探索地质实验测试中金属元素异常信息提取及应用

金属元素在地球内部构造中呈现规律性分布，其异常富集区域往往与矿床形成、地质活动存在密切关联。随着数字技术的发展，基于反演模型与分形理论的新型提取方法逐渐成为主流，其通过构建多维数据模型，实现了金属元素异常信息的定量分析与空间定位。本文将系统探讨金属元素异常信息的提取体系与应用路径，为地质资源勘查提供技术支撑。

一、金属元素异常信息提取原理

金属元素异常信息提取的核心在于通过对比元素化学属性，解析其在地质空间中的分布异常特征。当前可应用的技术体系涵盖光谱测量、样本实验、原子吸收测定、ICP-MS 法等，各类技术通过不同原理实现异常信息的精准识别。异常信息判断的关键在于元素积聚情况的量化分析，其数学表达公式为：

式中，P 表示金属平均密度，N 为测定的空间区域，C 为测定的实际空间位置，n 为测定区域内的尺度，E 为欧氏空间维数。通过实验测试可得到金属元素异常系数(X)与分形密度(T)，当计算数据值呈现异常波动状态时，即可判定该区域存在金属元素异常。

二、金属元素异常信息提取模型构建

(-) ）反演模型构建

金属元素异常信息提取的反演模型以单元素异常信息提取为核心目标，实验对象涵盖Ag、Cu、W、Zn 等典型金属元素。模型构建首先通过遥感影像采集目标区域的空间坐标信息，确定中心像元后，按照 30×30 像素范围进行波段划分，以波段为自变量、元素化学值为因变量采集训练数据。模型评估采用平均绝对误差(M)与拟合优度 (R²) ）双指标体系，其计算公式如下：

式中， 表示数据源， 为原始数据， 为预测数据， 为数据平均值， 为样本数量。通过与异常区域的实际数据对比，可精准评估模型的拟合情况，经反演处理后实现异常数据信息的高效提取。

（二）多重分形法异常信息提取

基于反演模型的多重分形法主要用于描述研究对象的复杂性与自相似性特征。当空间曲线分形维数处于 1 至 2 的范围内时，可判定该区域具备分形性，适用于分形实验。实验过程中，首先将探测区域划分为若干个单元，认定为无标度区，随后采用功率谱法进行分维处理，最终基于 C-A 法划分异常区域的下限，实现元素组合异常情况的精准评估。通过对异常下限值的精准提取，可清晰界定金属元素异常信息的分布区域，有效剔除冗余信息，使异常信息提取的针对性提升 40% 以上。

（三）金属元素异常信息提取方法应用

1.矿物样本处理技术

矿物样本处理作为异常信息提取的基础环节，标准的样本处理流程包含四个关键步骤：

第一步为样本预处理，称取约 50g 样本在 750℃环境下进行 2h 的加热干燥处理，完成后将样本粉碎，利用筛网去除粒径超过 0.25mm 的颗粒，该步骤的温度控制误差需小于±5℃，以避免金属元素因高温挥发导致含量偏差；第二步为酸溶处理，将样本置于溶剂瓶内，倒入100ml 氯酸与硝酸的混合溶液，使用玻璃棒充分搅拌至样品颗粒与酸性溶液完全融合，期间采用真空阴极灯进行 250^∘C 高温处理，溶液混合过程中需严格控制浓度在 0.1mol/L ，实验数据显示，该浓度下金属元素的溶出率可达 98.7% 以上；第三步为光谱测定前处理，将稀释液置于光谱仪或光度计中，设置原子吸收光谱仪参数，打开混合溶液盖，在500℃温度下持续溶解10min ，压力控制在70bar 左右，该步骤压力偏差需控制在±2bar 范围内；第四步为杂质清除，使用滤纸擦拭杂质后，将滤纸放入坩埚内，倒入 75ml 纯水，为后续化学光谱研究提供纯净的样本溶液。

地质实验测试中金属元素的含量标准范围如下表 1 所示，当实验结果超出该范围时，可初步判定存在金属元素富集情况：

2.化学光谱仪测量技术

化学光谱仪测量作为元素异常信息的定量分析手段，标准实验流程在暗室内进行，使用棕色称样器以避免光干扰，棕黑橡胶的厚度控制为5cm，反射率设置为0。探测光源采用石英材质，入射角度保持 30^∘ ，实验功率为 70E，光源与检测样本之间的距离控制在 30cm 以上，光谱探测员与样本距离保持 12cm 左右。为确保数据的全面性，实验期间需将光谱仪设备转动4 次，每次转动角度为 45^∘ ，最终可获取12 条波段的完整数据。

3.碱溶 ICP-MS 法

碱溶 ICP-MS 法采用氢氧化钠或氢氧化钾等碱性溶液作为溶解介质，溶解后利用等离子体质谱仪进行金属元素的定量测量，兼具准确性与环保特性，与传统 ICP-MS 法相比，碱溶法有效降低了操作过程的复杂性，将实验误差从传统方法的 1±5% 降低至 ±2.3% 。在实际应用中，由于金属元素含量较低，易受常量元素干扰，因此需添加干扰校正方程。以铜元素测定为例，其校正公式为：

式中， 为经过干扰校正后的铜元素信号响应值，为实际测量得到的铜元素信号响应值，k 为干扰校正系数。

铜元素的标准含量范围在 0.1% 至 2% 之间，当铜矿含量达到 3% 以上时，多以化合物形式存在于地下；锌元素的标准含量范围为 0.1% 至 0.6% ，锌矿含量可达 2% 以上。

4.原子吸收测定法① 钙元素异常测定

原子吸收测定法基于金属元素对特定波长的吸收特性，具有灵敏度高、准确性好的技术优势。钙元素在地壳中的含量范围为 0.1% 至 8% ，在实验测试中采用原子荧光光谱法测定时，空气-乙炔燃烧过程中钙元素易与硫酸盐、铝等发生化学反应，导致钙原子基态数量减少。为消除该选择性干扰，可采用高温火焰处理或添加释放剂、缓冲剂等方法，在基体中添加改良剂可促进易挥发化合物的形成，避免测定元素与其他元素共同挥发。加入氯化铵可清除基体中的镉元素，将其转化为硝酸钠、氯化铵等，在灰化阶段去除。钙元素测定时存在多条吸收线可供选择，为避免其他元素干扰，需采用内标法进行校正以消除误差。在复杂矩阵样品中，通过前处理方式向样品中加入释放剂、缓冲剂、氯化铵等溶液，可实现干扰物质与钙元素的有效分离。

② 镍元素异常测定

镍元素作为地质结构中的致敏元素，其测定分析适宜采用分光光度法，为确保测试结果的准确性，可通过减少狭缝宽度、降低灯电流等方法减少光谱干扰的影响。在背景干扰消除方面，采用连续光源校正背景，结合非共振线背景校正与分线测量技术，避免非共振线内原子吸收现象，确保吸光度测试数据的准确性，其镍元素的检测下限可达 0.05% 。

③ 钠、钒元素异常测定

钒元素在地壳中的比例约为 0.03% ，钠元素比例为 0.1% 至 4% ，其中钒元素的原子化处理难度较大，采用火焰原子吸收光谱法测定时，需在测试期间向火焰中注入氧气，在燃烧空间内形成富氧环境。高温火焰原子吸收光谱法以乙炔作为燃烧材料，但易出现电离干扰导致数据异常，通过加入碱金属元素进行电离处理，可有效消除该干扰。钠元素测定中，钠离子在燃烧过程中会产生电离现象，向试验中添加氯化铯可避免电离干扰，确保测试结果的准确性，其钠元素的测量误差可控制在 12% 以内。

总结：

综上所述，金属元素异常信息提取已形成涵盖原理、模型、方法的完整技术体系，其在矿产勘探、环境监测、地质灾害评估等领域展现出显著的应用价值。通过反演模型与多重分形法的结合，实现了异常信息的定量分析与空间定位，矿物样本处理、化学光谱仪测量等应用技术的协同作用。随着技术的不断创新，金属元素异常信息提取将在资源保障与地质安全领域发挥更加关键的作用，推动地质科学研究向智能化、精准化方向迈进。

参考文献

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