红外光谱法结合化学计量学快速鉴别滑石和软滑石

目的建立快速鉴别滑石和软滑石的红外光谱法结合化学计量学方法。方法采集25批滑石和15批软滑石样品的红外光谱,选取1500~400 cm-1和4000~3000 cm-1范围内的红外光谱数据,对数据进行相似度评价及标准正态变量变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)、SG平滑算法、二阶导数(2ND)、归一化等预处理,对处理过的数据进行主成分分析(PCA)、层级聚类分析(HCA)、K最近邻算法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机判别分析(SVM-DA)和随机森林(RF)分析,比较混淆矩阵、受试者特征工作(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能。结果PCA和HCA结果显示,样品的红外光谱数据具有一定的特征性,但聚类情况较差。SVM-DA的预测结果准确率较低,KNN,PLS-DA,RF分析的预测结果准确率较高,其中RF分析的准确率可达100.0%,RF模型的预测性能均为最优。结论所建立的以SNV-SG-2ND为光谱预处理方法结合RF判别模型能实现对滑石和软滑石的准确鉴别。

九江软滑石矿地质特征及开发应用研究

九江软滑石矿床产于二叠系茅口阶下段地层中，含矿建造以含燧石灰岩、片状较滑石岩、泥灰岩、白云质灰岩组成为特征．矿石主要由滑石、石英、方解石组成，滑石平均含量65％。矿石呈灰白色，质软，白度80％以上．质量较好．具有良好的开发应用前景。