基于102F实测热红外光谱的富硅类岩石SiO_2含量定量反演

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铀多金属矿床的形成与硅化有着密切关系,石英脉也常作为重要的找矿标志,因此,快速识别硅化和行英脉等富硅类岩石(SiO_2>70%)对矿产勘查具有重要的指导意义。为实现岩石SiO_2含量的快速估算,基于102F实测热红外光谱和化学定量分析进行SiO_2含量定量反演,构建了3种反演模型。根据拟合优度最大法和进一步的实验验证,针对102F实测热红外光谱,确定了一种最优反演模型。研究结果为基于航空热红外影像快速识别富硅岩类岩石及其SiO_2含量定量估算提供了技术支撑,具有重要的应用价值。 The formation of uranium polymetallic deposits is closely related to silicification. Quartz veins are also often used as important ore prospecting indicators. Therefore, the rapid identification of siliceous and Ying-veins and other silicon-rich rocks (SiO 2> 70%) is an important guide to mineral exploration significance. In order to realize the rapid estimation of rock SiO_2 content, three kinds of inversion models were constructed based on the real-time thermal infrared spectroscopy and chemical quantitative analysis of 102F. According to the maximum fitting goodness of fit and further experimental verification, an optimal inversion model for 102F measured infrared spectra was established. The results provide technical support for the rapid identification of silica rich rock based on aerial thermal infrared images and the quantitative estimation of SiO_2 content, which has important application value.
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