Гиперспектральная съемка осадочных железных руд

Lionel C. Fonteneau, Brigette Martini & Don Elsenheimer

Краткое описание

Полосчатые железные образования (BIFs) и гранулированные железные образования (GIF) являются двумя основными типами отложений, содержащих железную руду, и основным источником железа во всем мире. Хотя оба типа отложений состоят из пластовых химических отложений и слоев кремня, эти отложения демонстрируют заметные различия в минералогии и текстуре, которые могут повлиять на качество и технологические характеристики.

Технология гиперспектральной съемки способна отображать ключевые минералы железной руды, а также текстурные взаимосвязи между этими минералами. В этой статье представлено тематическое исследование, сравнивающее минералогию и структуру двух различных железорудных регионов Земли: железной формации Бивабик в Миннесоте, США (GIF) и регион Пилбара в Западной Австралии (BIF). Используя данные гиперспектральной съемки, минералогия и структура этих двух отдельных областей сравниваются друг с другом и с традиционными характеристиками железной руды, полученными при документировании керна. Результаты показывают, что технология гиперспектральной съемки является полезным инструментом для картирования минералогических, текстурных и сортовых характеристик как BIF, так и GIF. Применение этой технологии в железорудной промышленности обеспечит быструю, точную и экономичную характеристику руды для удовлетворения постоянно растущего производственного спроса.

Ключевые слова: гиперспектральная съемка, железная руда, BIFs, GIFs, минералогия


Введение

Железо (Fe) является одним из самых распространенных элементов на Земле и одним из самых ранних минеральных ресурсов, которые были добыты. В то время как самые ранние цивилизации эксплуатировали железняк и болотные железные руды, осадочные железные руды сегодня являются основным источником добываемого железа (90%), а железные образования (такие как полосчатые железные образования или BIFs, и гранулированные железные образования или GIFs) являются основными типами осадочных пород, содержащих отложения.

Эти комплексы можно найти по всему миру в Австралии, Бразилии, Канаде, Китае, Гренландии, Индии, Намибии, Южной Африке и США. Они были сформированы в разные периоды времени на протяжении докембрийского эона с ограниченным распространением около 3,8 млрд лет назад (Гренландия) и 0,7 млрд лет назад (Канада) и значительным увеличением числа случаев между 3,5 и 2,0 млрд лет назад с максимальным числом случаев в 2,5 млрд лет (Австралия). В североамериканской классификации проводится различие между типами Алгома (3,5-3,0 млрд лет назад), Верхнее озеро (2,5-2,0 млрд лет) и Рапита (1,0-0,5 млн лет). Эти подразделения, которые являются как временными, так и географическими, трудно применить к другим формациям за пределами Северной Америки. В результате чаще используется относительно простая текстурная классификация, которая отделяет BIFs от GIFs. Несмотря на различную текстуру, BIFs и GIFs имеют одну и ту же структуру: слоистый химический осадок, состоящий из богатых железом и кремнием слоев (макро-, мезо- и микрополосы) (Ramanaidou и Wells, 2014). Обычным явлением после осаждения является метаморфизм, с диагенетическими реакциями низкой степени для GIFs (с дополнительным региональным метаморфизмом) и диагенетическими реакциями низкой и средней степени для BIFs (с различной степенью деформации). Полученная в результате минералогия включает исчерпывающий список, такой как (от диагенетического до среднего): кремнезем, магнетит, кварц, гематит, гриналит и стильпномелан (Klein, 2005), хлориты железа, доломит, кальцит, анкерит, сидерит, рибекит и куммингтонит-грунерит также можно увидеть в обоих типы образований.

Понимание минералогии железной руды очень важно. За последние 16 лет китайский импорт железной руды вырос в 14,6 раз с 70 миллионов тонн в 2000 году до 1,02 миллиарда тонн в 2016 году (источник www.afr.com). Этот рост, в значительной степени обусловленный спросом на высококачественную железную руду, привел к более сложным условиям производства. Чтобы удовлетворить этот спрос, железорудным компаниям необходимо инвестировать в инновационные технологии, которые являются более точными, экономичными и быстрыми. Одной из проблем всегда была скорость и согласованность ведения журнала керна вручную, что по-прежнему является утомительным и времязатратным процессом. Количество BIF/GIF минералов в сочетании с их мелкозернистым характером затрудняют идентификацию минерального состава. Документирование керна еще более сложно в Австралии, где залежи железа, как правило, гораздо более подвержены выветриванию, чем в Северной Америке.

В ответ на эти требования за последнее десятилетие была успешно внедрена гиперспектральная съемка с использованием спектрометров типа push-broom и snapshot в диапазоне VNIR-SWIR (видимый и ближний инфракрасный – коротковолновый инфракрасный, от 450 нм до 2500 нм).

Эта технология также способна характеризовать минералогию жильных пород, что может существенно повлиять на качество и характеристики рудного материала на обогатительной фабрике (Duuring and Laukamp, 2017; Ramanaidou et al., 2008). Система гиперспектральной съемки, такая как Corescan Hyperspectral Core Imager-3 (HCI-3), обеспечивает детальную минералогическую характеристику с разрешением пикселей 500 мкм. Изображения отдельных минералов наряду с изображениями текстурных карт позволяют лучше идентифицировать эти железные образования, которые состоят из полос от сантиметрового до микрометрового масштаба со сложной и изменчивой минералогией пород.

В настоящем исследовании будет продемонстрировано применение системы HCI-3 к двум различным железным формациям: североамериканским GIFs из железной формации Бивабик в Миннесоте и австралийским BIFs из провинции Хамерсли в регионе Пилбара в Западной Австралии (с полученными обогащенными рудами из провинции Хамерсли). Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать, что технология гиперспектральной съемки может быть полезным инструментом для характеристики минералогии или качества BIF/ GIF. Для североамериканских GIFs интерпретированная гиперспектральная минералогия (включая оксиды железа, карбонаты, силикаты, силикаты железа, хрупкие слюды, слюды и амфиболы) полностью соответствует минералогии, описанной в документировании керна, а также в исследованиях Jirsa et al. (2008) и стратиграфии «Розеттского камня», о котором сообщалось Severson et al. (2009). В качестве примера, Severson et al. (2009) выделили до 25 единиц «Розетта» для определения стратиграфии железной формации Бивабик в Миннесоте, США. Они определили общий набор единиц «Розеттского камня» по всему хребту Месаби, основываясь на стратиграфических особенностях, а не на минералогии. С помощью этой технологии были выявлены отдельные зоны миннесотаита и талька в пределах одной и той же стратиграфической единицы.

Гиперспектральный набор данных также позволил обнаружить ранее не регистрировавшийся богатый аммонием иллит/белую слюду, а также вариации в составе карбонатов (богатых Ca, Fe и Mg), хлоритов и миннесотаитов. Североамериканские GIFs или шахты «таконит» в настоящее время ведут добычу низкосортных месторождений, в результате чего образуются окатыши. Используя гиперспектральную съемку с высоким пространственным и спектральным разрешением, удалось отличить полосы, богатые мартитом, от полос с большим количеством магнетита, что очень полезно для шахт, поскольку содержание магнетита / мартита имеет решающее значение для производства окатышей.

Пространственное разрешение системы HCI-3 500 мкм облегчает визуализацию деформированных микрополос, характерных для австралийских BIFs из кратона Пилбара. Они демонстрируют аналогичную низкосортную метаморфическую минералогию по сравнению с их более молодым североамериканским «кузеном», включая кальцит, кремнезем, хлорит, яшму, гематит, магнетит, кварц, сидерит и стильпномелан. Напротив, австралийские месторождения или залежи пластового железа (руды, обогащенные BIF) намного превосходят BIFs с точки зрения запасов и общей добычи из-за интенсивного выветривания, которому подвергаются эти образования в австралийском климате. Этот рудный материал требует другой схемы переработки руды с получением крупных и мелких частиц. Комбинируя характеристики поглощения кристаллического поля различных видов оксида железа со спектральными соотношениями, полученные карты текстуры железной руды могут помочь в характеристике и определении качества руды сложнообогащенных BIFs (или BID, залежей слоистого железа) из провинции Хамерсли. Дифференциация между гетитом охристого и стекловидного типа была возможна с использованием алгоритма, разработанного Haest et al. (2012b), что имеет важные последствия для соотношения крупных / мелких частиц и качества крупных глыб. Объединение наблюдений с помощью различных гиперспектральных продуктов может помочь железорудным компаниям в определении характеристик и производстве высококачественной железной руды.

Методика

В этом исследовании данные гиперспектральной съемки были получены с использованием Corescan© HCI-3 (Martini et al., 2017), который ведет съемку в диапазонах VNIR и SWIR от 450 до 2500 нм со средним спектральным разрешением (или полосой пропускания) ~ 4 нм. Непрерывное сканирование поверхности керна с пространственным разрешением 500 мкм приводит к получению ~200000 спектров на метр сканируемого керна. HCI-3 также одновременно собирает изображения с помощью камеры RGB и 3D-лазерного профилировщика для получения фотографий с высоким разрешением (размер пикселя 50 мкм) и вертикальных профилей поверхности (размер пикселя 200 мкм). Эти три модуля совместно отрегулированы, что позволяет пикселям трех наборов данных соответствовать одним и тем же точкам в пространстве. Лотки с кернами устанавливаются с помощью 3-осевого модуля координатного столика, а модуль управления системой используется для быстрого сбора и обработки данных. Все эти модули размещены в транспортном контейнере, который служит мобильной лабораторией для сканирования керна. Набор данных GIFs был получен из разрезов железной формации Бивабик в пределах шести буровых скважин на Mesabi Iron Range в Миннесоте, США. Эти архивные, общедоступные керны были отсканированы Министерством природных ресурсов Миннесоты (MDNR) в его библиотеке кернов. Керны BIF и BID были получены из различных мест в пределах кратона Пилбара и провинции Хамерсли в Западной Австралии и были отсканированы в Corescan Bureau в г. Перт, Австралия.

До и после сканирования каждого лотка с керном выполнялись спектральная и радиометрическая калибровки с использованием стандартов отражения NIST traceable rare earth and Spectralon® соответственно.

Собранные наборы данных гиперспектральных изображений или кубы данных импортируются в фирменное программное обеспечение Corescan для спектрального анализа (Chameleon™) и анализируются с помощью набора специфичных для проекта алгоритмов, которые направлены как на идентификацию, так и на пространственное отображение минерального состава. Используя комбинацию алгоритмов извлечения признаков поглощения, спектрального соотношения и спектрального соответствия, извлеченные спектры Corescan сравнивались с проверенными спектральными библиотеками, такими как USGS Speclib07 (Kokaly et al., 2017) и внутренней библиотекой Corescan, чтобы заполнить конкретную спектральную библиотеку железной руды, которая охватывает различные виды оксидов железа, а также минералогию жильной породы (рис. 1). Наконец, путем сравнения спектральных сигнатур каждого пикселя с этой библиотекой спектра проекта генерируются изображения соответствия отдельных минералов и карта классификации минералов.

Рисунок 1. Примеры различных эталонных спектров, используемых для библиотеки проекта «Железная руда» – виды оксида железа демонстрируют специфические особенности поглощения кристаллического поля в диапазоне VNIR, тогда как минералогию жильных пород можно дифференцировать, используя различную комбинацию колебаний молекул изгиба δ и растяжения ν в диапазоне SWIR.

Результаты

Карты классов минералов были созданы с использованием интерпретированной минералогической формы набора данных гиперспектральных изображений. На этих картах показана минералогия, а также текстуры как для буровых скважин железной формации Бивабик, так и для буровой скважины провинции Хамерсли. На рисунке 2 показаны карты классов минералов для североамериканского набора данных GIF, а также крупный план грубого и зернистого характера полосчатых текстур, хорошо выявленных системой гиперспектральной съемки. Гиперспектральная минералогия хорошо коррелирует с минералогией, описанной Jirsa et al. (2008).

Благодаря высокому разрешению системы гиперспектральной съемки, минералогия и текстуры австралийских железистых образований с мелкими полосами хорошо выделены на полученной карте классов минералов (рис. 3).

Рисунок 2. Карта классов минералов, созданная для набора данных GIF (слева) – Крупный план изображения карты классов минералов (ширина 0,04 м) в пределах участка всего керна длиной 1,2 м из LWD-99-2

Рисунок 3. Карта классов минералов, созданная для набора данных BIFs (слева) – Крупный план изображения карты классов минералов (ширина 0,04 м) в пределах участка всего керна длиной 0,5 м, расположенного в кратоне Пилбара

Гиперспектральная съемка также является мощным инструментом для определения категории/качества руды. Используя комбинацию алгоритмов выделения признаков поглощения, спектрального соотношения и спектрального сопоставления, полосы, богатые мартитом, можно отличить от более первичных полос магнетита в американских GIF (рис. 4). Эта дифференциация может помочь горнодобывающим компаниям в производстве окатышей, поскольку соотношение магнетит / мартит является критическим параметром. Правая сторона рисунка 4 иллюстрирует пример, когда минералогия в пределах стратиграфической Розеттской единицы может быть весьма изменчивой, как показано на картах талька и миннесотаита. Одной из основных целей анализа MDNR буровых скважин Бивабикской железной формации было отслеживание отличительной минералогии в блоках Розеттского камня. На рисунке 4 показана способность этого метода успешно отображать ключевые минералогические изменения в этих породах.

Рис. 4. Слева: Гиперспектральные совпадающие изображения (ширина 0,04 м) полос, богатых мартитом, и полос, богатых магнетитом - Справа: Изображение карты классов минералов (ширина 0,04 м), отображающее в основном классы талька (светло-зеленый) и миннесотаита (светло–розовый) в пределах одних и тех же стратиграфических единиц Розетты (Wavy Bedded в этом случае).

Дополнительные наблюдения, такие как изменение содержание железа в карбонате от доломита/сидерита до анкерита/кальцита, были проведены с использованием гиперспектральных изображений состава. Недокументированные проявления NH4-иллита/Белой слюды были также отмечены в буровых скважинах LWD-9-2 и MGS-8.

Наконец, используя алгоритм Haest et al. (2012b) и Ramanaidou и Wells (2008) соответственно, было достигнуто быстрое и последовательное отслеживание содержания охристого / стекловидного гетита, а также соотношения гематит/ гетит в австралийских кернах BID из различных мест в провинции Хаммерсли (рис. 5).

Рисунок 5. Гиперспектральные изображения состава (ширина 0,04 м), показывающие изменение содержания охристого/стекловидного гетита и гематита/гетита.

Выводы

Технология гиперспектральной съемки является мощным инструментом для характеристики минералогии двух различных железорудных регионов из железной формации Бивабик в Миннесоте, США, и из региона Пилбара в Австралии. Многочисленные и сложные минералогические характеристики этих образований были успешно идентифицированы с помощью соответствующих гиперспектральных изображений и карт классов минералов.

Используя комбинацию извлечения признаков поглощения, спектральных соотношений, алгоритмов спектрального сопоставления и специальных алгоритмов из литературы, система HCI-3 способна помочь в определении сорта/качества руды, специфичных для каждого изученного железного пласта.

Применение этой технологии в железорудной промышленности обеспечит быструю, точную и экономичную характеристику руды для удовлетворения растущего производственного спроса. В настоящее время ведется дальнейшая работа по составлению карт маггемита (продукта топотактического окисления магнетита), поскольку он является критическим параметром при производстве окатышей.