短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中的應用-以西藏念村礦區(qū)為例

短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中的應用——以西藏念村礦區(qū)為例短波紅外光譜技術被廣泛應用于礦床勘查中，能夠提供大量非破壞性、快速、準確的信息，從而在探明礦區(qū)類型和成礦地質條件方面起到重要作用。本文以西藏念村礦區(qū)為例，探討短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中的應用。

念村礦區(qū)位于拉薩市城關區(qū)念青唐古拉山北麓，屬淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)，礦區(qū)內(nèi)主要礦物為黃銅礦、黃鐵礦、黃銅鈷礦、硫鐵礦等。傳統(tǒng)探礦方法是通過地面地質勘查、鉆探和化探等手段進行，這種方法效率低、成本高，不能有效覆蓋整個礦區(qū)；而短波紅外光譜技術可以在大量礦樣中快速、準確地識別和定量化各種礦物質，可以更好地完成整個礦區(qū)的勘查任務，進一步降低勘查成本。

短波紅外光譜技術在念村礦區(qū)的應用主要有以下三個方面：

首先，通過短波紅外光譜波譜分析，可以快速準確地判別礦區(qū)內(nèi)的礦石類型。比如，黃銅礦的主要振動頻率在1,170和2,126cm^-1處，與其他銅礦和銅石礦相比具有明顯差異；黃鐵礦的主要振動頻率在430和468cm^-1處等等。通過實地采集礦樣并進行光譜分析，可以定量化礦物組成，確定礦物分布情況。

其次，短波紅外光譜技術可以用于礦物定量化分析。短波紅外光譜技術通過測量不同地質樣品對不同波長射線的反射、吸收和傳輸率，快速準確地獲得樣品的礦物組成。該技術要求礦物樣品較少，樣品的能量損失較小，因此適合用于礦山連續(xù)樣品的大面積測試。

最后，短波紅外光譜技術可以幫助建立礦物庫。由于礦物光譜呈現(xiàn)高度個體化，需要生成測量庫以進行比較。短波紅外光譜技術可以幫助建立礦物庫，并對照建立礦物圖譜，以便于較為直觀地判斷礦區(qū)內(nèi)存在何種礦物類型，進一步幫助地質工作者快速有效地分析勘探區(qū)域的礦產(chǎn)資源潛力。

總之，短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中具有廣泛的應用前景，可以準確地識別和定量化不同的礦物質，為后續(xù)開采提供了保障，為礦企節(jié)約了勘查成本，提高了勘查效率和準確率。在今后的礦產(chǎn)勘查中，短波紅外光譜技術將有更為廣泛的應用。為了更好地說明短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中的應用，我們列出相關數(shù)據(jù)并進行分析。

首先，我們可以列出不同礦物的光譜數(shù)據(jù)。以念村礦區(qū)為例，常見礦物如下：

-黃銅礦：其主要振動頻率在1,170和2,126cm^-1處，與其他銅礦和銅石礦相比具有明顯差異。

-黃鐵礦：其主要振動頻率在430和468cm^-1處。

-黃銅鈷礦：其主要振動頻率在865、1075、1155和1705cm^-1處。

-硫鐵礦：其主要振動頻率在307、406、495、540、558、650、760、817、907、948、1,041、1,086、1,167、1,270、1,426、1,542、1,615、1,640、1,800、1,853、1,981、2,033、2,119、2,205、2,330、2,388、2,470、2,610、2,743、2,830、2,885、3,034、3,296、3,407、3,457、3,591、3,782、3,868、3,930、4,104、4,270、4,343、4,468、4,535、4,630、4,693、4,746、4,853、4,954、5,035、5,287、5,416、5,486、5,618、5,706、5,803、5,905、6,137、6,317、6,537、6,655、6,801、6,955、7,244、7,398、7,584、7,642、8,598、11,392和12,055cm^-1處。

通過測量這些礦物的光譜數(shù)據(jù)，可以在實地礦物樣本中進行匹配并確定礦物分布情況，從而加強對地質狀況的了解。

其次，我們可以列出測量方法及數(shù)據(jù)分析過程。通常的測量方法是利用光譜儀對地質樣品進行光譜分析，可以通過以下步驟進行數(shù)據(jù)分析：

-建立參考譜，并對采集到的樣品與參考譜進行比較。

-判斷礦物類型并計算其含量，通過標準曲線進行校正，從而精確地測量礦物含量。

-根據(jù)所得礦物含量，建立礦物圖譜，以便于較為直觀地判斷礦區(qū)內(nèi)存在何種礦物類型。

最后，我們可以列出短波紅外光譜技術在勘查中的優(yōu)勢。相對于傳統(tǒng)的探礦方法，短波紅外光譜技術具有以下優(yōu)勢：

-非破壞性地獲取礦物譜數(shù)據(jù)，大大減少樣品浪費。

-可以快速、準確地判斷和定量化各種礦物質，減少勘查成本。

-能夠覆蓋整個礦區(qū)、準確識別礦區(qū)內(nèi)的礦石類型，提高勘查效率和準確率。

綜上所述，通過列出相關數(shù)據(jù)并進行分析，我們可以更加全面地了解短波紅外光譜技術在淺剝蝕斑巖銅礦區(qū)勘查中的應用，同時也為今后探索更多采用先進技術的礦山勘查工作提供了借鑒。隨著生產(chǎn)技術與人們生活水平的提高，有色金屬礦資源開采日益普及，然而開采所帶來的環(huán)境污染和資源浪費問題也逐漸引起人們的關注。因此，如何提高礦山勘查和資源利用的效率以及保護環(huán)境，成為了各行各業(yè)所面臨的重要問題。同時，人工智能作為一項新技術也開始走進礦山勘查的領域，為勘查提供了新的思路和技術手段，本篇文章將對此進行探討。

目前，人工智能在礦山勘查領域的應用還處于初級階段。一些礦業(yè)企業(yè)和研究機構進行了相關的試點和研究，例如：利用肺部醫(yī)學圖像的深度學習算法，在銅金礦浮選過程中識別出銅、金等有價金屬的含量，基本精度可以達到90%以上，因此該技術具有很好的應用前景。同時，在礦山露天開采中，也可以用無人機進行顏色、紋理等測量，最終構建數(shù)字化的地圖來實現(xiàn)三維建模和勘查。

不僅如此，人工智能還可以加速礦床的尋找，改變傳統(tǒng)的地理勘探方式。例如，利用遙感技術中的高光譜圖像，對地表區(qū)域進行分析，初步發(fā)現(xiàn)礦床分布區(qū)域。同時，以機器學習為基礎進行工序自動化，提高生產(chǎn)線的效率，進一步推動資源的開采利用。

總之，人工智能技術尚具有很大的拓展空間。盡管與傳統(tǒng)勘探方式相比，人工智能在某些方面仍有所欠缺，需要不斷地完善和提高，但人工智能技術在礦山勘查中的應用前景廣闊，可應用性廣泛。

未來，通過將更多的數(shù)據(jù)