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[2301-08-01] 次世代のMLA技術の紹介:新しい評価技術の鉱物以外への適用
司会:ジョン サンヒ(秋田大学)
キーワード:MLA、スラグ、スペクトルマッチング、多変量解析
天然鉱物の構造解析と化学組成分析には、走査型電子顕微鏡(SEM)によるイメージングと、エネルギー分散型X線分析(EDS)を用いた組成分析が有効である。特に、Mineral Liberation Analyzer (MLA)では、試料の反射電子像とEDSスペクトルを取得し、登録されているデータベースとのスペクトルマッチングにより粒子の鉱物種の同定が可能である。さらに、粒度分布や定量結果といった、特定の鉱物種を効率的に回収するために有用な情報を得ることができる。
一方で、産業廃棄物の溶融処理や精錬工程によって生成されるスラグなどは、より複雑な化学組成を有するためデータベースと一致せず、従来のMLAによるスペクトルマッチング手法では解析が困難であった。
本検討では、これまで解析が難しいとされてきた試料の一例としてスラグを選択し、最新のスペクトルマッチングアルゴリズムと多変量解析を用いることにより、スラグ中に存在する多様な組成や構造の解析を行った。
一方で、産業廃棄物の溶融処理や精錬工程によって生成されるスラグなどは、より複雑な化学組成を有するためデータベースと一致せず、従来のMLAによるスペクトルマッチング手法では解析が困難であった。
本検討では、これまで解析が難しいとされてきた試料の一例としてスラグを選択し、最新のスペクトルマッチングアルゴリズムと多変量解析を用いることにより、スラグ中に存在する多様な組成や構造の解析を行った。