Page 71 - 理化检验-物理分册2024年第十期

蒋中鸣，等：有色矿冶产品固体废物属性鉴别方法

得出其物相信息。二者搭配使用可便捷地对带晶体 便捷，其所得结果可集成试样颗粒的微观形貌、物相
结构的未知试样进行定性分析，这是初步判别无机 组成及成分信息，可帮助检测人员直观地判断试样
固体试样属性的常规方法。利用该方法进行预检后， 的来源，降低后续检测方法选择的难度，在一定程度
可再根据具体产品标准或法律法规，选用适当分析 上可对其他检测方法进行补充甚至替代，能有效提
方法对固体废物属性进行鉴别 [11] 。 高判别的准确性。
Maps Mineralogy矿物分析方法对试样的均
采用常规方法分析试样A及B的结果如图3所 （2）
示。由图3a）可知：试样A的主要物相为镍铁合金 匀性有一定包容度。由于其分析区域由扫描电子显
和氧化亚铁等,而后者不应大量存在于镍锍中。试 微镜下多个视场拼接而成，因此检测覆盖面积较大，
样A的WD-XRF成分分析结果[见图3b）]显示其铁 试样颗粒数量有代表性。即便试样不均匀，仍可得
出较准确的推论。
含量远高于镍含量。结合试样A的外观[见图3c）]
Maps Mineralogy矿物分析方法在鉴定复杂
可推断,送检试样为含镍物料经非常规加工所得。 （3）
试样时稳健性更好。Maps Mineralogy矿物分析方法
由此判断试样A为固体废物。
通过SEM背散射图像和各元素特征谱线强度来得
基于同样的检测方法可知，试样B的主要物相
出试样成分数据，并与已知物相数据进行匹配。由
为氧化锌、碱式氯化锌和四氧化三铁等[见图3d）、
于该成分数据与晶体结构无关，在结晶度差的试样
3e）。其中，碱式氯化锌可能来源于含氧化锌烟尘
]
中仍可实现物相的快速识别。
的浸出工艺 [12] ，氧化铁则可能是含氧化锌烟尘中的
（4）
Maps Mineralogy矿物分析方法对试样的破
物质，或烟尘采集过程中引入的杂质。结合试样B
坏性更低，更有利于结果的复核和实验室间比对。
的细粉状外观[见图3f）]及其杂质元素含量信息，可
SEM-EDS的电子束能量仅为数千eV，远不足以破
推断试样B为固体废物。
坏无机类试样的结构，已制备镶嵌的试样可重复用
2.3 Maps Mineralogy矿物分析方法的特征
于Maps Mineralogy矿物分析。
尽管两种方法均指向相同的分析结果，Maps
Mineralogy矿物分析方法的便捷性、测试信息的集 3 结论
成度和对试样的要求方面相较常规方法均具有一定 以宣称为“镍锍”及“粗制氧化锌”的两款试样
的优势，主要体现在以下几个方面。 为例，利用Maps Mineralogy矿物分析方法和基于成

Maps Mineralogy矿物分析方法的操作更为
（1） 分分析与物相分析的常规方法分别鉴别了试样的固

图 3 采用常规方法分析试样 A 和 B 的结果
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