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全球天然礦物儲量的有限性與建筑、電子、化工等領域持續增長的資源需求形成尖銳矛盾。在此背景下，以傳感器為核心的智能分選技術正成為工業礦物開采的關鍵解決方案。除傳統的 X 射線檢測、顏色識別及激光誘導擊穿光譜（LIBS）外，基于高光譜成像的近紅外（NIR）分選技術憑借其獨特優勢，在行業內掀起技術革新浪潮。
這類技術通過精準識別礦物物理化學特性，實現礦山資源的最大化利用：一方面，可預先剔除低品位礦石及脈石，減少無效物料運輸量；另一方面，優化破碎、研磨等加工流程，降低能耗與污染。據數據顯示，采用智能分選系統可使選礦環節綜合成本降低 18-25%，并顯著減少尾礦堆存帶來的環境壓力。
特別值得關注的是，高光譜分選技術在水資源節約方面成效顯著。研究表明，與傳統工藝相比，基于 NIR 的分選系統可使加工過程用水量減少 30% 以上，這對干旱礦區的可持續運營具有重要意義。通過光譜信號的實時分析，系統能動態調整水洗參數，在保證分選精度的同時，實現水資源的最優配置。
礦石分選屬于地質應用，基本選擇SWIR相機(1000nm-2500nm)這個波段的，能看到熱蝕礦的大部分特征，但是這個波段的相機價格昂貴，制冷探測器的特性，都讓工業應用望而止步。所以彩譜高光譜相機在900-1700nm解決一些礦石分選應用就變得更有意義。
一、方解石是什么？
方解石是一種常見的天然礦物，化學成分為碳酸鈣（CaCO?），屬于三方晶系，晶體常呈菱面體或柱狀，顏色多為白色、無色，含雜質時可呈黃、藍、綠等色。其莫氏硬度為 3，性脆，具有完全解理，遇稀鹽酸會劇烈起泡。
二、有哪些應用？
1、建筑與建材領域
水泥與混凝土：方解石是石灰巖的主要成分，經煅燒生成氧化鈣（生石灰），用于制造水泥、石灰等建材。
裝飾材料：純凈方解石晶體可加工成工藝品或裝飾板材，如漢白玉。
2、化工與工業
填充劑：超細方解石粉廣泛用于造紙、塑料、橡膠中，提升產品白度、硬度和穩定性。
中和劑：用于化工廢水處理，中和酸性物質，降低環境污染。
3、醫藥與食品
補鈣劑：碳酸鈣是常見的鈣補充劑，用于預防骨質疏松。
食品添加劑：作為抗結劑、增白劑添加到食品中（如面粉、糖果）。
4、農業與環保
土壤改良：調節酸性土壤的 pH 值，促進植物生長。
廢氣處理：用于吸收工業廢氣中的硫氧化物（如脫硫工藝）。
5、光學與科研
偏光片：方解石的雙折射特性使其成為制造光學棱鏡、偏光片的關鍵材料。
地質研究：通過分析方解石的包裹體和同位素，研究地質環境變遷。
三、影響方解石價格的因素有哪些？
碳酸鈣的類型及其成本影響
碳酸鈣有多種形式，每種形式都有獨特的特性和用途。這些形式包括：
研磨碳酸鈣 (GCC)：由天然礦物研磨而成，這種碳酸鈣主要用于工業應用，如造紙、塑料和油漆。GCC 與其他形式相比更便宜，因為其加工成本較低。
沉淀碳酸鈣 (PCC)： PCC 是通過沉淀過程合成的。其顆粒更細，尺寸和形狀更可控，適合用于藥品、化妝品和食品添加劑等高端應用。由于其生產工藝精細，PCC 通常比 GCC 更昂貴。
醫藥級和食品級碳酸鈣：用于膳食補充劑、抗酸劑和食品添加劑，該等級必須符合嚴格的安全和純度標準。醫藥級或食品級碳酸鈣的價格通常較高，因為需要額外的凈化過程。
影響碳酸鈣成本的因素
有多種因素會影響碳酸鈣的成本。了解這些因素可以幫助消費者和企業預測價格變化并做出明智的購買決策。
（1）純度和等級
碳酸鈣的純度直接影響其成本。對于工業用途，如果可以接受含有一些雜質的較低等級，那么碳酸鈣可能更便宜。然而，在藥品、食品或化妝品中，需要高純度的碳酸鈣，這會導致更高的生產成本，因此單位價格更高。
（2）材料來源
碳酸鈣的地理來源也會影響其價格。某些地區碳酸鈣儲量豐富，因此在當地采購更便宜。然而，對于高純度礦藏稀少的地區，進口這種材料可能會因運輸和處理費用而增加成本。石灰石和大理石等天然來源的純度可能因采石場的位置而異。
（3）加工技術
如前所述，研磨碳酸鈣更便宜，因為它是由天然礦物機械加工而成的。相比之下，化學合成的沉淀碳酸鈣需要更先進的加工技術。該過程中涉及的化學品、能源和勞動力成本增加了 PCC 的最終價格。
四、高光譜技術測試方解石純度的應用
針對方解石純度的高通量實時檢測難題，傳統方法依賴覆蓋 2335 nm 特征吸收帶的全波段 SWIR 設備（1600-2550 nm），本研究提出基于FigSpec高光譜相機FS-17相機（900-1700 nm）的創新解決方案。
使用FigSpec高光譜相機FS-17獲取的不同方解石樣品的光譜強度，采用Insight標準正態變量（SNV）； 帶有感興趣區域（ROI）標記；
在基于FigSpec高光譜相機FS-17 設備獲取的方解石樣品光譜反射率數據中，通過一階微分處理可有效提取特征信息。研究發現，方解石在 1510 nm 與 1640 nm 處存在顯著的吸收特征峰，該特征可直接用于礦物純度分級的光學分選模型構建。值得注意的是，利用偽彩色圖像可視化技術，即使僅使用短波近紅外（SWIR）波段至 1700 nm 的常規設備，仍可實現礦物純度的有效判別，無需依賴覆蓋至 2500 nm 的高端高光譜成像系統。
實驗數據顯示，若采用覆蓋2500 nm 的全波段 SWIR 相機，通過提取更多精細光譜特征（如 1900 nm 附近的羥基吸收帶），可顯著提升分選模型的判別精度。這一發現為礦物分選系統的設計提供了經濟性與準確性的優化路徑，在保證基礎檢測需求的前提下，可根據應用場景選擇不同成本效益的技術方案。
