近红外光谱（NIRS）技术作为一种非破坏性、高效实时的分析手段，近年来在矿石检测领域展现出显著的技术优势。其通过捕捉矿物分子振动对近红外光的特定吸收特征，可在短时间内解析矿石成分、水分及矿物相态等关键参数，为矿产勘探、选矿优化及质量控制提供科学依据。本文从技术原理、应用场景及技术挑战三个维度，系统阐述近红外光谱技术在矿石检测中的前沿进展。

一、技术原理：分子振动与光谱特征解析

近红外光谱技术的核心机理源于物质分子振动能级跃迁的特殊响应?？笫刑囟ɑЩ牛ㄈ玺腔?、碳酸根、硅氧键等）在近红外波段会形成特征吸收峰，构成“分子指纹”。例如：

· 羟基振动：在特定波段呈现强吸收，可用于黏土矿物的快速识别；

· 碳酸盐振动：位于特征波段的吸收峰可精准区分碳酸盐矿物；

· 金属氧化物：铁氧化物在特定波段的吸收特性可实现铁品位的快速反演。

通过高精度光谱仪采集反射或透射光谱数据，结合化学计量学算法构建定量模型，可实现矿石成分的精准预测。研究表明，针对铁矿石总铁含量的检测，模型预测精度显著优于传统湿法化学分析。

二、应用场景：全产业链技术赋能

1.地质勘探与矿物识别

l 蚀变矿物圈定：利用短波红外对蚀变矿物的高灵敏度，可快速绘制矿区蚀变分带图，指导成矿靶区定位。

l 原位快速筛查：便携式设备可在野外现场完成矿物种类鉴定，大幅减少实验室分析的时间成本。

2.选矿流程优化

l 智能分选：基于近红外光谱的在线分选系统可实时识别矿石与脉石，显著提升入选品位并降低能耗。

l 过程监控：通过实时监测矿石成分波动，动态调整工艺参数，有效提高金属回收率。

三、技术优势与挑战

核心优势：

l 非破坏性：无需破碎或化学处理，保留样品完整性；

l 高效性：秒级响应速度，支持产线连续监测；

l 多指标同步分析：单次扫描可同步获取多维数据；

l 环保性：避免使用有毒试剂，符合绿色矿业发展需求。

技术瓶颈：

l 基体效应干扰：矿石颗粒度及表面状态差异可能导致光谱漂移，需通过算法优化解决；

l 模型泛化能力：矿区地质背景差异要求模型具备跨区域适应性；

l 高精度检测需求：低含量元素的检测灵敏度仍需提升。

四、工业实践与创新案例

在工业级应用中，近红外技术的成熟性已通过多项创新方案得到验证。以西派特研发的铁矿石在线分析系统为例，其通过动态光谱补偿技术与全息定标算法，实现了对传送带矿石的实时成分解析。该系统可同步检测总铁、二氧化硅、氧化铝等多项指标，检测效率达到行业先进水平，误差精度满足工业场景需求。针对复杂工况，系统采用多通道校正与自适应滤波算法，显著提升了数据稳定性。该系统将传统实验室分析周期压缩至秒级，同时大幅减少化学试剂使用量，成为矿业高效化与绿色化转型的典型范例。

近红外光谱技术正推动矿石检测从“实验室滞后分析”向“现场实时感知”的范式转变。随着技术迭代与行业适配性提升，该技术已逐步渗透至矿山勘探、生产及贸易全链条。以工业级解决方案为代表的实践成果，不仅验证了近红外技术的工程化潜力，更为矿业提质增效与低碳发展提供了可复用的技术路径。