矿石中关键金属钴赋存状态研究方法流程的建立:以庐枞盆地龙桥富钴矽卡岩铁矿床为例*

2023-10-11张一帆范裕

岩石学报 2023年10期

张一帆范裕**

关键金属矿产以“稀”、“伴”、“细”为主要特征。关键金属元素的地壳丰度低,多与主成矿元素共伴生成矿,常以吸附、类质同象和极细小矿物形式存在于矿床中(陈骏,2019;蒋少涌和王微,2022)。因此,查明关键金属赋存状态是研究关键金属成矿作用的核心问题之一。同时,关键金属元素赋存状态也是决定其可利用性的重要因素,只有系统查明关键金属的赋存状态,才能有效指导关键金属选冶新技术的开发。

独立矿物是关键金属元素的一种重要赋存状态,对于关键金属独立矿物,传统研究方法主要通过人工对光片进行显微镜观察,利用扫描电镜BSE图像根据亮度寻找,再结合电子探针进行定量分析(汪方跃等,2017; 卢宜冠等,2021;Wangetal., 2022a, b; Xiongetal., 2022)。由于关键金属矿物通常颗粒极细小,如果其光学特征不明显,或者BSE图像亮度与相邻矿物差异小,则往往难以识别,常常花费大量人工和实验机时也难以发现一个关键金属矿物颗粒。例如,在安徽龙桥矽卡岩型富钴铁矿床和朱冲矽卡岩型富钴铁矿床的研究表明(阎磊等,2021;梁贤等,2023),由于钴矿物镜下难以鉴定且扫描电镜BSE背散射图像亮度与黄铁矿差别不明显,显微镜和扫描电镜下仔细观察100个探针片,连续实验一周,朱冲矿床中只偶然发现了一颗钴矿物,龙桥矿床中未发现钴矿物,这与龙桥矿床生产的硫精粉中发现大量钴矿物是明显不符的(张一帆等,2021)。因此可以推测,由于受限于研究手段,已知矿床中报道的关键金属矿物很可能远远少于矿床中实际产出。关键金属元素的另一种重要赋存状态是以类质同象或包裹体形式赋存在寄主矿物中,如钴可以赋存在硫化物中(Braliaetal., 1979; 刘英俊等,1984;Monteiroetal., 2008);镉可以赋存在闪锌矿中(叶霖和刘铁庚,2001;Yeetal., 2012; Xiongetal., 2022);铼可以赋存在辉钼矿中(Xiong and Wood, 1999; Rempeletal., 2006; Grabezhev, 2013)。目前对以类质同象或包裹体形式赋存的关键金属研究主要以微区分析为主,如利用电子探针、LA-ICP-MS、FIB-TEM等手段。由于传统手标本取样和光片制样方法只能选取有限大小的样品(20×20×20cm),分析观察较小的区域(2×2cm),在矿床尺度要全面系统查明这些细小关键金属独立矿物的种类、含量、粒度、分布特征以及与其他矿石矿物、脉石矿物的共生关系非常困难,且花费巨大,因此,传统的技术手段制约了矿床中关键金属赋存状态研究,亟需开发新的分析测试技术。

TIMA综合矿物分析系统(Tescan Integrated Mineral Analyzer)是基于扫描电子显微镜的自动矿物学技术,近年来发展迅速,可以快速准确的查明矿石的矿物组成、主要矿物嵌布特征、粒度分布等工艺矿物学参数,在金等稀贵金属的赋存状态研究方面具有明显的优势(Aylmoreetal., 2018; Antoniassietal., 2020; 陈倩等,2021),为选矿回收提供了矿物学依据。基于金的赋存状态研究方法,张一帆等(2021)开发了利用综合矿物分析技术(TIMA),扫描电镜(SEM)和激光剥蚀-等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)三种测试方法,开展了富钴硫精粉中钴的赋存状态研究,取得了良好的效果。但是,上述方法也存在一些缺点:(1) 制样要求将样品颗粒磨碎至200目(即大部分颗粒<75μm),破坏了原始矿物共生组合信息;(2)样品的前期处理时间过长且树脂靶制作流程较为繁琐;(3)样品分析所需TIMA机时较长,测试成本高,难以在矿床中开展大规模分析测试;(4)由于样品颗粒过细,树脂靶中识别出的矿物颗粒难以继续开展LA-ICP-MS等其他微区分析。因此,亟需建立一套满足矿床学研究的关键金属赋存状态分析流程,需要兼顾样品的代表性,相对较低廉的分析测试费用,同时又能尽可能保留原始地质信息,从而在矿床尺度上高效查明关键金属的空间分布规律和赋存状态,为关键金属的富集沉淀机制研究提供技术支撑。

本次工作以庐枞矿集区龙桥富钴矽卡岩铁矿床为对象,建立了矿石中关键金属钴元素赋存状态的“六步”研究方法(图1),为矿石中钴的回收利用提供了理论依据。具体步骤如下:(1)根据矿床特征在较大范围采集样品,尽可能保证样品的代表性;(2)样品全岩地球化学分析,获取关键金属元素含量;(3)选择合适样品制作树脂靶;(4)利用TIMA、SEM-EDS仪器对样品进行分析,获取关键金属独立矿物数据;(5)利用LA-ICP-MS分析测试关键金属元素寄主矿物;(6)综合地球化学分析、TIMA、SEM、LA-ICP-MS分析结果,确定样品中关键金属元素的赋存状态。本次工作建立的分析测试流程,也可以推广到矿床中其他关键金属矿物的赋存状态相关研究。

图1 关键金属赋存状态研究方法流程图Fig.1 Flow chart of research methods for the occurrence status of key metals

1 矿床地质特征与样品采集

龙桥矿床位于庐江县西南西约30km,发现于20世纪80年代,是长江中下游成矿带庐枞盆地内正在开采的大型铁矿床(图2),资源量约1.01亿t,全铁品位43.9%。根据钻孔揭露显示(图3),龙桥矿区主要地层为火山岩盖层与基底沉积地层,其中,火山岩盖层为下白垩统龙门院组和砖桥组,为正常层序,主要为粗安岩和角闪粗安岩,局部夹凝灰质粉砂岩、凝灰岩。基底沉积地层发生倒转,东马鞍山组覆盖在铜头尖组地层之上。东马鞍山组上段为龙桥矿床的赋矿地层,厚>120m,岩性主要为灰色、灰白色泥灰岩,同生角砾状灰岩、白云质灰岩、灰质白云岩、含炭质灰岩、结晶灰岩等;顶部有一层赤铁矿、菱铁矿层,为矿区的含矿层位。铜头尖组岩性主要为灰黄色、紫红色、紫灰色粉砂岩、钙质粉砂岩,局部发育钙质结核,纹层状构造。

图2 长江中下游成矿带矿区分布图(据常印佛等, 1991, 2017;周涛发等, 2017)Fig.2 Distribution of mining areas in the Middle-Lower Yangtze River Valley Metallogenic Belt(after Chang et al., 1991,2017; Zhou et al., 2017)

图3 龙桥矿床纵剖面及采样示意图(据吴明安等,1996;刘一男,2019)Fig.3 Geological profile of Longqiao iron deposit and sample location (after Wu et al., 1996; Liu 2019)

龙桥矿床以铁为主,伴生少量硫铁矿。矿床主要由一个磁铁矿主矿体构成,占总资源储量的99.7%,矿体呈透镜状,似层状,产状平缓,埋深400～500m,长轴走向140°。矿体总长2188m,宽783m,矿体厚度20～40m,倾角一般为10°～20°(吴明安等,1996)。矿体顶板主要为龙门院组底部凝灰质粉砂岩、凝灰岩、含砾凝灰岩,部分矿体顶板为东马鞍山组灰岩,矿体底板为铜头尖组粉砂岩。

本次工作在龙桥矿床西部矿体选取一条代表性穿脉,采样位置在-437.5m中段14a穿脉(图3)。由于铁矿体相对稳定,为了保证样品的代表性,按4m一个基本样,沿穿脉自上而下进行等距离连续捡块采样,每个基本样重5kg。矿山实验室对基本样品粗碎混匀后,按切乔特公式最小可靠重要进行缩分,保留粗副样约500g,将粗副样中部分细碎到200目后进行Fe、S、Cu、Zn四个元素基本分析。本次工作的初始样品为粗碎后副样(粒度约1cm)。根据矿山实验室基本分析样的Fe、S、Cu、Zn元素结果,将成分相似的3～5个基本样进行了等比例混合形成组合样,每个组合样长约12～15m,本次所选-437.5m中段14a穿脉共有15个组合样。将-437.5m中段14a穿脉的15个组合样命名为14a-1～14a-15,具体样品信息见表1。

表1 龙桥矿床-437.5m中段14a穿脉样品重要元素地球化学特征一览表

2 全岩地球化学与样品制备

2.1 全岩地球化学

组合样的全岩地球化学数据是在广州澳实分析检测有限公司完成,采用四酸消解法电感耦合等离子体发射光谱测定多元素含量和X射线荧光光谱仪对样品主、微量元素进行精密分析。表1列举了本次工作分析的主要元素(Fe、S、Si、Mg、Al、Ca、K、Cu)以及重点关注的关键金属元素Co,测试结果显示,在14a-8～11以及14a-13样品中钴含量相对较高。

2.2 样品制备

TIMA设备分析样品主要为探针片和树脂靶。本次工作经过多次尝试后,建立了新的树脂靶制样流程。首先将上述组合样筛分至粒径0.5～0.7mm,将筛分后的样品与冷环氧树脂(Epofix)在模具中混合,并使其固化,形成25mm的树脂块,为了最大限度的增加样品表面的颗粒数量,制备过程中选择单层制样,尽量减少颗粒不均匀沉降带来的误差。树脂靶制备是在合肥工业大学矿床成因与勘查技术研究中心(OEDC)自主完成,随后利用全自动抛光机对样品进行抛光,抛光平整度达到TIMA设备要求水平。为了保证数据可靠性,减少随机误差,本次工作将筛分后的每个样品平均分成两份并分别制作树脂靶,并将两个树脂靶分别进行测试,用于TIMA数据验证。传统的TIMA分析测试所用的树脂靶制样方法,矿物颗粒粒径小于75μm,本次制样方法颗粒明显更大,保留的原始地质信息更多(图4)。根据分析得到的全岩钴含量,本文按照全岩钴含量的高低选取了全岩钴含量较低的14a-2和14a-5样品;全岩钴含量适中的14a-3、14a-10和14a-13样品以及全岩钴含量最高的14a-8共六个样品,按照上述制样方法进行了样品制备。

图4 本次制样方法和工艺矿物学制样粒度对比(a)本研究制样方法树脂靶TIMA相图;(b)工艺矿物学制样方法树脂靶TIMA相图Fig.4 Comparison of sample preparation method and process mineralogy sample preparation granularity(a) the sample preparation method of this study is resin target TIMA phase diagram; (b) process mineralogy sample preparation methods: Resin target TIMA phase diagram

3 关键金属独立矿物研究

3.1 TIMA分析测试流程及结果

3.1.1 TIMA分析参数设定

TIMA分析测试在中国地质大学(武汉)紧缺战略矿产资源省部共建协同创新中心完成,仪器型号为TESCAN TIMA GMS。TIMA分析测试条件为:采用点阵扫描模式,电子束能量25000ev,BSE信号收集步长为3μm,能谱信号收集步长为9μm,每个像素点所采集的X射线计数为1000,像分割能力设置为18,颗粒分割能力设置为1。一般认为TIMA测试时选择的BSE信号收集步长和能谱信号收集步长与所分析样品的种类与颗粒大小有关。像素间距和步长越小,则分析精度越高,但同时花费的时间就越长,同时X射线计数也是TIMA测试的一个重要参数,它决定了测试能谱的质量。本次工作经过多次实验总结,确定3μm的BSE信号收集步长和9μm能谱信号收集步长以及1000X射线计数这种参数在已经能够满足研究工作测试精度。使用这样的TIMA参数分析,每个树脂靶只需要分析1.5h,相较于探针片TIMA分析动辄6～8h,大大缩短了TIMA分析时间,极大的降低了分析成本,同时也避免了探针片中大范围无效信息的干扰,减少了后续数据处理的时间。

3.1.2 TIMA数据库建立

使用TIMA软件准确识别矿物,首先要建立矿床的专属数据库,包含研究矿床中所有矿石矿物和脉石矿物。本次工作在TIMA软件通用数据库的基础上,根据龙桥矿床的地质特征(段超,2009;欧邦国,2016;刘一男,2019),建立了龙桥矿床专属矿物数据库,使得TIMA软件对样品中矿物的识别率达到99%以上。同时为了寻找与识别钴矿物,根据前人对长江中下游成矿带相关矿床的研究资料(周涛发等,2017, 2020;谢桂青等,2019;张一帆等,2021;周涛发和范裕,2021), 本次工作将TIMA矿物专属数据库中添加了辉砷钴矿、铁硫砷钴矿、硫铜钴矿、硫镍钴矿以及自然界常见的硫钴矿等钴矿物。由于数据库中矿物数量很多,且大部分脉石矿物含量极低,因此将部分相近矿物以矿物族的形式展示。数据库中的主要矿石矿物、脉石矿物和钴矿物,详见表2。

表2 安徽龙桥矿床的TIMA专属数据库矿物一览表

3.1.3 TIMA数据可靠性验证

本次工作采用新的树脂靶制样方法,为了验证新制样方法获得TIMA分析结果的可靠性,本次工作将每个样品分成两份,分别制作树脂靶进行TIMA测试,对比同一个样品2个树脂靶的TIMA分析结果。表3列举了本次工作其中1个样品14a-13的2个树脂靶的矿物含量分析数据(本次工作所展示矿物含量均为质量百分含量),对比结果表明,2个树脂靶的分析结果在误差范围内一致。本次工作分析的6个样品,所有样品的对比结果均在误差范围内均一致,证明本次工作使用的新的制样方法,获得的TIMA分析数据满足要求。同时为了减少分析误差,本次工作将同一个样品的2个树脂靶的分析结果加权平均,来代表样品的矿物组成。由于钴矿物含量极低(<0.01%),因此未在表中列出,其他含量低于0.1%以下的矿物均归于其他矿物中。

表3 同一样品2个树脂靶的矿物组成含量对比表

为了验证本次工作建立的专属TIMA数据库的准确性,本次工作对比了TIMA软件计算获得的样品元素含量和全岩地球化学分析获得元素含量。如图5所示,TIMA软件计算得到的6个样品的元素含量与全岩地球化学结果对比结果表明,两种方法获得的铁、硫、硅、镁、钙、铝等几种主量元素的含量吻合度很高,其相关系数都在0.95以上,证明本次工作建立的数据库是准确的,也佐证了新的制样方法,获得的TIMA分析数据满足要求。

图5 六种主要元素的TIMA计算结果与全岩地球化学结果对比Fig.5 Comparison between the results of six major elements from TIMA calculation and whole rock geochemical analysis

3.1.4 矿石矿物和脉石矿物种类及矿物含量分析结果

为了查明不同样品中矿物组合以及矿物含量的变化,对6个样品进行TIMA矿物定量分析。表4展示了TIMA计算的不同样品的矿物含量,每个样品的矿物含量均为2个树脂靶分析结果加权计算所得。

表4 TIMA分析矿物含量特征一览表

3.1.5 钴矿物识别结果

本次工作利用TIMA软件对6个样品中钴矿物进行搜索识别,共找到753颗钴矿物。如图6所示,TIMA所识别到的所有钴矿物颗粒均较小,大部分颗粒都集中在10～15μm之间,最大颗粒的粒径也只有38.4μm,因此仅依靠肉眼很难找到这些钴矿物。钴矿物主要为辉砷钴矿(91.72%),其次为铁硫砷钴矿(7.94%),还有少量的硫铜钴矿(0.34%),这个结果与龙桥矿床生产的硫精粉中钴矿物的组成比例几乎相同(张一帆等,2021),也佐证了本次工作的分析结果是可靠的。

图6 TIMA识别到的实验样品中钴矿物特征Fig.6 All independent minerals of cobalt identified by TIMA

3.2 钴矿物的扫描电镜验证

由于TIMA分析测试时X射线计数只有1000,无法准确定量钴矿物的组成元素含量,而扫描电镜的X射线计数可以达到数十万计数。因此,在利用TIMA寻找到钴矿物后,本次工作通过扫描电镜能谱分析,定量分析钴矿物的元素含量来进行核验。扫描电镜实验是在合肥工业大学成因与勘查技术研究中心(OEDC)进行的,使用Tescan MIRA3电镜和Bruker X Flash-6 EDS探测器进行检验校正。

图7展示了扫描电镜下几颗钴矿物图像,能谱分析确定辉砷钴矿中钴含量范围从28.81%～32.36%,硫含量范围从16.56%～18.27%,砷含量范围从39.17%～43.64%,部分辉砷钴矿中含有铁,但铁含量均较低。扫描电镜BSE图像显示了钴矿物与矿石矿物和脉石矿物的共生关系,从图7中可见,钴矿物主要与硫化物共生。图7a图中辉砷钴矿被黄铁矿完全包裹,图7b中辉砷钴矿嵌布在黄铁矿、云母和黄铜矿之间,图7c中辉砷钴矿除了分布在黄铁矿中外,还以不规则形状和黄铁矿共生。通过扫描电镜分析与检验,证明TIMA识别的钴矿物都是准确的,钴矿物绝大部分颗粒粒径小于20μm,这些钴矿物如果仅靠肉眼在显微镜很难发现,同时由于钴矿物大多和黄铁矿共生,而两者的BSE亮度又较为相近,单独使用扫描电镜根据BSE图像亮度寻找钴矿物也是非常困难的。因此,前人使用传统分析手段,未在矿石中发现钴矿物,本次工作证实通过改进的分析流程,使用TIMA系统来寻找和识别钴矿物是一种可靠且高效的方法。

4 关键金属寄主矿物研究

矿物LA-ICP-MS微量元素原位分析在合肥工业大学矿床成因与勘查技术研究中心(OEDC)矿物微区分析实验室完成。激光剥蚀系统为CetacAnalyte HE,ICP-MS为Agilent 7900。激光剥蚀过程中采用氦气作载气、氩气为补偿气以调节灵敏度,二者在进入ICP之前通过一个T型接头混合。每个时间分辨分析数据包括40s的空白信号和40s的样品信号。束斑大小选择30μm。对分析数据的离线处理,具体包括:对样品和空白信号的选择、仪器ICP-MS DataCal使用说明灵敏度漂移校正和元素含量采用软件ICP-MS DataCal (Liuetal., 2008)完成。详细的仪器操作条件和数据处理方法同文献(汪方跃等2017; Shenetal., 2018)。矿物微量元素含量利用多个参考玻璃(SRM610、SRM612、BCR-2G、MASS-1)作为多外标无内标的方法进行定量计算。标准玻璃中元素含量的推荐值据GeoReM数据库(http://georem.mpch-mainz.gwdg.de/)。

由于Co2+、Ni2+、Fe2+具有相似的离子半径和相同的化合价,相互之间可以发生替换(Monteiroetal., 2008),钴除了以钴矿物(辉砷钴矿、铁硫砷钴矿、硫铜钴矿)形式赋存外,钴通常以类质同象形式进入黄铁矿和磁铁矿等矿物晶格(Brill, 1989; Wang and Williams, 2001; Cooketal., 2009a),其中,黄铁矿是最主要的富钴矿物(Cooketal., 2009b; Georgeetal., 2016)。本次工作选择矿石样品中钴含量最高的14a-8样品,在树脂靶中根据矿物组合特征,选择10颗黄铁矿和10颗磁铁矿进行LA-ICP-MS点分析。每个黄铁矿和磁铁矿颗粒上均随机打3个点进行分析,共分析60点,图8展示了10颗黄铁矿和磁铁矿的点分析结果。由图8可以看到,在14a-8样品中,不同颗粒磁铁矿中钴含量相差不大,同时一颗磁铁矿钴含量也较为均匀;不同颗粒黄铁矿中钴含量虽然存在一定差距,但单个颗粒黄铁矿中不同位置钴含量变化相对不大。因此,本次工作将LA-ICP-MS点分析得到的10颗磁铁矿和10颗黄铁矿中钴含量取平均值来分别代表此样品中磁铁矿和黄铁矿中的钴含量,磁铁矿中钴含量平均值为96.6×10-6,黄铁矿中钴含量平均值为1965.8×10-6。

图8 样品14a-8中磁铁矿(a)和黄铁矿(b)中钴含量箱型图Fig.8 Box diagrams of cobalt contents in magnetite (a) and pyrite (b) in Sample 14a-8

5 钴的赋存状态分析

自然界中钴的赋存状态主要以独立钴矿物形式存在,或以类质同象存在于某一矿物中(刘英俊等,1984)。本次工作首先查明了14a-8样品中全岩钴含量为231×10-6,随后利用TIMA分析出样品中磁铁矿含量占比53.14%,黄铁矿占比6.35%,通过LA-ICP-MS点分析计算出样品中磁铁矿中钴含量平均为96.6×10-6,黄铁矿中钴含量平均为1965.8×10-6。经过计算可以查明,样品中赋存在磁铁矿中的钴含量为51.3×10-6,赋存在黄铁矿中的钴含量为124.8×10-6。由于14a-8样品中磁铁矿与黄铁矿含量占矿物总量60%,且样品中其他矿物载钴能力较差,因此我们认为样品中剩余钴含量54.9×10-6以独立钴矿物形式存在。

通过对14a-8样品中钴的赋存状态分析,我们可以查明在龙桥矿床中全岩钴含量较高的样品中钴赋存在磁铁矿和黄铁矿中均有一定的占比,且钴矿物含量也较高,这与之前认为龙桥矿床中钴几乎都赋存在黄铁矿中的认识不同。将本次研究流程推广到整个矿床,可以在矿床尺度上建立起关键金属钴的空间分布特征模型。

6 关键金属赋存状态研究方法讨论

传统研究方法主要为人工对光片进行显微镜观察,扫描电镜BSE图像根据亮度寻找,再结合电子探针定量分析。由于矿石中关键金属矿物含量通常极低且粒度较小,如果其光学特征不明显或BSE图像亮度与相邻矿物差异小,则往往难以识别,常常花费大量人工和实验机时也难以获得满意的结果。本次工作综合全岩地球化学分析、TIMA、SEM、LA-ICP-MS等分析技术手段,建立的矿石中关键金属元素赋存状态研究方法相较于传统关键金属赋存状态研究,具有以下几点优势:

(1)取样范围大、样品代表性强

传统关键金属元素赋存状态研究,往往通过手标本或者探针片对矿物进行寻找与分析,由于传统手标本取样和光片制样方法只能选取有限大小的样品(20×20×20cm),分析观察较小的区域(2×2cm),因此,很难用一个或者几个样品代表某种矿石类型或者矿床中某个区域的特征。本次工作采用连续采样-粉碎-缩分-制样-分析的方法,获得的样品能够准确代表矿石类型以及区域特征,相较于传统研究手段样品代表性更强。

(2)样品前处理简化、制备速度快

工艺矿物学样品要求分析精度高(矿物分析精度达到1%以下),因此,需要特殊的TIMA分析样品的制样流程(Lotteretal., 2011, 2018; Antoniassietal., 2020)。目前国内外通用的制样方法,首先将样品经过棒磨和球磨破碎至200目,根据切乔特公式,按最小可靠重量在缩分至400g。由于矿物总体颗粒粒度非常小(<75μm),破碎后需要进行湿筛才能将不同粒级的矿物颗粒分开,随后经过烘干、称重、缩分等步骤才可以制样,前处理步骤繁琐且耗时较长。由于样品颗粒细小,在制样时为了避免样品颗粒间粘连,在制样时需要掺入石墨粉将颗粒分离,同时为了避免颗粒重量不同发生沉降影响精度,需要二次制靶,样品制备流程复杂,制备周期较长。

矿床学研究重点关注矿床中不同位置矿石和蚀变岩的矿物含量变化,而对单个样品的矿物含量分析并不需要特别高的精度,通常单个样品10%的矿物含量误差都是可以接受的。因此,本次研究采用的制样方法相较于传统工艺矿物学研究制样方法,在前期样品处理过程中省去了棒磨和球磨的过程,样品由于粒级较粗,无需进行湿筛,节约了前处理的时间;同时在样品制备时,由于是选择固定粒级样品进行单层制样,省去了二次制靶的流程,大量节约了制样时间。新制样方法相较于工艺矿物学样品制样方法,在保证样品代表性的前提下,前处理由2～3天缩短至半天,样品制备也由2～3天一个流程缩短到半天即可完成,显著提高样品制备效率。

(3)寻找关键金属矿物能力强、效率高

由于关键金属矿物通常颗粒极细小,如果其光学特征不明显且BSE图像亮度差异小,则往往难以识别,常常花费大量人工和实验机时也难以获得满意的结果,因此,很多矿床中只有关键金属矿物的零星报道。本次工作使用新的分析方法在龙桥矿床的矿石中发现了大量钴矿物,这与前人研究通过大量的传统分析方法很难在矿石中发现钴矿物形成了鲜明的对比。因此可以推测,受限于研究手段,已开展研究的很多矿床中可能存在大量的关键金属矿物未能被发现。将本次工作建立的新方法推广到其他矿床学研究中,有望识别出更多的关键金属矿物。

(4)原始地质信息较全,后续测试衔接方便

工艺矿物学制样方法因为样品颗粒较为细小(<75μm),破坏了矿物原始共生组合信息,单个颗粒常接近或小于LA-ICP-MS分析束斑直径(通常为30μm),样品难以开展La-ICP-MS等后续其他实验分析。相较于这些工艺矿物学制样方法,本次工作建立的新制样方法,矿物颗粒大,保留了较多的矿物共生组合信息,有利于在同一个矿粉树脂靶上开展后续微区分析测试研究工作。

(5)研究尺度相对广,为关键金属成矿作用研究提供技术支撑

通过本次工作建立的分析流程,可以在矿床中开展系统采样和分析,具有制样简单便捷,分析费用低和分析时间短的优点。在矿床尺度上建立起关键金属的空间分带模型,再辅以相应的矿物学研究工作,就可以确定关键金属沉淀过程和成矿期次,阐明其矿物组合与随时间变化的特征。在详细的关键金属赋存状态和矿床尺度时空分布特征研究的基础上,将其与矿床的地质成因模型有机地结合起来,就可以反过来为成矿机理研究提供大量可靠数据,揭示出关键金属在矿床中超常富集的机制。

同时本次工作建立的分析流程也存在一些不足之处,由于对样品进行了破碎处理,虽然相较于工艺矿物学研究方法保留了更多的地质信息,但和传统手标本和光薄片取样方法相比,由于改变了矿石原始结构构造,对于获取矿物完整结构构造信息还存在不足,也无法反映特定位置的样品特征。