白云母矿物成分与光谱特征的关系研究

梁树能，甘甫平，闫柏锟，王润生，杨苏明，张志军

白云母矿物成分与光谱特征的关系研究

梁树能1，2，甘甫平1，2，闫柏锟1，2，王润生1，杨苏明1，张志军3

(1.中国国土资源航空物探遥感中心，北京 100083;2.中国国土资源航空物探遥感中心对地观测技术工程实验室，北京 100083;3.中国矿业大学(北京)，北京 100083)

发掘岩石矿物成分与其光谱特征间的内在关系，为应用高光谱遥感技术探测矿物微观信息提供依据。在岩矿鉴定的基础上，利用TSG(地质光谱专家)软件，分析了岩石样品中白云母矿物的光谱特征;利用电子探针对白云母矿物进行了微区化学成分研究。在此基础上，统计分析了白云母的光谱变异特征。研究表明:白云母矿物的诊断吸收特征波长位置随矿物中AlⅥ离子数的减少而呈现出向长波方向移动的趋势。

白云母;电子探针;化学成分;诊断性光谱特征

0 引言

白云母是云母族矿物中分布最广泛的矿物之一，对研究地质过程中温压环境变化、中低温热液蚀变及成矿流体的运移等具有重要的指示意义［1］。随着高光谱遥感技术的发展，利用高光谱数据提取与成矿作用密切相关的白云母、绿泥石等重要蚀变矿物信息，进而圈定成矿有利区和确定找矿方向，已成为一种有效的技术方法，而此技术方法的理论基础是岩矿光谱的特征机理。

自1960年起，国内外众多学者相继开展了大量的矿物光谱特性研究，主要包括以下3个方面:①利用电子跃迁与晶格振动等物理学先验知识解释光谱特性及形成机理，这类研究从本质上阐述了矿物光谱的形成机理和矿物吸收光谱系数的形成机制［2－3］;②利用辐射传输模型反演或正演岩石矿物的光谱，通过改变模型参数来确定矿物光谱特征与其物化属性的关系［4－6］，能很好地模拟计算矿物光谱与矿物化学成分、混合程度及粒度等的变化关系;③运用能满足统计分析数量的实测数据，统计对比研究矿物光谱与其化学物理参数、矿物混合程度等的变化关系［7］。这些研究工作为分析矿物光谱特征和用高光谱技术直接识别矿物种类及其丰度奠定了技术基础。但目前大多数研究侧重于利用岩矿辐射传输模型模拟计算矿物光谱特征参数或利用矿物光谱特征参数反演岩矿信息，而相对缺乏利用基础地质分析方法，分析岩石中矿物的形态、化学成分等基础信息与矿物光谱特征的内在关联性，而这类工作对于提高高光谱矿物识别的精度和利用矿物光谱反演岩矿信息等具有重要意义。

鉴于此，本文在岩矿鉴定的基础上，在实验室内测量岩矿样品的光谱，并利用电子探针微区测试技术测试了白云母矿物的化学成分，进而研究白云母矿物的晶体化学特征参数和矿物诊断吸收特征参数之间的内在联系。

1 岩石样品的光谱测量与分析

1.1 光谱测量

本次研究所用的样品采自于新疆东天山哈密苦水地区，共13件(表1)。

表1 含白云母矿物的岩石样品Tab.1 Including muscovite rock samples

利用ASD便携式光谱辐射计在实验室内测量岩石样品的光谱。实验条件为:用透过率非常低的双层暗色调窗帘遮挡住窗户;测量过程中只保留测量仪器光源。

测量时将待测样品平整放置于黑色调的实验桌上，每件样品的测点位置为磨制探针片后所余下样品的新鲜光滑平整切面;以新鲜切面中心位置为主，在其周围2 cm范围内再测量2～3个点。将ASD内置光源的反射探头(高密度反射探头)轻贴于样品新鲜切面上，探头面与样品切面保持垂直，且保证样品切面完全覆盖仪器探头。

1.2 光谱分析

测量所得的每件岩石样品的光谱数据为多个测点光谱数据的平均值。白云母Al－OH诊断吸收特征参数从相应样品光谱中提取。本文利用TSG(地质光谱专家)软件［8－9］，从经过去壳并修正后的岩石光谱中提取出的吸收波长等特征参数如表2所示。

表2 白云母矿物光谱Al－OH吸收特征参数①Tab.2 Spectral absorption feature parameters of muscovite

2 白云母矿物化学成分分析

采用电子探针对每件岩石样品中的白云母矿物颗粒进行测试分析，13件样品共分析了165个白云母颗粒。表3列出了每件样品中白云母的平均成分和以22个氧原子为基础计算的结构式。

表3 白云母矿物的电子探针分析结果①Tab.3 Electron microprobe analyses of muscovite

从表3可以看出，在所有样品中，Mg，Al及Fe的质量百分比变化相对较大，反映出它们在白云母中的相互置换较为普遍。白云母四次配位中n(Si)/n(AlⅣ)介于 3.51 ～5.09 之间，均大于 3.0，属于多硅白云母系列。

2.1 白云母中 n(AlⅣ)与 n(AlⅥ)，n(Si)的关系

样品中白云母的 n(AlⅣ)为 0.66 ～0.89，n(AlⅥ)为 1.52 ～1.86(均大于 n(AlⅣ))。n(AlⅣ)与n(AlⅥ)，n(Si)的相关关系如图1所示。

图1 白云母中n(AlⅣ)与n(AlⅥ)，n(Si)的相关关系Fig.1 Respective correlations between n(AlⅣ)and n(AlⅥ)，n(Si)cations in muscovite

从图1可以看出:虽然n(AlⅣ)与n(AlⅥ)的投影点较为分散，但二者整体上呈正相关关系(图1(a));n(AlⅣ)与n(Si)呈负相关关系(图1(b))。这2种相关关系均反映出白云母中四面体位置上存在AlⅣ被Si置换。

2.2 白云母中 n(AlⅥ)与 n(Fe+Mg)，n(Fe)，n (Mg)的关系

样品中白云母的 n(AlⅥ)与 n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)的相关关系如图2所示。

图2 白云母中n(AlⅥ)与n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)的相关关系Fig.2 Respective correlations between n(AlⅥ)and n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)cations in muscovite

从图2可以看出:n(AlⅥ)与n(Fe+Mg)呈明显的负相关关系(图2(a))，反映出白云母八面体位置主要是被 AlⅥ，Fe和 Mg占据;n(AlⅥ)与 n(Fe)，n(Mg)也分别呈负相关关系(图2(b)，(c))，反映出在白云母八面体位置上，主要存在Fe，Mg对AlⅥ的置换。

3 白云母光谱的矿物成因学特征分析

3.1 白云母矿物的岩相学特征

薄片鉴定显示，样品中主要存在2种类型的白云母:①原生型白云母，矿物晶形较好，呈自形—半自形，鳞片—叶片状分布，边界清晰，且不与其他矿物呈反应关系;②交代黑云母、斜长石及沿矿物解理或矿物间裂隙充填的次生白云母，呈半自形—他形，呈粒间断续的小片或零散细鳞片状集合体分布。再结合岩矿光谱分析结果，各岩石样品中白云母矿物的诊断吸收波长介于2 200～2 205 nm之间，这反映出不同成因的白云母中n(AlⅥ)的比例不同。

3.2 白云母岩矿光谱吸收特征分析

在各种岩石样品中，白云母矿物中的n(Al)与Al－OH(2 200 nm附近)特征吸收波长呈现出一定的相关关系(图3(a)—(c))。这种相关关系主要包括2个方面:①n(AlⅣ)与Al－OH吸收波长的数据点虽然相对较分散，但整体呈现出一定的负相关(图3(a));n(Si)/n(AlⅣ)与Al－OH吸收波长呈现出较好的正相关(图3(b))。②n(AlⅥ)与Al－OH吸收波长呈现很好的负相关(图3(c))。

图3 白云母中 Al－OH 光谱参数与 n(AlⅣ)，n(Si)/n(AlⅣ)，n(AlⅥ)相关关系Fig.3 Respective correlations between Al－OH spectral feature parameters and n(AlⅣ)，n(Si)/n(AlⅣ)，n(AlⅥ)cations in muscovite

白云母中 n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)与 Al－OH(2 200nm附近)特征吸收波长间均呈现出明显的正相关关系，如图4(a)—(c)所示。

图4 白云母中Al－OH光谱参数与n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)相关关系Fig.4 Respective correlations between Al－OH spectral feature parameters and n(Fe+Mg)，n(Fe)，n(Mg)cations in muscovite

4 结论和讨论

岩矿光谱特征及其变化规律是利用高光谱遥感技术识别和探测某些蚀变矿物和造岩矿物的种类、矿物成分及结构特征的理论依据和基础。本文通过采集新疆苦水地区不同地层和岩体中不同成因的含白云母矿物的岩石样品，在岩矿鉴定的基础上，首先利用ASD光谱仪在实验室内测量其反射光谱，并运用TSG光谱分析软件分析了岩石样品中白云母矿物的特征光谱参量;然后利用电子探针对白云母矿物进行了微区化学成分研究。在此基础上，基于实测数据统计分析了白云母矿物光谱特征的变异与其化学成分变化间的内在关系。研究表明，白云母矿物中八面体位置上随着Fe和Mg等离子对AlⅥ的大量置换，其2 200 nm附近Al－OH诊断吸收波长位置呈现出随着AlⅥ离子数的减少而逐渐向长波方向移动的显著趋势。这一变化特征在白云母四面体位置上也得到了较好的印证。

需要说明的是，本次研究工作还需进一步完善。比如:研究中所采集的岩石样品主要是以中酸性岩及少量变质岩为主，缺乏与中基性岩及沉积岩等岩石样品中不同成因类型白云母矿物光谱变异特征的综合比对研究。这将在下一步工作中进行深入分析，以期提高高光谱遥感对不同岩石类型中矿物种类及成分的识别精度。

志谢:本研究得到了中国国土资源航空物探遥感中心各级领导和专家的支持和指导，在此表示衷心的感谢!

［1］ 潘兆橹，赵爱醒，潘铁虹.结晶学及矿物学［M］.北京:地质出版社，2005.Pan Z L，Zhao A X，Pan T H.Crystallography and Mineralogy［M］.Beijing:Geological Publishing House，2005(in Chinese).

［2］ Lucey P G.Model Near－ infrared Optical Constants of Olivine and Pyroxene as a Function of Iron Content［J］.Journal of Geophysical Research，1998，103(E1):1703 －1713.

［3］ Clark R N，King T V V，Klejwa M，et al.High Spectral Resolution Reflectance Spectroscopy of Minerals［J］.Journal of Geophysical Research，1990，95(8B):12653 －12680.

［4］ Wald A E，Salisbury J W.Thermal Infrared Directional Emissivity of Powdered Quartz［J］.Journal of Geophysical Research，1995，100(B12):24665－24675.

［5］ 闫柏琨，陈伟涛，王润生，等.基于Hapke模型的矿物红外发射光谱随粒度与发射角的变异规律［J］.地球科学:中国地质大学学报，2009，34(6):946 －954.Yan B K，Chen W T，Wang R S，et al.Variation Law of Mineral Emissivity Spectra with Mineral Granularity and Emission Angle Based on Hapke Model［J］.Earth Science:Journal of China University of Geosciences，2009，43(6):946 － 954(in Chinese with English Abstract).

［6］ Denevi B W，Lucey P G，Hochberg E J，et al.Near－ infrared Optical Constants of Pyroxene as a Function of Iron and Calcium Content［J］.Journal of Geophysical Research，2007，112(E05009):1－13.

［7］ Lane M D.Midinfared Optical Constants of Calcite and Their Relationship to Partical Size Effects in Thermal Emission Spectra of Granular Calcite［J］.Journal of Geophysical Research，1999，104(E6):14099－14108.

［8］ Yang K，Lian C，Huntington J F，et al.Infrared Spectral Reflectance Characterization of the Hydrothermal Alteration at the Tuwu Cu － Au Deposit，Xinjiang，China［J］.Mineralium Deposita，2005，40(3):324－336.

［9］ CSIRO.Ask“The Spectral Geologist”－TSGTM［EB/OL］.http://www.csiro.au/resources/TSG.pdf，2010 －11 －01.

Relationship Between Composition and Spectral Feature of Muscovite

LIANG Shu －neng1，2，GAN Fu － ping1，2，YAN Bo － kun1，2，WANG Run － sheng1，YANG Su － ming1，ZHANG Zhi－jun3
(1.China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources，Beijing 100083，China;2.Laboratory of the Earth Observation Technology of AGRS，Beijing 100083，China;3.China University of Mining＆ Technology，Beijing 100083，China)

The aim of this study is the exploration of the intrinsic relationship between chemical composition and spectral features of rocks and minerals so as to detect mineral micro－information based on the hyperspectral remote sensing technology.Based on rock and mineral microscopic identification，the authors analyzed spectral features of muscovite from the rock sample by using TSG geological spectrum analysis software，and studied the chemical composition of muscovite by means of electron microprobe analysis.On such a basis，spectral variational features of muscovite were statistically analyzed.The results indicate that the diagnostic spectral wavelength position of muscovite moves towards the long wavelength with the reduction of AlⅥcations.

muscovite;electron micprobe;chemical composition;diagnostic spectral feature

TP 79

A

1001－070X(2012)03－0111－05

10.6046/gtzyyg.2012.03.20

2011－10－12;

2012－02－16

中国国土资源航空物探遥感中心青年创新基金课题(编号:2010YFL10)资助。

梁树能(1983－)，男，硕士，主要从事高光谱遥感地质应用研究。E－mail:liangsn83@163.com。

(责任编辑:刁淑娟)