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目錄:北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司>>無人機遙感與光譜>>高光譜成像>> SpectraScan© SWIR-LWIRSpectraScan SWIR-LWIR高光譜成像分析系統(tǒng)

SpectraScan SWIR-LWIR高光譜成像分析系統(tǒng)
  • SpectraScan SWIR-LWIR高光譜成像分析系統(tǒng)
參考價 面議
具體成交價以合同協(xié)議為準
參考價 面議
具體成交價以合同協(xié)議為準
  • 品牌 SPECIM/芬蘭
  • 型號 SpectraScan© SWIR-LWIR
  • 廠商性質(zhì) 代理商
  • 所在地 北京市
屬性

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更新時間:2022-07-07 18:11:48瀏覽次數(shù):3172評價

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成像方式 推掃式 工作原理 推掃型
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應(yīng)用領(lǐng)域 食品,農(nóng)業(yè),地礦,制藥,綜合
AISAOWL長波紅外高光譜成像監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計目的是為遙感市場提供*臺LWIR高光譜成像儀,該成像儀結(jié)構(gòu)緊湊,可以安裝在小型飛機上,甚至在無人機上,無需特別的專業(yè)技術(shù)就可以操作和維護。

SpectraScan© SWIR-LWIR地礦勘查高光譜成像分析系統(tǒng),是易科泰光譜成像與無人機遙感技術(shù)研究中心,基于SpectraScan©光譜成像掃描平臺技術(shù),集成Specim SWIR、LWIR高光譜成像傳感器,最新推出的一站式地礦勘查高光譜成像解決方案。

該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊、兼容性高,無需特別的專業(yè)背景即可操作和維護,成像單元光譜范圍覆蓋1000-2500nm短波紅外及8-12μm長波紅外波段,極大滿足地質(zhì)、礦產(chǎn)、工業(yè)、安全等應(yīng)用領(lǐng)域及地質(zhì)地球科學、環(huán)境監(jiān)測研究領(lǐng)域的特殊需求,為商業(yè)公司和學術(shù)研究用戶提供了一種完整、即時可用的低成本、高效益解決方案。

QQ截圖20220701111951.png

SpectraScan© SWIR-LWIR系統(tǒng);右圖為巖礦樣品表面的蝕變區(qū)域(紅色)分布

主要特點:

?  一站式巖礦樣芯成像分析平臺,標配SWIRLWIR高光譜成像,可選配VISIRNIR波段

?  SpectraScan©高精度移動掃描平臺,樣品在精準位移平臺上自動運送至成像單元進行成像分析

?  雙軌式同步升降控制,根據(jù)樣品尺寸靈活調(diào)整成像距離,獲取*分辨率數(shù)據(jù)

?  可對大型巖礦樣芯、礦物粉末、樣品盒整體進行成像檢測分析

?  觸摸屏控制,嵌入式操作系統(tǒng),全中文地面站軟件,可無線操控平臺運行

?  支持組合命令(Protocols),可實現(xiàn)自動運行protocols

?  主機系統(tǒng)帶腳輪,方便移動,適應(yīng)于實驗室和工業(yè)礦廠等工作環(huán)境

?  可選配高分辨率RGB成像、紅外熱成像分析

?  可選配SpectraScan© 360°旋轉(zhuǎn)掃描平臺,適用于野外礦坑、峭壁、山體掃描成像

主要參數(shù)指標:

成像單元

SWIR

LWIR

波段范圍

1000-2500nm

8-12μm

光譜波段數(shù)

288

44

光譜分辨率

10nm

400nm

光譜采樣

5.6nm

100nm

空間像素

384

566

視場角

34°、23°、17°、9°可選

32.2°

探測器

Stirling25000h MTTF

LWIR非制冷微輻射探測器

數(shù)值孔徑

F/2.0

F/1.0

輸出接口

16 bit CL

USB 3

幀頻

450fps

120fps

信噪比

1050:1

NETD(噪聲等效溫差):1k

相機重量

14kg

3.5kg

應(yīng)用案例1高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)中的巖石樣品的高光譜表征

石英在高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)中是非常常見的,其主要用于硅化和晚期泥質(zhì)帶的鑒定。然而,僅用SWIR范圍的數(shù)據(jù)很難檢測石英,因為這種非氫氧化物礦物在SWIR范圍內(nèi)沒有吸收特征。特文特大學地球信息科學與地球觀測學院Abera M G等學者,結(jié)合SWIRLWIR高光譜數(shù)據(jù)對西班牙東南部Rodalquilar高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)的巖石樣品進行了表征。

QQ截圖20220701115052.jpg

本研究使用了來自Rodalquilar淺成低溫熱液系統(tǒng)的56個巖石樣品的SWIRLWIR波段高光譜圖像來表征巖石中的礦物。研究人員對高光譜數(shù)據(jù)進行反射率、發(fā)射率轉(zhuǎn)換、濾波及變換等多種預(yù)處理,并通過分析兩種數(shù)據(jù),反映與淺成低溫熱液系統(tǒng)相關(guān)的礦物,如石英、鉀長石、輝石、鈣長石、方解石和白云石,以及SWIR波段敏感礦物,包括明礬石、黃鉀鐵礬、高嶺石、埃洛石和綠脫石。隨后,研究人員將獨立的 SWIR LWIR 結(jié)果相結(jié)合,用于巖石樣品中礦物的精準識別和繪圖。

QQ截圖20220701115115.jpg

根據(jù)SWIR-LWIR結(jié)合分析結(jié)果,該巖石樣品被劃分為蝕變帶,將巖石樣品的蝕變帶與現(xiàn)有礦物圖進行比較發(fā)現(xiàn),在該樣品中存在硅酸鹽、頁硅酸鹽、硫酸鹽和碳酸鹽礦物。還分析得出了 Rodalquilar 高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)中硅化和晚期泥質(zhì)帶的精細分布并繪制礦物圖。該方法為礦石礦化研究提供了指引,并改進了西班牙東南部 Rodalquilar 低溫熱液系統(tǒng)現(xiàn)有的蝕變帶圖。

QQ截圖20220701115144.jpg

該研究表明,結(jié)合了SWIR波段和LWIR波段的高光譜成像技術(shù),可輕松用于識別巖石樣品中的蝕變和未蝕變礦物,并可用于定位高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)的硅質(zhì)和高級泥質(zhì)帶。本研究確定的蝕變帶有助于研究人員對淺成低溫熱液系統(tǒng)的進一步理解,及對高硫化型淺成低溫熱液系統(tǒng)蝕變帶的劃定和表征的探索。

應(yīng)用案例2:金礦床地質(zhì)填圖的礦物學-地球化學標準

位于俄羅斯東部哈巴羅夫斯基地區(qū)的Levoberezhnoye礦床,集中分布于中性火山巖中,嵌于流紋巖和廣泛蝕變的湖流凝灰?guī)r及熔結(jié)凝灰?guī)r中,并形成陡傾石英-冰長石 金-銀 角礫巖-礦脈體系。這些含礦的蝕變火山巖伴隨著石英-冰長石-硫化物膠結(jié)物和細硫化物互相浸染,經(jīng)歷了多次熱液角礫巖化作用,使得礦脈和巖石粒度細小,難以直觀識別礦物。

Polymetal公司工程科學與冶金學博士Ilya Anisimov等人使用SWIRLWIR波段高光譜相機對該礦床樣品進行紅外高光譜圖像掃描。并根據(jù)礦物的光譜特征,對樣品圖像進行主成分分析和回歸分析。區(qū)分了石英(Qu);針鐵礦(Cth);長石,包括正長石(Ort)、微斜長石;粘土礦物,包括高嶺石(Kaol)、地開石(Dk)、蒙脫石(Mnt)、伊利石(Ilt)、白云母。


QQ截圖20220701115312.jpg

輻射光譜分析表明,在鉆孔巖心樣品和拋光樣品中均發(fā)現(xiàn)了和輝鉬礦品位接近的礦物,呈暗塊狀和片狀。它被磷灰石所腐蝕(見下圖),表面有白蠟石和軟屑巖。該蝕變輝鉬礦呈褐色,具有類似石墨的暗淡金屬光澤,在礦床中廣泛分布。粗精礦中鉬的回收率在40%左右。

QQ截圖20220701115323.jpg

研究發(fā)現(xiàn),氰化尾渣中金的損失與硫化物含量密切相關(guān),硫化物氧化為黃鉀鐵礬和臭蔥石,樣品中的紅色成分增加,表明金回收率提高。而綠泥石的缺失和白云母向伊利石、伊利-蒙脫石的轉(zhuǎn)化也表明金氰化回收率提高。樣品中金的實驗回收率和預(yù)測模型回收率之間的相關(guān)系數(shù)R2=0.46,有較強相關(guān)性。


QQ截圖20220701115339.jpg

研究表明,利用高光譜樣芯掃描成像技術(shù),可對鉆孔樣芯進行海量地質(zhì)填圖,快速、無損識別和解釋地球化學定義的礦石和巖性類型,且可以實現(xiàn)針對不同的礦化類型進行礦物勘探。

 

參考文獻:

[1] Abera M G , Hecker C A , Bakker W . Characterization of Rock Samples Using SWIR-LWIR Hyperspectral Imaging Techniques – An Example of The High Sulfidation Epithermal System of Rodalquilar, Southeast Spain. 2019.

[2] Anisimov I, Sagitova A, Kharitonova M , et al. Mineralogical-Geochemical Criteria for Geometallurgical Mapping of Levoberezhnoye Au Deposit (Khabarovsk Region, Russia)[M]. 2019.


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