Raman Imaging Analysis Method of Fine Minerals in Rock Ore
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摘要: 岩矿鉴定是各类地质工作开展的基础，其鉴定水平和质量直接影响着工作的深入程度和研究程度。传统鉴定方法受人员自身经验水平、光学显微镜分辨率等因素的影响较大，对于现今需要研究的细微稀有矿物、细粒沉积岩矿物等很难准确地识别鉴定。而依托高精密大型仪器的技术方法多数对样品制备有特殊要求，不利于样品的再利用，诸如扫描电镜、电子探针等在高倍数反射光下探寻、观测特定的细微透明矿物也存在一定的不足。本文将激光拉曼高分辨大面积快速成像方法（StreamLineHR）运用于两块标准岩石光薄片的全区域大面积扫谱，准确识别出其中透明矿物有碱性长石、斜长石、石英、普通角闪石、黑云母、方解石、榍石、磷灰石、锆石和绿帘石，不透明矿物有磁铁矿，部分矿物间存在紧密伴生的情况（如石英与长石、榍石与角闪石）和次生蚀变的情况（如长石碳酸盐化蚀变为方解石）。并以此为基础进行了含量统计，将其分别定名为细粒角闪石英二长闪长岩与细粒黑云母斜长角闪岩。实验过程中，荧光效应，类质同象类矿物（长石、角闪石）峰位相似性和蚀变矿物峰位偏移会对矿物识别、谱图解析造成干扰，可结合矿物镜下光性特征来解决。另外，面扫步长设置越小，分析精确度越高，时间成本也会相应增加，应用时需兼顾考虑。该方法实现了对细微矿物便捷、直观、准确的大范围快速识别鉴定，可弥补传统岩矿鉴定和其他技术方法的不足，拓展了拉曼光谱法在地质工作中的应用范围。要点
(1) 用StreamLineHR进行细微矿物鉴定并对其组成、含量进行了系统分析。
(2) 分析了实验条件、荧光干扰、谱图解析等对拉曼Mapping测试结果的影响。
(3) 对比了Mapping技术与传统鉴定方法、SEM等其他技术方法间的异同性。
HIGHLIGHTS(1) StreamLineHR was used to identify fine minerals and to systematically analyze their composition and concentrations.
(2) The effects of experimental conditions, fluorescence interference, and spectral fitting parameters on the Raman mapping results were analyzed.
(3) The differences among the mapping technique, traditional identification methods, SEM, and other technical methods were compared.
Abstract:BACKGROUNDMineral identification is the basis of all types of geological work, and its appraisal level and quality directly affect the depth and degree of research of a study. Conventional identification methods are significantly influenced by experience level, optical microscope resolution, and other factors. It is difficult to accurately identify fine rare minerals and clay minerals that need to be studied. Additionally, most of the technical methods relying on high-precision large-scale instruments have special requirements for sample preparation, which is not conducive to the reuse of the samples. It is also inconvenient to explore and observe specific fine transparent minerals under high multiple reflected lights, such as scanning electron microscopy and electron microprobe.OBJECTIVESTo develop a more rapid and accurate method for identifying fine minerals.METHODSThe laser Raman high-resolution large-area fast imaging method (StreamLineHR) was applied to the whole-area large-area scanning spectrum of two standard rock slices.RESULTSThe transparent minerals were identified as alkali feldspar, plagioclase, quartz, amphibole, biotite, calcite, sphene, apatite, zircon, and epidote. The opaque mineral was identified as magnetite. Some of the minerals were closely associated (e.g., quartz and feldspar as well as sphene and hornblende), and some minerals showed secondary alterations (e.g., feldspar was transformed to calcite). Based on the content statistics, the two thin sections were named fine-grained amphibolite monzonite and fine-grained biotite plagioclase amphibolite.CONCLUSIONSExperimental results showed that this method was more accurate than the conventional methods used for the identification of fine minerals with very low content. However, the interference caused by the fluorescence effect, similarity in peak positions of similar minerals (feldspar, amphibole), and shift of the peak position of altered minerals during mineral identification and spectral fitting were solved by combining the optical characteristics under the mineral objective lens when necessary. In addition, the smaller the setting of the surface sweep step size, the more accurate the analysis, and the time cost correspondingly increased. This method realized the rapid identification of fine minerals over a large range, which was convenient, intuitive, and accurate. It compensated for the shortcomings of conventional rock and ore identification and other technical methods and expanded the application scope of Raman spectroscopy in geological studies.
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土壤矿物中能够被作物直接吸收利用的部分，即有效量，以活动态存在于土壤中[1-2]。元素对环境或生物体产生的效应或毒性，在很大程度上取决于其各形态含量，而不是总浓度[3-4]。土壤微量元素有效量不但影响作物的生长发育，而且影响作物品质和产量[5-8]。因此元素的形态、有效态分析越来越受到研究人员的重视[9-10]。通过土壤有效磷的测定，有助于了解土壤供应磷的情况，为合理使用磷肥及提高磷肥利用率提供依据[11-13]。通常所谓的土壤有效磷是指某一特定形态的磷，只是一个相对指标，但是其可用于说明土壤的供磷水平[14-15]。
目前，测定土壤有效磷的方法主要有Olsen法和Bray法[16]。Olsen法用碳酸氢钠溶液浸提土壤，Bray法用氟化铵-盐酸溶液浸提土壤。方法原理是浸提土壤后，分取浸提液加入显色剂，使用分光光度法测定浸提液中的磷含量。其中Bray法对酸性土壤效果良好，Olsen法对中性及石灰性土壤效果良好[17]。现行标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)和《森林土壤磷的测定》(LY/T 1232—2015)中Olsen法和Bray法的应用存在参数差异[18]，主要差异在于酸性土壤的浸提时间、振荡温度等。目前常用的土壤有效态标准样品中，ASA1-6(GBW07412)、NSA1-6是依据GB/T 7853—1987定值，ASA1a至ASA6a、ASA-7至ASA-10是依据NY/T 1121.7—2006定值(GB/T 7853—1987、NY/T 1121.7—2006分别已被LY/T 1232—2015、NY/T 1121.7—2014替代)。已有文献报道了使用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)测定浸提液中的有效磷[19-22]，由于ICP-OES测定磷的灵敏度低，检出限高，达不到部分土壤样品的有效磷含量，因此分光光度法仍是测定土壤中有效磷的最优选择。该技术存在以下问题：①现有测定方法需浸提后过滤得到澄清待测液，过滤操作繁琐，且有些土壤沉淀颗粒细，极易穿透滤纸，速度慢效率低。②浸提液显色前必须先将pH调至指定值，再加钼锑抗显色剂才能发生特定显色反应。且该方法常使用二硝基酚(变色范围为无色pH 2.4~4.0黄色)作指示剂，由黄色调至恰变浅黄，而土壤浸提液多略带黄色的底色，尤其是有机质含量高的土壤，浸提滤液易呈现黄或褐色[23-25]，导致调pH时颜色无法判断；且二硝基酚属于易制爆试剂，毒性强[26]。
针对以上问题，本文采用离心分离代替过滤；比较了不同浸提时间、不同浸提液酸度、不同酸碱指示剂等实验条件对检测结果的影响；使用溴酚蓝作指示剂调节pH，对比了溴酚蓝指示剂与标准方法的二硝基酚指示剂的检测结果。拟通过对现有方法进行优化创新，提高检测效率。
1. 实验部分
1.1 仪器及工作条件
分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司，型号T9CS)，离心机(天津广丰科技有限公司，型号TD6M)，恒温振荡培养箱(苏州培英实验设备有限公司，型号HZQ-X100)。
1.2 材料和主要试剂
磷标准溶液1000mg/L(国家有色金属及电子材料分析测试中心)。
溴酚蓝指示剂：称取0.20g溴酚蓝溶于100mL乙醇中。
盐酸(北京化学试剂研究所，BⅧ级)；盐酸(国药集团化学试剂有限公司，光谱纯)；氟化铵(Strem Chemicals，ACS)；氟化铵(上海麦克林生化科技有限公司，ACS)。
酸性土壤：土壤有效态成分分析标准样品GBW07416、GBW07412(中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所)；未知样A(野外采集，测定pH < 6.5)。
中性及石灰性土壤：土壤有效态成分分析标准样品GBW07413、GBW07414、GBW07414a(中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所)；未知样B(野外采集，测定pH>6.5)。
其他试剂参考标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)配制，均采用市售分析纯。
1.3 实验条件
参考标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)。
酸性土壤：①待测液的制备：称取酸性土壤5.00g于200mL塑料浸提瓶中，加氟化铵(0.03mol/L)-盐酸(0.025mol/L)浸提液50.0mL，25℃以160r/min恒温振荡60min后，5000r/min离心5min。②移取上清液10mL于50mL比色管中，加入5.00mL硼酸(30g/L)，加水，加入溴酚蓝指示剂2滴，用2mol/L盐酸和2mol/L氨水调节至试液刚呈黄色。③测定：加5.00mL钼锑抗显色剂，定容至50mL，摇匀，25℃以上放置30min后用分光光度计在700nm或880nm处进行吸光度测定，绘制标准曲线，计算出待测样品中有效磷含量。
中性或石灰性土壤：①待测液的制备：称取中性或石灰性土壤2.50g于200mL塑料浸提瓶中，加50.0mL碳酸氢钠浸提液(42g/L)，25℃以160r/min恒温振荡30min后，5000r/min离心5min。②移取上清液10mL于50mL比色管中，加入溴酚蓝指示剂2滴，用0.5mol/L硫酸调节至试液刚呈黄色。③测定：加5.00mL钼锑抗显色剂，定容至50mL，摇匀，25℃以上放置30min后用分光光度计在700nm或880nm处进行吸光度测定，绘制标准曲线，计算出待测样品中有效磷含量。
2. 结果与讨论
2.1 酸性土壤浸提时间及土水比实验结果
用土壤有效态国家标准物质GBW07416开展条件实验，改变酸性土壤浸提时间及水土比，其他条件参考标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)。结果如图 1所示，氟化铵-盐酸偏提取酸性土壤时，随着浸提液比例降低，测定结果降低；随着提取时间增加，提取出的有效磷逐渐减少，与文献报道结果一致。王荣辉等[18]提出，可能是由于土壤体系自身缓冲作用，浸提时间延长，土壤体系pH升高，导致F-对Fe3+和Al3+的配合能力减弱，Fe-P和Al-P的释放量减少而引起。用GBW07416标准物质研究氟化铵-盐酸浸提时间与pH关系，结果如图 2所示，与文献[18]结论一致，且与不同浸提时间的测定结果一致。
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图 1 不同土水比及浸提时间条件下采用氟化铵-盐酸偏提取酸性土壤中有效磷检测结果的比较Figure 1. Comparison of analytical results of available phosphorus in acid soil extracted by NH4F-HCl with different ratio of clay to water and extraction time.![]()
图 2 氟化铵-盐酸浸提时间与pH关系Figure 2. Relationship between extraction time of NH4F-HCl and pH.本实验中使用标准方法的土水比1:10时，需浸提60min，才得到标样值结果。而中性及石灰性土壤可依据标准方法的实验条件测得相应的标样值。
2.2 溴酚蓝指示剂的对比实验
配制标准曲线0、1、5、10、20、30μg/50mL点，并选用国家标准物质GBW07412、GBW07414a、未知土壤样品A、未知土壤样品B及流程空白溶液，调节浸提液pH时分别使用二硝基酚和溴酚蓝作指示剂，用1cm比色池，比较两种方法的吸光度和检测结果。通过比较酸性土壤和中性、石灰性土壤标准曲线点的吸光度，结果表明用这两种指示剂调节pH后，加入显色剂，显色吸光度没有明显差异。表 1是分别用酸性土壤方法、中性和石灰性土壤方法分析对应的土壤未知样、标准物质、空白对比实验结果，可见使用溴酚蓝替代二硝基酚，检测结果完全一致，标准物质结果符合要求，说明本文优化方法可以适用于酸性、中性和石灰性土壤。使用溴酚蓝(变色范围黄色pH 3.0~4.6蓝色)作指示剂调至适宜pH值时颜色为黄色，磷酸根与钼锑抗显色剂形成蓝色配合物，两种颜色波长差异非常大，不干扰后续显色的测定。而且钼锑抗显色剂呈强酸性，加入后不会使待测液pH值向碱性变化而导致溴酚蓝显色剂变色影响实验结果。
表 1 使用不同pH指示剂测定土壤中有效磷结果对比Table 1. Comparison of analytical results of available phosphorus in soil extracted by different pH indicator不同酸碱性土壤 待测液调节pH指示剂 实验样品 吸光度 溶液中有效磷浓度
(μg/50mL)样品中有效磷测定值
(μg/g)有效磷标准值
(μg/g)酸性土壤 二硝基酚 GBW07412 0.245 22.305 22.30 21.2±3.6 未知样A 0.099 8.568 8.57 / 空白溶液 0.009 0.153 / / 溴酚蓝 GBW07412 0.266 23.648 23.65 21.2±3.6 未知样A 0.104 8.458 8.46 / BK 0.006 -0.070 / / 中性或石灰性土壤 二硝基酚 GBW07414a 0.140 14.721 29.44 29±3 未知样B 0.049 6.286 12.57 / 空白溶液 -0.017 0.263 / / 溴酚蓝 GBW07414a 0.116 14.248 28.50 29±3 未知样B 0.024 5.790 11.58 / 空白溶液 -0.020 0.013 / / 由于土壤样品的复杂性，偏提取得到的待测溶液可能含有未知物质，由于偏提取过程中化学反应的复杂性，土壤中的未知物有可能会干扰所用指示剂溴酚蓝的使用效果，但现有方法所用指示剂二硝基酚也存在这种未知性，本方法应用中尚未见不适用情况。
2.3 浸提液pH的影响
标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)中碳酸氢钠浸提液配制后，需用氢氧化钠溶液调节pH至8.5，并定期监测浸提液pH值。选用两个标准物质，配制后直接使用并与调节pH后的浸提液分别测定，有效磷结果见表 2，碳酸氢钠浸提液pH值对结果影响很大，配制后溶液pH为8.22，其浸提检测结果明显偏低。
表 2 碳酸氢钠浸提液pH对有效磷检测结果的影响Table 2. Effect of NaHCO3 extraction with different pH on analytical results of available phosphorus标准物质编号 有效磷测定值(μg/g) 有效磷标准值
(μg/g)未调节pH 调节pH至8.5 GBW07413 14.20 17.49 18.3±2 GBW07414 10.26 12.71 13.8±2.3 氟化铵-盐酸浸提液的pH在标准方法中未作强调，部分文献[27]中偶见pH 1.5~2.0。如2.1章节所述，由于本研究中的浸提时间与行业标准方法《土壤检测第7部分土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)不一致，且碳酸氢钠碱性浸提液pH对实验结果有主要影响，为了了解酸性浸提液pH的影响程度，实验中尝试用不同厂家的氟化铵及盐酸试剂，按标准方法配制的酸性浸提液pH值为2.7~3.2，测定结果没有明显差异。实验表明将氟化铵-盐酸浸提液pH调节至2后，浸提出大量的磷，明显不适用于有效磷的测定，因此氟化铵-盐酸浸提液配制后可直接使用。实验中发现，氟化铵-盐酸浸提液放置一个月，pH值由2.72略升高至2.79，其浸提GBW07416一小时后溶液pH值为5.04，也比现配的溶液浸提后的pH值(4.90)高。虽检测结果未见明显差异，但浸提液的pH值可能会影响浸提能力，最好每周配制。
以上实验表明，碳酸氢钠浸提液配制后必须调节pH至8.5，氟化铵-盐酸浸提液配制后可直接使用。
2.4 已浸提溶液的存放时间
《森林土壤有效磷的测定》(LY/T 1233—1999)提到浸提后溶液的保存时间，需24h之内测定。本研究测定了两个不同含量水平的酸性土壤样品，结果见表 3，有效磷含量在2μg/g左右的样品，浸提液滤液放置3天检测结果下降约7.57%，放置5天检测结果下降约9.17%；有效磷含量在15μg/g左右的标准样品(GBW07416)，浸提液滤液放置3天检测结果下降约0.43%，放置5天检测结果下降约13.20%。可见浸提液久置后有效磷会损失，其含量下降程度与样品及含量有关，最好在浸提当天完成检测。
表 3 已浸提溶液的存放时间对有效磷检测结果的影响Table 3. Effect of extracted solution with different storage time on analytical results of available phosphorus样品 放置不同时间有效磷测定值(μg/g) 有效磷测定值下降比例(%) 0d 3d 5d 3d 5d 未知样品 2.54 2.34 2.30 -7.57 -9.17 GBW07416 17.05 16.98 14.80 -0.43 -13.20 2.5 方法检出限和精密度
选用酸性土壤有效态标准物质GBW07416和碱性土壤有效态标准物质GBW07414，分别平行偏提取7份，检测结果见表 4。GBW07416检测结果平均值为17.2μg/g，GBW07414检测结果平均值为12.5μg/g，均在标准值范围内，准确度和相对标准偏差符合要求。依据《环境监测分析方法标准制修订技术导则》(HJ 168—2010)附录A.1.2，使用3cm比色皿时，与0.01吸光度对应的浓度值作为检出限，对应曲线浓度点约为0.5μg/50mL。称样量为5.0g分取10mL浸提液时，检出限为0.5μg/g；称样量为2.5g分取10mL浸提液时，检出限为1.0μg/g。
表 4 方法精密度Table 4. Precision tests of the method参数 GBW07416 GBW07414 有效磷测定平均值(μg/g) 17.2 12.5 有效磷标准值(μg/g) 14.8±3.1 13.8±2.3 标准偏差(n=7) 0.5907 0.2323 相对标准偏差(%，n=7) 3.44 1.86 3. 结论
本研究探讨了测定土壤中有效磷标准方法中的实验条件对检测结果的影响，以及酸性土壤浸提时间及土水比对测定结果的影响。结果表明，酸性土壤在1:10土水比条件下，需浸提60min可得到标样值结果，而碱性土壤可依据标准方法实验条件得到标样值结果；同时探讨了浸提液pH的影响，碳酸氢钠浸提液需调pH至8.5，否则结果明显偏低，氟化铵-盐酸浸提液不可调pH且不可久置；对于已浸提溶液的存放时间，最好在浸提当天完成检测。
本研究采用溴酚蓝指示剂替代标准方法的二硝基酚指示剂，标准方法使用的二硝基酚指示剂颜色突变不明显，易受浸提液底色影响，且易制爆、毒性强；而溴酚蓝指示剂调节pH时突变明显，不受浸提液底色干扰，优于标准方法的二硝基酚指示剂。基于两种指示剂的吸光度和检测结果完全一致，表明溴酚蓝指示剂可适用于土壤中有效磷的测定。
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图 1 不同位置的(a)石英在相同实验条件下的拉曼光谱及(b)样品1和(c)样品2的面扫区域图及步长范围
Figure 1. Raman spectra of (a) quartz at different position under the same experimental conditions and mapping area images and step size ranges of (b) sample 1 and (c) sample 2
表 1 样品1和样品2的矿物组成及拉曼特征峰值范围
Table 1 Mineral composition and Raman characteristic peaks of samples 1 and 2
样品编号 分类 矿物 拉曼特征峰位(cm-1) 矿物数据(个) 区域占比(%) 样品1 主要矿物 斜长石 109~112、151、159、161~162、185~190、194、284~294、473~483、506~514 114 49.1 碱性长石 106~110、151~153、157~158、284~286、472~476、512~514、1123 49 21.1 次要矿物 石英 129~130、207~208、355~356、464~465 37 16.0 普通角闪石 317、371、555、663~680、731、746、797、929~940、1020~1023 18 7.8 富铁黑云母 548 1 0.4 副矿物 磁铁矿 292、541、663~668 5 2.2 方解石 157、282、712、1085~1086 2 0.9 榍石 163~164、230、251~254、336~337、424~425、467~469、546~549、608~612、854~857、910~912 4 1.7 绿帘石 389、564、594、914、1086 1 0.4 磷灰石 430、591、965、1054 1 0.4 样品2 主要变晶矿物 普通角闪石 365、550~565、666~672、901、1029 39 43.8 斜长石 108~109、184~191、284~293、472~485、507~512、1100 22 24.7 次要变晶矿物 石英 130~131、201~208、357、465~466 11 12.4 富镁黑云母 188~190、550~557、677~682、783、901 9 10.1 副变晶矿物 磁铁矿 223、667~669 4 4.5 方解石 155~157、283、714、1088 2 2.3 榍石 163、255、309、335、469、549、609 1 1.1 锆石 203、214、225、357、392、439、974、1001 1 1.1 注：区域占比=每类矿物数据个数/矿物数据总数。 
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表 2 长石族矿物主要拉曼特征峰位
Table 2 Feldspar group main Raman characteristic peak positions
系列(亚族) 变种 主要拉曼特征峰(cm-1) 钠钙长石(斜长石) 钠长石 112~114、150、161~169、183~187、196、209、284~291、329、407、457、473~480、507~515、763~764、815、978、1097~1100 更(奥)长石 113、152、165、172、186、201~209、290~291、413、479~480、507~508、570、763~766、802~815、966、1032、1100~1103 中长石 176、281、479~482、508~509、564~568、711、778、930、1000、1090 拉长石 176、289、481、509~513、561、709、762、916、980、1083 培长石 - 钙长石 484、503、557、680、751、912、955、980 钾钠长石(碱性长石) 钾长石 正长石 160~165、197~198、283~287、473~476、512~513 微斜长石 108~109、125~127、149~152、156~158、179、199、264、281~284、410、452~454、475~476、512~513、651、747~749、754、813、994~998、1121~1123、1134~1135、1199、1330 天河石 108~113、125、156~161、178~186、198~209、265、284~290、452、475~479、507~512、748、812 透长石 156~157、174、197、282、456、475~477、513~514、823、1115、1610 歪长石 113、162~169、193、251~259、281~291、379、401~408、472~479、507~513、573、764、795、1099~1108 冰长石 125、143、152、165、199、264~268、284~285、402、465~475、513~514、650、745、1126 单钠长石 - 钾钡长石 钡冰长石 161、283、362、472、514 注：表中所有数据来源于文献[33]和[34]；“-”表示文献中未见该矿物拉曼实验数据；表中亚族和变种分类方案参考文献[32]和[33]。
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表 3 角闪石族矿物主要拉曼特征峰位
Table 3 Hornblende group main Raman characteristic peak positions
亚族 矿物系列 种属 主要拉曼特征峰值范围 钙质角闪石类 普通角闪石系列 韭闪石 271~294、313~334、360~368、378~399、420~431、535~549、666~671、684~688、718~736、766~805、911~ 922、995~1013、1006~1025、1093、3659 铁质普通角闪石 262~294、360~367、385~386、415、531~544、554~568、664~673、718~731、772~774、895~942、1013、1021~1031、1054、3660 淡(浅)闪石 229、319~323、369~375、389~397、418、524~545、564、666~682、728~732、746、794~796、929~937、1011、1022~1031、1068、3660~3666、3721 钛闪石 218、372、432、554、666、751、896、1018、3686 透闪石-阳起石系列 阳起石 231、249、262、303、347、370、388~393、415、434、516、528~532、671~673、749、929、946、1027~1029、1056~1059、3644、3660、3674~3675 铁阳起石 220、364~371、386、418、529~535、666~669、913~929、975、1030~1031、1051、3620~3621、3639~3640、3655~3661、3669~3674 闪(碧)玉 225~230、245~247、264、286、298~300、329、341、347~350、364~371、390~391、412~413、433~435、511、525~529、651~653、669~673、738、747、927~930、1025~1029、1055~1059、3643~3644、3658~3661、3672~3674 软玉 223、249、351、369、393、416、436、528、673、930、1029、1060、3675 透闪石 223~228、248~250、265、287~288、301~303、332、341~342、349~352、367~372、391~395、413~417、433~437、513~518、522~530、651~653、672~676、738~741、747~749、928~931、945~949、1027~1030、1056~1062、3660~3661、3673~3676、3720 钠透闪石 212~233、397~399、679~683、888、923、1079、3705~3709、3725~3728 氧角闪石系列 韭闪石 242、289、326、372、520、587、664、778、1023 淡(浅)闪石 243~247、289~298、344~356、382、482、513、581~583、671~670、763~761、784、885、1021 镁铁质角闪石类 铁闪石系列 铁闪石 351、368、408、425、510、530、662、746、763、910、969、1023、3619、3638、3655、3668 碱质角闪石类 蓝闪石-镁钠闪石系列 蓝闪石 152、169、208、219~226、254、336、386、404、445、520~539、558、609、668~669、681、739、775、788、895、971~985、1007、1045、1104、3617、3623、3634~3636、3644、3649~3650、3662~3667 褐闪石 349、366、403、422、509、530、660、746、763、907、969、1021、3619、3637、3653、2667 镁铝钠闪石 208、255、304、335、385、404、445、488、525、554、608、668、683、742、775、787、887、985、1005、1045、1023、3618、3623、3633、3644、3650、3663、3663 镁红闪石 224、302、359、432、539、673、967、1058、3666 亚铁钠闪石 220~224、243、353~369、538~542、574、672~680、758、884~891、975~978、1058、3622、3650~3656、3671、3078 镁亚铁钠闪石 171、222、335、369、390、422、539、589、681、725、897、923、977、1074、3655、3670、3707、3734 注：表中所有数据来源于文献[34]、[36-40]；分类方案参考文献[32]和[39]。
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表 4 拉曼Mapping和传统鉴定方法对比
Table 4 Comparison between Raman mapping and conventional identification methods
样品编号 传统显微镜鉴定法 拉曼Mapping鉴定法 成分(含量) 野外定名 室内定名 成分(含量) 定名 1 斜长石(48%)
碱性长石(20%)
石英(12%)
角闪石(18%)
黑云母(1%)
磁铁矿(1%)黑云母
二长
花岗岩细粒角闪
石英二长
闪长岩斜长石(49.1%)
碱性长石(21.1%)
石英(16.0%)
普通角闪石(7.8%)
黑云母(0.4%)
磁铁矿(2.2%)
方解石(0.9%)
榍石(1.7%)
绿帘石(0.4%)
磷灰石(0.4%)细粒角闪
石英二长
闪长岩2 普通角闪石(42%)
斜长石(45%)
石英(2%)
黑云母(8%)
磁铁矿(2%)
榍石+磷灰石(0.2%)闪长
质包体细粒黑云
斜长
角闪岩普通角闪石(43.8%)
斜长石(24.7%)
石英(12.4%)
黑云母(4.5%)
磁铁矿(10.1%)
方解石(2.3%)
锆石(1.1%)
榍石(1.1%)细粒
黑云母
斜长
角闪岩
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贾福东, 张长青, 化志新, 等. 云南麻花坪钨铍矿床蓝柱石的鉴定特征及成分与成因分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2020, 40(10): 3185-3192. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202010040.htm Jia F D, Zhang C Q, Hua Z X, et al. Identification characteristics, composition and genesis of euclase in Mahuaping tungsten-beryllium polymetallic deposit in Yunnan Province, southwest China[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2020, 40(10): 3185-3192. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202010040.htm
秦亚超, 孙荣涛, 王红, 等. 南黄海西部日照海域海侵沉积地层及其古环境意义[J]. 沉积学报, 2020, 38(4): 790-809. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB202004009.htm Qin Y C, Sun R T, Wang H, et al. Transgressive succession offshore rizhao in western South Yellow Sea and paleo-environmental implications[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2020, 38(4): 790-809. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB202004009.htm
冯子辉, 柳波, 邵红梅, 等. 松辽盆地古龙地区青山口组泥页岩成岩演化与储集性能[J]. 大庆石油地质与开发, 2020, 39(3): 72-85. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQSK202003007.htm Feng Z H, Liu B, Shao H M, et al. The diagenesis evolution and accumulating performance of the mud shale in Qingshankou Formation in Gulong Area, Songliao Basin[J]. Petroleum Geology & Oilfield Development in Daqing, 2020, 39(3): 72-85. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQSK202003007.htm
Tian T, Wu H, Kong F F. Fine-grained lithofacies types and sedimentary evolution characteristics of the Lower Es3 to the Upper Es4 of the Eocene Shahejie Formation in Jiyang Depression[J]. International Core Journal of Engineering, 2021, 7(5): 147-160. http://ideas.repec.org/a/gam/jeners/v14y2021i12p3662-d578139.html
杨富成, 李文昌, 祝向平, 等. 藏东芒康县巴达铜金矿床地质特征及找矿方向研究[J]. 地学前缘, 2020, 27(4): 232-243. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXQY202004023.htm Yang F C, Li W C, Zhu X P, et al. Geological characteristics and prospecting of the Bada Cu-Au deposit in Mangkang County, East Tibet[J]. Earth Science Frontiers, 2020, 27(4): 232-243. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXQY202004023.htm
张殿伟, 郝运轻, 张荣强, 等. 四川盆地湄潭组生烃潜力分析及勘探意义[J]. 沉积学报, 2020, 38(3): 635-647. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB202003016.htm Zhang D W, Hao Y Q, Zhang R Q, et al. Hydrocarbon potential analysis and exploration significance of the Meitan Formation, Sichuan Basin[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2020, 38(3): 635-647. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJXB202003016.htm
文博杰, 陈毓川, 王高尚, 等. 2035年中国能源与矿产资源需求展望[J]. 中国工程科学, 2019, 21(1): 68-73. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCKX201901011.htm Wen B J, Chen Y C, Wang G S, et al. China's demand for energy and mineral resources by 2035[J]. Strategic Study of CAE, 2019, 21(1): 68-73. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCKX201901011.htm
王焰新. "同一健康"视角下医学地质学的创新发展[J]. 地球科学, 2020, 45(4): 1093-1102. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX202004001.htm Wang Y X. Innovative development of medical geology: A one health perspective[J]. Earth Science, 2020, 45(4): 1093-1102. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX202004001.htm
Chen H W, Lin S G, Li Z G, et al. Comparing arsenic(Ⅴ) adsorption by two types of red soil weathered from granite and sandstone in Hunan, China[J]. Environmental Earth Sciences, 2021, 80(10): 376-387. doi: 10.1007/s12665-021-09683-7
Kirsten M, Mikutta R, Vogel C, et al. Iron oxides and aluminous clays selectively control soil carbon storage and stability in the humid tropics[J]. Scientific Reports, 2021, 11(1): 5076-5088. doi: 10.1038/s41598-021-84777-7
朱强, 李建国, 苗培森, 等. 鄂尔多斯盆地镇原地区洛河组黏土矿物特征及找铀意义[J]. 大地构造与成矿学, 2020, 44(4): 619-632. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DGYK202004006.htm Zhu Q, Li J G, Miao P S, et al. Characteristics of clay minerals in the Luohe Formation in Zhenyuan Area, Ordos Basin, and its uranium prospecting significance[J]. Geotectonica Et Metallogenia, 2020, 44(4): 619-632. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DGYK202004006.htm
李光柱, 李梅, 肖赫, 等. 不同粒度下微山稀土矿物颗粒赋存研究[J]. 有色金属(选矿部分), 2021(1): 1-5. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXK202101001.htm Li G Z, Li M, Xiao H, et al. Study on the occurrence of rare earth mineral particles in Weishan with different particle sizes[J]. Nonferrous Metals (Mineral Processing Section), 2021(1): 1-5. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXK202101001.htm
李余亮. 岩矿鉴定存在的问题与改进方式分析[J]. 冶金管理, 2020(13): 17-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJGL202013009.htm Li Y L. Problems of rock ore appraisal and improvement way analysis[J]. Metallurgical Industry Management, 2020(13): 17-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJGL202013009.htm
Coblinski J A, Inda A V, Demattê J A M, et al. Identification of minerals in subtropical soils with different textural classes by Vis-NIR-SWIR reflectance spectroscopy[J]. Catena, 2021, 203: 105334. doi: 10.1016/j.catena.2021.105334
何佳乐, 潘忠习, 冉敬. 激光拉曼光谱在岩矿鉴定中的应用[J]. 四川地质学报, 2016, 36(2): 346-349. doi: 10.3969/j.issn.1006-0995.2016.02.040 He J L, Pan Z X, Ran J. The application of laser Raman spectroscopy to rock and mineral identification[J]. Acta Geologica Sichuan, 2016, 36(2): 346-349. doi: 10.3969/j.issn.1006-0995.2016.02.040
李映葵, 曹建劲, 吴政权, 等. 内蒙古扎木敖包铁、石墨矿床钻孔样品的NIR和XRD分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2015, 35(1): 83-88. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2015)01-0083-06 Li Y K, Chao J J, Wu Z Q, et al. NIR and XRD analysis of drill-hole samples from Zhamuaobao iron-graphite deposit, Inner Mongolia[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(1): 83-88. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2015)01-0083-06
迟广成, 殷晓, 伍月, 等. 扫描电镜/能谱仪用于变质岩中榍石的鉴定[J]. 冶金分析, 2016, 36(4): 11-16. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJFX201604003.htm Chi G C, Yin X, Wu Y, et al. Application of scanning electron microscope/energy dispersive spectrometer in the identification of sphene in metamorphic rock[J]. Metallurgical Analysis, 2016, 36(4): 11-16. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJFX201604003.htm
张然, 叶丽娟, 党飞鹏, 等. 自动矿物分析技术在鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿矿物鉴定和赋存状态研究中的应用[J]. 岩矿测试, 2021, 40(1): 61-73. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.202005130071 Zhang R, Ye L J, Dang F P, et al. Application of automatic mineral analysis technology to identify minerals and occurrences of elements in sandstone-type uranium deposits in the Ordos Basin[J]. Rock and Mineral Analysis, 2021, 40(1): 61-73. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.202005130071
张贵山, 彭仁, 邱红信. 扫描仪在岩矿鉴定与岩相学研究中的应用——薄片扫描法[J]. 矿物学报, 2020, 40(1): 1-8. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KWXB202001001.htm Zhang G S, Peng R, Qiu H X. Application of scanner for the rock-mineral identification and petrography——Thin section scanning method[J]. Acta Mineralogica Sinica, 2020, 40(1): 1-8. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KWXB202001001.htm
魏广超, 尤静林, 马楠, 等. 链状硅酸盐矿物的拉曼光谱研究[J]. 光散射学报, 2017, 29(1): 62-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GSSX201701011.htm Wei G C, You J L, Ma L, et al. Raman spectroscopic study of the chain silicate minerals[J]. The Journal of Light Scattering, 2017, 29(1): 62-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GSSX201701011.htm
付宛璐, 袁学银. 镁对方解石相变压力和拉曼光谱影响的实验研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(7): 2053-2058. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN201907012.htm Fu W L, Yuan X Y. Study on the influence of magnesium on the phase transition pressures and Raman vibrations of calcite[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(7): 2053-2058. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN201907012.htm
何佳乐, 潘忠习, 冉敬. 激光拉曼光谱法在单个流体包裹体研究中的应用进展[J]. 岩矿测试, 2015, 34(4): 383-391. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.2015.04.002 He J L, Pan Z X, Ran J. Research progress on the application of laser Raman spectroscopy in single fluid inclusions[J]. Rock and Mineral Analysis, 2015, 34(4): 383-391. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.2015.04.002
宋彦军, 李甘雨, 张健, 等. 黄绿色明矾石玉的矿物学特征及颜色成因研究[J]. 岩矿测试, 2020, 39(5): 709-719. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.202003160036 Song Y J, Li G Y, Zhang J, et al. Mineralogical characteristics and coloration mechanism of yellow-green alunite jade[J]. Rock and Mineral Analysis, 2020, 39(5): 709-719. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.202003160036
Kouketsu Y, Mizukami T, Mori H, et al. A new approach to develop the Raman carbonaceous material geother-mometer for low-grade metamorphism using peak width[J]. Island Arc, 2014, 23(1): 33-50. doi: 10.1111/iar.12057
张聪, 夏响华, 杨玉茹, 等. 安页1井志留系龙马溪组页岩有机质拉曼光谱特征及其地质意义[J]. 岩矿测试, 2019, 38(1): 26-34. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201803220025 Zhang C, Xia X H, Yang Y R, et al. Raman spectrum characteristics of organic matter in Silurian Longmaxi Forma-tion shale of well Anye-1 and its geological signific-ance[J]. Rock and Mineral Analysis, 2019, 38(1): 26-34. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201803220025
Zhang S Y, Chen H, Li R Y, et al. Raman spectroscopy and mapping technique for the identification of expired drugs[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2020, 224: 1386-1425. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386142519307978
刘丹童, 宋洋, 李菲菲, 等. 基于显微拉曼面扫的小尺寸微塑料检测方法[J]. 中国环境科学, 2020, 40(10): 4429-4438. doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2020.10.029 Liu D T, Song Y, Li F F, et al. A detection method of small-sized microplastics based on micro-Raman mapping[J]. China Environmental Science, 2020, 40(10): 4429-4438. doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2020.10.029
崔楠楠, 杜增丰, 张鑫, 等. 共聚焦拉曼光谱在贻贝介壳探测中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2020, 40(3): 750-754. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202003020.htm Cui N N, Du Z F, Zhang X, et al. The application of confocal Raman spectroscopy in mussels shell[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2020, 40(3): 750-754. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202003020.htm
Fernando P A, Niels H, Philippe M. High spatial resolution Raman mapping of complex mineral assemblages: Application on phosphate mineral sequences in pegmatites[J]. Journal of Raman Spectroscopy, 2020, 52(3): 690-708. doi: 10.1002/jrs.6040/abstract
Chu H X, Chi G X, Xue C J. Quantification of solute composition in H2O-NaCl-CaCl2 solutions using cryogenic 2D Raman mapping[J]. Minerals, 2020, 10(11): 1043. doi: 10.3390/min10111043
Burke E A J. Raman microspectrometry of fluid inclusions[J]. Lithos, 2001, 55(1-4): 139-158. doi: 10.1016/S0024-4937(00)00043-8
常丽华, 陈曼云, 金巍, 等. 透明矿物薄片鉴定手册[M]. 北京: 地质出版社, 2006. Chang L H, Chen M Y, Jin W, et al. Handbook for the identification of transparent mineral flakes[M]. Beijing: Geological Publishing House, 2006.
谢俊. 铝硅酸盐精细结构及长石的拉曼光谱研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2008. Xie J. A Raman spectroscopy study of hyperfine structure of aluminosilicate and feldspar[D]. Beijing: China University of Geosciences(Beijing), 2008.
韩景仪, 郭立鹤, 陈伟. 矿物拉曼光谱图集[M]. 北京: 地质出版社, 2016: 147-151. Han J Y, Guo L H, Chen W. Raman spectral atlas of minerals[M]. Beijing: Geological Publishing House, 2016: 147-151.
刘伟. 碱性长石在次固相下的微组构重组织: 碱性长石流体相互作用[J]. 地学前缘, 2001, 8(4): 391-397. doi: 10.3321/j.issn:1005-2321.2001.04.020 Liu W. Microtextural reorganization of alkali feldspar during deuteric alteration: Alkali feldspar-fluid interaction[J]. Earth Science Frontiers, 2001, 8(4): 391-397. doi: 10.3321/j.issn:1005-2321.2001.04.020
Lazarev A N, Tenisheva T F. The vibration spectra and structures of some rare earth element silicates[J]. Russian Chemical Bulletin, 1961, 10(6): 894-901. doi: 10.1007/BF00909154
Blaha J J, Rosasco G J. Raman microprobe spectra of individual microcrystals and fibers of talc, tremolite, and related silicate minerals[J]. Analytical Chemistry, 1978, 50(7): 892-896. doi: 10.1021/ac50029a018
Wang A, Dhamelincourt P, Turrell G. Raman micro-spectroscopic study of the cation distribution in amphiboles[J]. Applied Spectroscopy, 1988, 42(8): 1441-1450. doi: 10.1366/0003702884429490
黄恩萍. 角闪石类矿物之拉曼光谱研究[D]. 台北: 国立成功大学, 2003. Huang E P. Raman spectroscopic study of amphiboles[D]. Taipei: National Cheng Gung University, 2003.
代路路, 姜炎, 杨明星. "黑青""黑碧"的谱学鉴别特征探究[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(1): 292-298. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202101055.htm Dai L L, Jiang Y, Yang M X. Study on the spectral identification characteristics of "Heiqing" and "Heibi"[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(1): 292-298. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GUAN202101055.htm
Frezzotti M L, Tecce F, Casagli A. Raman spectroscopy for fluid inclusion analysis[J]. Journal of Geochemical Exploration, 2012, 112: 1-20. doi: 10.1016/j.gexplo.2011.09.009
沈昆, 舒磊, 刘鹏瑞, 等. 山东邹平王家庄铜(钼)矿床蚀变围岩中含云母流体包裹体的成因及其意义[J]. 岩石学报, 2018, 34(12): 3509-3524. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXB201812004.htm Shen K, Shu L, Liu P R, et al. Origin and significance of mica-bearing fluid inclusions in the altered wallrocks of the Wangjiazhuang copper-molybdenum deposit, Zouping County, Shandong Province[J]. Acta Petrologica Sinica, 2018, 34(12): 3509-3524. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXB201812004.htm
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