高,分析时应尽量控制好分析时间,选择合适的积分参数,使释放曲线一直呈现正态分布的形态,保证样品在充分燃烧的同时,也要考虑尽量减少拖尾带来的影响。
选择实验优化好的称样量和助熔剂添加量,改变样品燃烧的分析时间,对GBW07147、GBW07172和GBW07168进行测定。从表 2测定结果可见,分析时间小于35s时,样品硫含量测定结果较标准值严重偏低,这是因为时间过短,样品燃烧不充分,硫释放不完全,从硫曲线形态图中也可以明显看出曲线积分不完全;分析时间为40s时,硫含量较高的GBW07168样品的测定值偏低,样品仍未能充分燃烧;分析时间增加至45s时,样品测定值均与标准值最接近;当分析时间继续增大,红外吸收峰的积分面积值增加,导致样品测定值均偏高,但此时样品中的硫已经释放完全,因此结果在误差范围内。综合考虑检测成本及分析效率等因素,实验确定分析时间为45s,样品硫释放曲线图均表现出平滑、完整。
表 2 不同分析时间下硫含量测定结果Table 2. Results of sulfur content in different analysis time分析时间(s) GBW07147硫含量 GBW07172硫含量 GBW07168硫含量 标准值(%) 测定值(%) 标准值(%) 测定值(%) 标准值(%) 测定值(%) 30 3.78±0.07 3.65 10.26±0.19 9.52 32.0±0.3 28.05 35 3.73 9.83 30.21 40 3.82 10.40 31.57 45 3.78 10.28 32.04 50 3.87 10.60 32.21 55 3.89 10.61 32.28 2.4 方法检出限、精密度及准确度验证
取经过预处理灼烧过的空白坩埚12个,按照HJ 168—2010的要求,采用本实验优化的分析方法连续测定硫含量最低的标准样品GBW07145(硫含量标准值0.74%),平行测定12次,硫含量的测定值分别为0.675%、0.680%、0.695%、0.798%、0.675%、0.798%、0.799%、0.801%、0.803%、0.798%、0.680%、0.804%,按测定结果的3倍标准偏差计算方法检出限为0.185%,以4倍方法检出限计算方法测量下限[24]为0.739%。
选择标准物质GBW(E)070077、GBW07163、GBW07172、GBW(E)070080、GBW07165和GBW07168,按照本实验优化的分析方法进行硫的精密度和准确度实验,每个样品连续测定11次,根据《地质矿产实验室测试质量管理规范》(DZ/T 0130—2006)要求,依照如下公式计算相对误差允许限(YB):
$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{B}}=\frac{1}{\sqrt{2}} C \times\left(14.37 \times X_0^{-0.1263}-7.659\right) $$ 式中:C为硫组分重复分析相对偏差允许限系数,其值为0.67;X0为标准物质中硫组分的标准值。从表 3检测结果分析可得,测定结果的相对标准偏差(RSD)分别为2.04%、1.04%、0.82%、1.25%、0.73%和0.50%,相对误差(RE)均小于2%,在相对误差允许限内,说明该方法的精密度良好,测定结果准确可靠,满足DZ/T 0130—2006质量管理规范的要求。与周富强等[18]的方法相比,本文将高低两条校正曲线相结合,固定了合适的称样量,减少了样品检测过程因切换分析方法引起的测量误差,提高了样品测定结果准确度,降低了测定结果的相对标准偏差(RSD),文献中RSD小于2.6%[18],本文中RSD均小于2.04%。
表 3 方法精密度和准确度Table 3. Precision and accuracy tests of the method标准物质编号 硫含量标准值(%) 硫含量测定值(%) 硫含量测定平均值(%) RSD (%) RE (%) YB (%) GBW(E)070077 2.90 2.86 2.85 3.01 2.97 2.88 2.91 2.99 2.92 3.02 2.89 2.93 2.93 2.04 1.03 2.32 GBW07163 6.74 6.85 6.66 6.68 6.80 6.84 6.85 6.82 6.70 6.72 6.80 6.78 6.77 1.04 0.49 1.72 GBW07172 10.26 10.28 10.40 10.15 10.22 10.26 10.36 10.26 10.29 10.45 10.31 10.35 10.30 0.82 0.42 1.44 GBW(E)070080 15.62 15.65 15.45 15.52 15.36 15.97 15.90 15.83 15.85 15.72 15.68 15.83 15.71 1.25 0.55 1.18 GBW07165 29.00 29.25 28.65 28.82 28.77 29.15 28.85 29.02 28.93 28.72 29.28 28.99 28.95 0.73 -0.18 0.82 GBW07168 32.00 32.30 32.17 32.21 32.01 31.85 32.06 31.95 32.03 31.95 32.24 31.81 32.05 0.50 0.16 0.77 随机选取20个实际样品,采用本实验优化的方法进行硫含量检测,每个样品平行测定3次取平均值,再通过与燃烧碘量法结果对比分析两种方法的绝对误差,比较两种方法的一致性和相关性,间接考察方法的准确度。由表 4测定结果可知,两种方法测定的硫含量相近,绝对误差范围在-0.25%~0.49%之间,说明本实验方法具有较高的准确度。通过对表 4数据进行线性拟合可知,两种方法测定结果之间呈极显著线性正相关,线性方程为y=1.0009x+0.0996(R2=0.9995),说明两种方法的一致性和相关性很好,间接地表明了高频红外碳硫仪测定矿石样品中硫含量的可靠性。
表 4 两种方法硫含量结果对比Table 4. Comparison of sulfur content determined with two methods实际样品编号 硫含量测定平均值(%) 绝对误差(%) 实际样品编号 硫含量测定平均值(%) 绝对误差(%) 高频红外碳硫仪法 燃烧碘量法 高频红外碳硫仪法 燃烧碘量法 1 5.96 6.21 -0.25 11 2.23 2.05 0.18 2 26.09 25.60 0.49 12 24.62 24.85 -0.23 3 4.83 4.72 0.11 13 2.82 2.72 0.10 4 2.17 1.96 0.21 14 30.41 30.36 0.05 5 2.24 2.09 0.15 15 3.10 2.99 0.11 6 6.94 7.12 -0.18 16 5.23 5.00 0.23 7 4.12 4.08 0.04 17 2.17 2.02 0.15 8 2.47 2.20 0.27 18 15.73 15.88 -0.15 9 3.30 3.28 0.02 19 13.40 13.07 0.33 10 1.34 1.31 0.03 20 17.57 17.09 0.48 3. 结论
本文将高低两条硫含量校正曲线相结合,采用高低硫检测池切换的方法,建立了高频红外碳硫仪快速测定镍铅锌矿石中质量分数为0.74%~32.0%的硫含量方法,扩大了样品硫含量测量范围,有效地避免了因含量范围跨度大、检测曲线分段过多引起的检测信号不稳定及方法切换频繁等问题,提高了检测效率,降低了检测成本。
建立的方法可以同时快速、准确测定范围广、含量高的多种矿石硫含量,并解决了矿石的低电磁感应及基体影响大等问题。但高频红外碳硫仪测定硫对检测环境要求极为严格,尤其是含量较高、基体复杂的矿石样品,其分析对湿度极其敏感,探索出合适的温度、湿度检测条件,有效地节省干燥剂的使用成本是今后研究的重点内容。
-
表 1 硝酸-盐酸-氢氟酸-过氧化氢处理铜精矿的方法线性范围、检出限、精密度和回收率
Table 1 Linear ranges, detection limits, precision and recovery of the method for copper concentrates treated with HNO3-HCl-HF-H2O2 system
稀散元素 回归方程 相关系数 线性范围(ng/mL) 检出限(mg/kg) 测定值(mg/kg) RSD (%) 回收率(%) 加标量0.025μg 加标量0.05μg Ga y=0.0161x+0.0034 0.9999 0.050~100.0 0.2 2.80 0.6 99.5 95.2 Ge y=0.0075x-0.0007 0.9999 0.050~100.0 0.02 0.74 2.7 101.9 97.2 Se y=0.00027x+0.00147 0.9991 0.50~500.0 1.00 102.96 0.8 105.7 99.6 Cd y=0.0035x+0.0024 0.9999 0.050~100.0 0.03 7.53 0.9 104.2 101.6 In y=0.0480x-0.0053 0.9999 0.050~100.0 0.002 1.73 1.5 99.0 95.2 Te y=0.0029x+0.0016 0.9999 0.050~100.0 0.05 5.82 2.1 120.0 114.7 La y=0.0547x+0.0021 0.9999 0.050~100.0 0.03 16.39 0.5 99.9 91.5 Tl y=0.0298x+0.0386 0.9999 0.050~100.0 0.04 0.60 1.8 98.0 94.2 表 2 盐酸-硝酸(3 : 2)和硝酸-盐酸-氢氟酸-过氧化氢处理铜精矿的方法检出限、精密度和回收率比较
Table 2 Comparison of detection limits, precision and recovery of the method for copper concentrate treated with HCl-HNO3 (3 : 2) and HNO3-HCl-HF-H2O2 system
稀散元素 盐酸-硝酸(3 : 2) 硝酸-盐酸-氢氟酸-过氧化氢 检出限
(mg/kg)RSD
(%)回收率
(%)检出限
(mg/kg)RSD
(%)回收率
(%)Ga 0.08 2.7 90.4 0.2 0.6 99.5 Ge 0.04 4.6 98.9 0.02 2.7 101.9 Se 1.30 13.4 111.9 1.00 0.8 105.7 Cd - - - 0.03 0.9 104.2 In 0.005 2.9 91.8 0.002 1.5 99.0 Te 0.03 3.9 84.3 0.05 2.1 120.0 La 0.01 4.4 80.2 0.03 0.5 99.9 Tl 0.005 6.2 97.9 0.04 1.8 98.0 表 3 锌精矿分析方法线性范围、检出限、精密度和回收率
Table 3 Linear ranges, detection limits, precision and recovery of the method for zinc concentrates analysis
稀散元素 回归方程 相关系数 线性范围(ng/mL) 检出限(mg/kg) 测定值(mg/kg) RSD (%) 回收率(%) Ga、Ge、Se加标量5μg,其余元素加标量0.1μg Ga、Ge、Se加标量10μg,其余元素加标量0.2μg Ga y=0.0174x-0.0024 0.9999 0.050~100.0 0.80 171.62 0.1 116.6 110.6 Ge y=0.0078x+0.00005 0.9999 0.050~100.0 0.05 72.72 5.2 113.6 91.3 Se y=0.00030x-0.00028 0.9999 0.50~500.0 2.00 24.21 2.1 108.7 113.2 In y=0.0521x-0.0076 0.9999 0.050~100.0 0.01 2.16 2.5 96.8 99.4 Te y=0.0033x-0.0005 0.9999 0.050~100.0 0.40 0.11 9.8 109.7 115.5 La y=0.0590x-0.0056 0.9999 0.050~100.0 0.10 2.47 2.3 85.5 89.8 Tl y=0.0293x-0.0026 0.9999 0.050~100.0 0.05 0.89 1.8 102.8 102.3 表 4 待测元素的选定同位素、相对丰度、质谱干扰及相应的数学校正方程
Table 4 Determination isotope, relative intensity, mass spectrum interference and correction equation of target elements
稀散元素 测量质量数 相对丰度 质谱干扰 校正方程 Ga 68.9257 60.1 ArP, ClO2, VO, La++, Ce++, Ba++, La++ - Ge 73.9219 36.3 Se, ArS, Nd++, Sm++, Sm++ - 0.116645×77Se Se 81.9167 8.7 Kr, BrH, Ar2H, Ho++, Dy++, Er++ - 1.007833×83Kr Cd 110.904 12.8 MoO - In 114.904 95.7 Sn, MoO - 0.014038×118Sn Te 127.905 31.7 Xe, MoO2 - 0.072617×129Xe La 138.906 99.9 - - Tl 204.975 70.3 - - 注:“-”代表没有质谱干扰因素或不能用校正方程来消除质谱干扰。 -
程秀花, 唐南安, 张明祖, 等.稀有分散元素分析方法的研究进展[J].理化检验(化学分册), 2013, 49(6):757-764. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=lhjy-hx201306036 Cheng X H, Tang N A, Zhang M Z, et al.Recent advances of researches on analytical methods for rare and dispersed elements[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2013, 49(6):757-764. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=lhjy-hx201306036
程秀花, 黎卫亮, 郑民奇, 等.自制氢化物发生装置与电感耦合等离子体质谱仪联用测定地质样品中的稀散元素锗和碲[J].岩矿测试, 2016, 35(3):265-270. http://www.ykcs.ac.cn/article/id/38069f63-06ff-42f3-987f-79bf9cdbb629 Cheng X H, Li W L, Zheng M Q, et al.Determination of germanium and tellurium in geological samples by a self-developed hydride generation device paired with inductively coupled plasma-mass spectrometer[J].Rock and Mineral Analysis, 2016, 35(3):265-270. http://www.ykcs.ac.cn/article/id/38069f63-06ff-42f3-987f-79bf9cdbb629
杨俊衡.微波消解试样-原子荧光光谱法测定土壤中硒碲[J].理化检验(化学分册), 2008, 44(3):240-242. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx200803014 Yang J H.Microwave-assisted sample digestion AFS determination of Se and Te in soil[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2008, 44(3):240-242. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx200803014
Thangavel S, Dash K, Dhavile S M, et al.Determination of traces of As, B, Bi, Ga, Ge, P, Pb, Sb, Se, Si and Te in high-purity nickel using inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES)[J].Talanta, 2015, 131:505-509. doi: 10.1016/j.talanta.2014.08.026
程秀花, 黎卫亮, 王海蓉, 等.封闭酸溶样ICP-MS法直接测定地质样品中镓、铟、铊、锗[J].分析试验室, 2015, 34(10):1204-1208. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=fxsys201510020 Cheng X H, Li W L, Wang H R, et al.Determination of gallium, thallium and germanium in geological samples after pressurized acid digestion by in inductively coupled plasma-mass spectrometry[J].Chinese Journal of Analysis Laboratory, 2015, 34(10):1204-1208. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=fxsys201510020
王佳翰, 汤凯, 向懋笔, 等.密闭消解-电感耦合等离子体质谱法测定铅矿石中痕量镓铟铊镉锗[J].冶金分析, 2018, 38(12):19-25. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjfx201812004 Wang J H, Tang K, Xiang M B, et al.Determination of tracegallium, indium, thallum, cadmium and germaniumin lead ore by inductively coupled plasma mass spectrometry with closed digestion[J].Metallurgical Analysis, 2018, 38(12):19-25. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjfx201812004
张洁, 阳国运.树脂交换分离-电感耦合等离子体质谱法测定铅锌矿中钨钼锡锗硒碲[J].岩矿测试, 2018, 37(6):657-663. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201803250028 Zhang J, Yang G Y.Determination of tungsten, molybdenum, tin, germanium, selenium and tellurium in lead-zinc ore by inductively coupled plasma-mass spectrometry with resin exchange separation[J].Rock and Mineral Analysis, 2018, 37(6):657-663. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201803250028
陈浩凤, 于亚辉, 刘军, 等.电感耦合等离子体质谱法测定多金属矿中铟和铊[J].理化检验(化学分册), 2018, 54(2):220-222. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201802021 Chen H F, Yu Y H, Liu J, et al.Determination of indium and bismuth in polymetallic ore by inductively coupled plasma mass spectrometry[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2018, 54(2):220-222. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201802021
Satyanarayanan M, Balaram V, Sawant S S, et al.Rapid determination of REEs, PGEs, and other trace elements in geological and environmental materials by high resolution inductively coupled plasma mass spectrometry[J].Atomic Spectroscopy, 2018, 39(1):1-15. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=399d63251e1afd27679392d6e00fdd4d
李湘, 王雪枫, 王奎, 等.氢化物发生-原子荧光光谱法同时测定铜精矿中硒和碲的含量[J].理化检验(化学分册), 2017, 53(1):64-67. http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201701013 Li X, Wang X F, Wang K, et al.Simultaneous determination of Se and Te in copper concentrate by HG-AFS[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2017, 53(1):64-67. http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201701013
黎香荣, 罗明贵, 韦新红.微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定锌精矿中痕量铊[J].冶金分析, 2016, 36(7):74-78. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjfx201607012 Li X R, Luo M G, Wei X H.Determination of trace thallium in zinc concentrate by microwave digestion-inductively coupled plasm mass spectrometry[J].Metallurgical Analysis, 2016, 36(7):74-78. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjfx201607012
李超, 刘英波, 刘维理.电感耦合等离子体质谱法测定铅精矿和锌精矿中铊的含量[J].云南冶金, 2016, 45(4):66-70. doi: 10.3969/j.issn.1006-0308.2016.04.015 Li C, Liu Y B, Liu W L.The determination on thallium content in lead and zinc concentrate by inductively coupled plasma mass spectrometry[J].Yunnan Metallurgy, 2016, 45(4):66-70. doi: 10.3969/j.issn.1006-0308.2016.04.015
王洪桂, 陶丽萍, 胡兰基.微波消解-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定锌精矿中的铟和锗[J].中国无机分析化学, 2015, 5(1):38-40. doi: 10.3969/j.issn.2095-1035.2015.01.011 Wang H G, Tao L P, Hu L J.Determination of indium and germanium in zinc concentrate by microwave digestion-ICP-MS[J].Chinese Journal of Inorganic Analytical Chemistry, 2015, 5(1):38-40. doi: 10.3969/j.issn.2095-1035.2015.01.011
陈永欣, 黎香荣, 谢毓群, 等.微波消解-等离子体发射光谱法测定含铜物料中9种组分[J].岩矿测试, 2011, 30(2):200-204. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2011.02.016 Chen Y X, Li X R, Xie Y Q, et al.Inductively coupled plasma-atomic emission spectrometric determination of 9 components in materials containing copper with microwave-assisted digestion[J].Rock and Mineral Analysis, 2011, 30(2):200-204. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2011.02.016
杨丽飞, 苏明跃, 郭芬.铜精矿样品的高压密封微波消解方法研究[J].冶金分析, 2011, 31(11):58-62. doi: 10.3969/j.issn.1000-7571.2011.11.012 Yang L F, Su M Y, Guo F.Study on high pressure sealed microwave digestion method of copper concentrate samples[J]. Metallurgical Analysis, 2011, 31(11):58-62. doi: 10.3969/j.issn.1000-7571.2011.11.012
陈玉红, 王海舟, 张华, 等.微波消解电感耦合等离子体质谱法测定铝合金中多元素[J].冶金分析, 2008, 28(7):1-6. doi: 10.3969/j.issn.1000-7571.2008.07.001 Chen Y H, Wang H Z, Zhang H, et al.Determination of multi-elements in aluminum alloys by using microwave digestion inductively coupled plasma mass spectrometry[J].Metallurgical Analysis, 2008, 28(7):1-6. doi: 10.3969/j.issn.1000-7571.2008.07.001
陈波, 刘洪青, 邢应香.电感耦合等离子体质谱法同时测定地质样品中锗硒碲[J].岩矿测试, 2014, 33(2):192-196. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2014.02.006 Chen B, Liu H Q, Xing Y X.Simultaneous determination of Ge, Se and Te in geological samples by inductively coupled plasma-mass spectrometry[J].Rock and Mineral Analysis, 2014, 33(2):192-196. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2014.02.006
任丽.密闭消解-ICP-MS法测定地质样品中稀有、稀土、稀散元素[J].新疆有色金属, 2018, 41(2):93-95. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xjysjs201802039 Ren L.Determination of rare, rare earth and rare elements in geological samples by closed digestion-ICP-MS[J].Xinjiang Nonferrous Metals, 2018, 41(2):93-95. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xjysjs201802039
雷超海.微波消解-ICP-MS法测定昆布中15种稀土元素[J].广州化工, 2017, 45(5):68-69. doi: 10.3969/j.issn.1001-9677.2017.05.025 Lei C H.Determination of 15 rare earth elements in Ecklonia Kurome determinated with microwave digestion-ICP-MS[J].Guangzhou Chemical Industry, 2017, 45(5):68-69. doi: 10.3969/j.issn.1001-9677.2017.05.025
叶青, 刘林海, 肖莉红.湿法消解和微波消解微量滴定法测定铜试样中铜的含量[J].岩矿测试, 2007, 26(6):493-494. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2007.06.015 Ye Q, Liu L H, Xiao L H.Determination of copper-containing samples by micro-titrimetry with wet digestion and microwave digestion[J].Rock and Mineral Analysis, 2007, 26(6):493-494. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2007.06.015
于亚辉, 李振, 陈浩凤, 等.电感耦合等离子体质谱法测定岩石中的稀散元素锗[J].当代化工, 2016, 45(2):432-434. doi: 10.3969/j.issn.1671-0460.2016.02.074 Yu Y H, Li Z, Chen H F, et al.Determination of dilute element Ge in rock by inductively coupled plasma-mass spectrometry[J].Contemporary Chemical Industry, 2016, 45(2):432-434. doi: 10.3969/j.issn.1671-0460.2016.02.074
李华玲, 郑荣华, 沈加林.高分辨电感耦合等离子体质谱法测定地质样品中的微量锗[J].理化检验(化学分册), 2014, 50(9):1101-1103. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201409012 Li H L, Zheng R H, Shen J L.High resolution ICP-MS determination of trace amout of germanium in geological samples[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2014, 50(9):1101-1103. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201409012
王洪桂, 肖娟, 陶丽萍.微波消解ICP-MS测试铅精矿中的铟和锗[J].中国非金属矿工业导刊, 2015(1):22-23. doi: 10.3969/j.issn.1007-9386.2015.01.008 Wang H G, Xiao J, Tao L P.Microwave digestion ICP-MS test of indium and germanium in Pb concentrate[J].China Non-Metallic Mining Industry Guide, 2015(1):22-23. doi: 10.3969/j.issn.1007-9386.2015.01.008
蒋天成, 刘守廷, 梁利诚, 等.微波消解ICP-MS法测定广西北部湾海鸭蛋中硒和锗的含量[J].化学分析计量, 2012, 21(4):27-30. doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2012.04.008 Jiang T C, Liu S T, Liang L C, et al.Determination of selenium and germanium in sea duck eggs from Guangxi Beibu Gulf by microwave digestion-inductively coupled plasma mass spectrometry[J].Chemical Analysis and Meterage, 2012, 21(4):27-30. doi: 10.3969/j.issn.1008-6145.2012.04.008
赵小龙, 燕娜, 侍金敏, 等.微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定镍精矿中Ga、Ge、Se、Cd、In、Te、La和Tl[J].理化检验(化学分册), 2017, 53(9):1031-1035. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201709009 Zhao X L, Yan N, Shi J M, et al.Determination of Ga, Ge, Se, Cd, In, Te, La and Tl in nickel concentrates by ICP-MS combined with microwave digestion[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2017, 53(9):1031-1035. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201709009
燕娜, 赵生国, 赵伟, 等.微波消解-电感耦合等离子体质谱测定铜精矿中7种稀有金属元素[J].岩矿测试, 2014, 33(2):197-202. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2014.02.007 Yan N, Zhao S G, Zhao W, et al.Determination of seven rare metal elements in copper concentrates by inductively coupled plasma-mass spectrometry combined with microwave digestion[J].Rock and Mineral Analysis, 2014, 33(2):197-202. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2014.02.007
李冰, 周剑雄, 詹秀春.无机多元素现代仪器分析技术[J].地质学报, 2011, 85(11):1878-1916. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dizhixb201111008 Li B, Zhou J X, Zhan X C.Inorganic multi-element modern instrument analysis technology[J].Acta Geologica Sinica, 2011, 85(11):1878-1916. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dizhixb201111008
孙朝阳, 董利明, 贺颖婷, 等.电感耦合等离子体质谱法测定地质样品中钪镓锗铟镉铊时的干扰及其消除方法[J].理化检验(化学分册), 2016, 52(9):1026-1030. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201609007 Sun C Y, Dong L M, He Y T, et al.Elimination of interferences in ICP-MS determination of Se, Ga, Ge, In, Cd and Tl in geological samples[J].Physical Testing and Chemical Analysis (Part B:Chemical Analysis), 2016, 52(9):1026-1030. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/lhjy-hx201609007
熊英, 吴赫, 王龙山.电感耦合等离子体质谱法同时测定铜铅锌矿石中微量元素镓铟铊钨钼的干扰消除[J].岩矿测试, 2011, 30(1):7-11. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2011.01.002 Xiong Y, Wu H, Wang L S.Elimination of interference in simultaneous determination of trace Ga, In, Ta, W and Mo in copper, lead and zinc ores by inductively coupled plasma-mass spectrometry[J].Rock and Mineral Analysis, 2011, 30(1):7-11. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2011.01.002
赵小学, 张霖琳, 张建平, 等.ICP-MS在环境分析中的质谱干扰及其消除[J].中国环境监测, 2014, 30(3):101-106. doi: 10.3969/j.issn.1002-6002.2014.03.022 Zhao X X, Zhang L L, Zhang J P, et al.Spectral interference and elimination of environmental analysis with ICP-MS[J].Environmental Monitoring in China, 2014, 30(3):101-106. doi: 10.3969/j.issn.1002-6002.2014.03.022
李国榕, 王亚平, 孙元方, 等.电感耦合等离子体质谱法测定地质样品中稀散元素铬镓铟碲铊[J].岩矿测试, 2010, 29(3):255-258. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2010.03.012 Li G R, Wang Y P, Sun Y F, et al.Determination of Cr, Ga, In, Te and Tl in geological samples by inductively coupled plasma-mass spectrometry[J].Rock and Mineral Analysis, 2010, 29(3):255-258. doi: 10.3969/j.issn.0254-5357.2010.03.012
-
期刊类型引用(1)
1. 唐珂,左嘉. 连续提取沉积物中硫的形态分析方法. 科学技术创新. 2024(24): 83-86 . 百度学术
其他类型引用(0)