细微矿物拉曼成像分析技术与方法研究

何佳乐， 龚婷婷， 潘忠习*， 杜谷

(1.中国地质调查局成都地质调查中心， 四川 成都 610081；2.成都理工大学地球科学学院， 四川 成都 610059)

岩矿鉴定是地质观察和研究的重要组成部分，通过对不同岩石矿物或古生物化石的赋存状态、蚀变特征、裂隙、孔隙度发育情况等方面进行观察和分析，为岩石矿物的成因、赋存环境、成岩演化、地层时代研究等提供了依据[1-3]，对找矿、勘探、油气及矿产资源利用起着指导性作用。例如，Tian等[4]对影响致密油生烃能力和储集性能，并与沉积环境密切相关的细粒沉积岩岩相特征进行研究，以其成分作为第一要素，结合岩石类型、颜色、沉积结构、微层理等建立岩相划分方案，以济阳坳陷NY 1井为例，将研究区划分为8种岩相类型；杨富成等[5]通过野外调研及对岩心样的镜下鉴定，确定了巴达铜金矿床成因类型；张殿伟等[6]通过岩性组合分析和古生物鉴定等分析手段，确认湄潭组生烃潜力并建立了两种成藏组合。近年来，随着能源地质、生态地质、健康地质等概念的相继提出，地质工作面临转型和不断深化，其研究主体正逐渐由传统固体矿产向能源矿产、土壤利用等方向转变，研究对象也更趋重于对一些黏土矿物、微细稀有矿物等开展观察和分析[7-9]。例如，Kiristen等[10]研究了土壤中的铝质黏土(高岭石、三水铝石)和铁氧化物(针铁矿、赤铁矿)对陆地生态系统(农田、天然林等)中有机碳 (OC) 储存和稳定性的贡献作用；朱强等[11]对镇原地区洛河组黏土矿物的组成、含量开展了系统研究，认为黏土矿物特征可以作为铀成矿过程中后生流体示踪的重要标志；李光柱等[12]通过对山东微山不同颗粒稀土矿物的赋存状态研究，证明其主要赋存于氟碳酸岩中，极少数赋存于独居石、铈磷灰石中，与方解石、天青石、萤石、石英等嵌布密切，并认为方解石呈微细胞颗粒分布于稀土矿物颗粒中，且不易分离，是造成品位低的重要因素。岩矿鉴定作为多类地质工作的基础以及对地质成果精密性和准确度的反映，其鉴定水平和质量直接影响工作的深入程度和研究程度，这就对该方法的精准度、客观性和系统性提出了更高的要求。

然而，传统的岩矿鉴定方法通常借助光学显微镜由人工观察完成，该方法受鉴定人员自身经验水平、光学显微镜分辨率、相似矿物光性干扰、矿物颗粒大小、含量目估等因素的影响，主观性较大，极易造成镜下定名的精确性降低，从而直接影响鉴定结果的质量，已渐难胜任日益变化的研究需求[13]。随着科技和地质研究的深入发展，以红外光谱[14]、拉曼光谱[15]、X射线衍射[16]、扫描电镜-能谱[17]等高精密大型仪器为基础而产生的AMICS-SEM-EDS[18]、薄片扫描法[19]等岩矿鉴定新方法，可对不同粒径的矿物形貌、组构、含量和元素分布等进行全方位的研究，有效提升了岩矿鉴定的客观性和精准度。但这类方法通常对样品制备有特殊要求，也存在各自局限性。其中，激光拉曼光谱以方便、直观、快捷、高精度及对样品无损等特点区别于其他技术方法，以点-点的扫描方式通过物质特有的拉曼特征峰来对其进行识别，在物质定性分析方面具有较大的优势，是鉴别多晶型、同构型矿物的有效手段[20-21]。主要应用于地质领域中流体包裹体分析[22]、宝玉石鉴定[23]和沉积有机质分析(石墨化碳质拉曼光谱温度计)[24-25]。而随着高分辨大面积快速成像(StreamLineHR)等拉曼面扫描(Mapping)技术的进一步发展，激光拉曼光谱分析由“点”上升到“面”，能通过快速逐点扫描成像来采集选定区域内的光谱数据，直观地对所选区域内的物质成分进行整体识别，被国内外众多学者广泛应用于医学、材料、生物等诸多领域。例如，Zhang等[26]用拉曼Mapping技术方便快捷地对超过20种新旧药品(未过期/过期)进行了精准识别；刘丹童等[27]通过Mapping扫谱对5种常见的微塑料进行定性和定量检测，从滤膜背景上识别出最小粒径为1μm的微塑料；崔楠楠等[28]利用拉曼成像技术研究了不同环境下生存的贻贝的介壳矿物组成。在地质学领域，已有Fernando等[29]通过拉曼Mapping技术确定了富P-Li-Nb-Ta岩浆岩和Buranga伟晶岩中两个磷化物组合的共生关系；Chu等[30]建立了低温拉曼成像技术估算流体包裹体溶质组成的新方法，可以根据水合物拉曼峰面积的分数来估算盐组分的摩尔分数，克服了点分析中存在的问题。但这类研究主要是针对单矿物和流体包裹体，而在岩石薄片鉴定方面较为少见，这不仅限制了拉曼光谱在岩矿鉴定领域的发展，也限制了Mapping技术在地学领域的进一步应用。

本文将拉曼Mapping技术应用于薄片鉴定中，以岩石薄片为研究对象，设置大范围扫描区域，利用自动平台实现样品位移，对区域内矿物进行数据采集、整理，系统地从实验条件、矿物识别、含量统计、综合定名等几个方面对其进行研究，通过与传统鉴定方法的对比来观察鉴定结果的相似性和差异性，进而分析影响鉴定矿物识别准确性的因素，提出解决方法。本实验旨在探索利用激光拉曼Mapping技术直接对岩石薄片进行鉴定的准确性和可行性，其研究成果可弥补传统鉴定和其他方法存在的不足，为直观、大范围地进行镜下微细矿物鉴定提供一种更为便捷、客观的研究手段，拓展拉曼光谱在地质工作中的应用范围。

1 实验部分

1.1 实验样品

本次实验样品均由成都理工大学地球科学学院岩石学实验室提供，原采集地为新疆和田县铁克里克地区。该样品均为日常鉴定所用光薄片(无盖玻片)，厚度为0.03mm，且已附有镜下鉴定原始报告。光薄片可有效减少实验中因盖玻片引起的干扰，镜下鉴定原始报告有利于进行方法的比对，整体上符合本次实验需求。为便于实验操作和区分，将样品编号设为样品1和样品2。

1.2 实验方法

1.2.1分析仪器及工作条件

本文实验在中国地质调查局成都地质调查中心实验室进行。采用英国雷尼绍公司生产的Renishaw Invia Reflex显微共聚焦激光拉曼光谱仪，使用514nm波长的半导体激光器。整个实验在23℃室温、40%湿度下进行。仪器工作条件为：StreamLineHR面扫模式，光栅2400I/mm(vis)，狭缝20μm，波数范围100～1500cm-1，功率15mW，物镜5X～20X，曝光时间10s,叠加次数为1次。数据处理采用WIRE3.4软件。

1.2.2实验步骤

为保证拉曼位移的准确性，测试前先对拉曼光谱仪用标准单晶硅片进行了峰位校正，使520cm-1拉曼特征峰偏移不大于0.01cm-1。随后对激光功率、成像区域、步长等实验条件进行选择。在此基础上，再通过Mapping技术对岩石薄片进行全区域扫谱。将薄片样品置于自动平台上进行全区域拼图，拼图张数视薄片大小和放大倍数而定。然后在StreamLineHR模式下进行成像区域选择。20X物镜下，样品1设置步长为700μm，采集点数300个；样品2设置步长为1500μm，采集点数108个。光谱数据采集完成后利用WiRE3.4进行数据自动处理，通过标准谱图库、已知资料文献等途径对拉曼光谱图进行分析，识别矿物及其种属，并以此为基础统计出每类矿物在此区域中的占比(视为相对含量)，最后根据三大岩岩石分类命名标准中的“附加修饰词+基本名称”定命原则，对该薄片进行综合定名。

2 结果与讨论

2.1 Mapping实验条件选取依据

在学者Burke[31]的研究中，对影响拉曼光谱的实验参数进行了详细阐述，但侧重的是单点扫描方法。而在Mapping测试中，成像区域、步长、激光功率的选择对测试结果有着直接影响，具体体现在：①相同功率下，同一矿物不同分布位置上的峰强不同，如图1a所示，不同点位的石英颗粒在相同的实验条件下峰强有高有低。大范围、长时间的数据采集会因个别测试点位接收能量不均衡而形成不能识别的拉曼光谱图(过饱和或不出峰)。因此单点扫谱适用的激光功率(如20mW)在Mapping扫谱中不一定适合。②面扫区域大小及步长的选取影响采集数据的精细度和测试时间的长短。范围越大、步长越小，囊括矿物越多，分析越细致，但相应扫描时间也会增加(图1中b～c)。③Mapping扫描时，StreamLineHR模式比常规Extended+high(共聚焦)模式耗时更短，适用于无需获取深层次信息的矿物类样品，在时效性上更有优势，可有效降低测试时间成本(由3～4h/片降为1～2h/片)。

图1 不同位置的(a)石英在相同实验条件下的拉曼光谱及(b)样品1和(c)样品2的面扫区域图及步长范围Fig.1 Raman spectra of (a) quartz at different position under the same experimental conditions and mapping area images and step size ranges of (b) sample 1 and (c) sample 2

因此，用Mapping扫谱进行岩矿鉴定前，选择的实验条件需结合样品实际情况(矿物种类、颗粒大小、分布范围)，时间因素和具体研究需求来综合考虑，以将干扰因素降到最低，提高实验结果的准确率。

2.2 矿物组分及含量特征

在本实验中，除了实验条件的影响因素，拉曼光谱图总体呈现荧光干扰背景值过高的现象，推测是受薄片磨制厚薄或颗粒大小不均匀以及不同的矿物性质、背面粘胶等因素影响。测试结束后，样品1根据可识别的拉曼光谱图解析出232个矿物数据，样品2解析出89个矿物数据，识别率在77%～82%区间。将其与标准谱图库和众多矿物拉曼光谱文献资料[32-41]进行峰位拟合、峰位组合对比，显示扫描区域内存在表1中所列的矿物。

根据矿物拉曼光谱数据和区域占比判断，样品1扫描区域内的矿物以长石为主，石英、普通角闪石、黑云母为次，副矿物有磁铁矿、方解石、榍石、绿帘石和磷灰石；样品2扫描区域内的矿物以普通角闪石、斜长石为主，石英、黑云母为次，存在少量磁铁矿、方解石、榍石、锆石(表1)。这些矿物中，石英、黑云母等矿物的鉴定相对简单，使用软件中的矿物标准谱图库进行峰位拟合比对即可辨识。长石和角闪石同为类质同象矿物，其变种甚多，各变种间的拉曼特征峰位范围多有重叠，相对来说谱图解析过程、矿物识别过程较为复杂，需要对其进行详细分析。

表1 样品1和样品2的矿物组成及拉曼特征峰值范围

2.2.1类质同象系列矿物——长石族矿物拉曼光谱特征

长石族是由钾、钠、钙、钡分子组成的架状铝硅酸盐矿物，分子间相互的混溶可形成钠钙长石、钾钠长石和钾钡长石三个类质同象系列(即斜长石、碱性长石、钡冰长石亚族)，每一个系列中又含有众多变种[32]。本文综合各相关文献的研究成果，绘制出长石族矿物主要拉曼特征峰位，具体见表2，以供长石族矿物拉曼光谱比对[32-34]。从每类变种对应的拉曼特征峰位值和组合来看，斜长石亚族和碱性长石亚族的区别主要在中频(400～800cm-1)范围内，510cm-1、475cm-1这两个最明显的特征峰位波数有所变化，前者主要在512～514cm-1、473～479cm-1区间，后者主要在503～509cm-1、479～484cm-1区间，且斜长石亚族在557～570cm-1区间内可见一明显的拉曼谱峰[33-34](表2)。谢俊[33]亦指出，随着有序度的增加，碱性长石拉曼光谱变化主要集中在低频区(<400cm-1)和中频区(400～800cm-1)480cm-1、510cm-1附近，不仅谱峰数量会增加，形态也更尖锐；在斜长石亚族中，随着An端元成分的增加，高频区谱峰向低频偏移，中频区483cm-1和510cm-1附近的谱峰略微向高波数偏移，560cm-1附近的拉曼特征峰强度会持续增加，由钠长石中的最弱到钙长石中接近510cm-1特征峰一半的强度，且波数明显向低频偏移，是区别钙长石和钠长石的特征峰，并据此给出了可大致计算斜长石An牌号的成分与频率公式：

表2 长石族矿物主要拉曼特征峰位

An=4×(577.6-ν)

式中：ν为560cm-1左右峰的频率。

综合上述分析方法，理论上可以利用拉曼光谱对长石族进行区分，但实际情况下还需考虑各峰位波数重叠情况。如韩景仪等[34]所收录的长石拉曼光谱图显示，钠长石最明显的拉曼特征峰波数可在473～480cm-1、507～515cm-1区间变化，这就与大多数长石变种重叠，且易造成与碱性长石的混淆。从表2可以看出，同一亚族下该情况更为明显，如钠长石与更长石、正长石与微斜长石等，彼此中频区间多数峰位均有重叠，需结合低频和高频区的拉曼谱峰来进行分析。但低频区和高频区的拉曼谱峰强度都相对较弱，又易被过高的背景基线掩盖。就本实验样品而言，长石拉曼峰位在样品1中为106～112cm-1、151～153cm-1、157～159cm-1、161～162cm-1、185～190cm-1、194cm-1、284～294cm-1、472～483cm-1、506～514cm-1、1123cm-1区间；在样品2中为108～109cm-1、184～191cm-1、284～293cm-1、472～485cm-1、507～512cm-1、1100cm-1区间(表1)。两个样品均具有最明显的拉曼特征峰组合(472～485cm-1、507～514cm-1)，符合长石族矿物510cm-1、475cm-1的拉曼峰特征(表2)。但由于荧光干扰，大部分可辨认的拉曼光谱峰都在低-中频区间，还有一些仅剩最明显的480cm-1、510cm-1附近特征峰。在这种情况下，仅凭拉曼光谱来对长石进行划分就变得困难且不可靠，最简便的是结合镜下矿物光性特征来辅助分析。

以样品1中的长石为例，由于钠长石的拉曼特征峰位在斜长石变种中较为特殊，与碱性长石有相似之处，可在不考虑钠长石的基础上先确定斜长石亚族(主峰<510cm-1，位于506～509cm-1区间且拥有290～293cm-1、479～483cm-1波数组合)，再根据钠长石与碱性长石之间的差异峰来区分两者。由表2可知185～190cm-1、194cm-1拉曼峰基本为钠长石独有，碱性长石主峰>510cm-1，位于512～514cm-1区间且拥有106～110cm-1、157～158cm-1、284～286cm-1、472～476cm-1、1123cm-1峰位组合。剩余不易区分部分则通过观察双晶特征来判断(图2a和图2b)。

经分析，样品1中斜长石要多于碱性长石，其变种在钠长石～中长石范围间，由于镜下观察有环带结构和卡纳联晶、聚片双晶(细密)，因此考虑以钠长石、更长石为主，有少量中长石存在[32]。碱性长石峰位组合属于正长石～微斜长石范围，部分峰位与两者有些微差异(相差1～2cm-1)，结合镜下出现的条纹特征和卡式双晶，判断其为条纹长石(高温形成的正长石在冷却为低温微斜长石过程中因钾、钠分子固溶体分离而形成的交生体)[32,35]。样品2长石拉曼特征峰组合均可归于斜长石亚族，并与变种钠长石、拉长石类似，结合峰位组合和光性特征来判断，以拉长石为主(表1、表2)。

2.2.2类质同象系列矿物——角闪石族矿物拉曼光谱特征

角闪石是由Si—O四面体组成的双链结构的硅酸盐矿物的统称，类质同象现象十分普遍，其晶体结构特性会使Ca2+、Mg2+、Fe2+、Fe3+等阳离子互相取代而形成多种固溶体系列(如钙质角闪石类、镁铁质角闪石类、碱质角闪石类等)[32]。早期角闪石类拉曼光谱研究多集中于透闪石-阳起石系列，主要是利用拉曼光谱分析阳离子分布对O—H键的影响来确定阳离子在角闪石结构中的占位情况[36-38]。随后黄恩萍[39]对角闪石开展了整体性研究，对角闪石族拉曼光谱特征进行了分类，指出角闪石族的拉曼光谱以Si—O—Si之对称拉伸振动为基础，最明显的峰位在660～675cm-1之间，并随阳离子含量的增减呈现向低频或高频移动的特点，不同固溶体系峰位组合复杂且具有明显差异，在研究峰位变化时，需结合多种离子相互替代的综合因素来考虑。近来亦有韩景仪等[34]收录了大部分角闪石类的拉曼光谱图，以及代路路等[40]对主要成分为阳起石、透闪石的青玉和碧玉作了谱学特征研究。这些研究丰富了拉曼光谱在角闪石族中的应用范围，拓展了角闪石的拉曼光谱图种类。

本文结合已有资料整理出角闪石族矿物主要拉曼特征峰位，具体见表3，以方便进行区分和比对。

表3 角闪石族矿物主要拉曼特征峰位

但综合来看，闪石族矿物的拉曼谱峰情况与长石族矿物类似，依然存在各种属间波数重叠的现象，再加上本实验中矿物弱峰易被荧光掩盖的特点，解析时也需借助矿物光性特征来判断。如样品1和样品2中的部分矿物拉曼光谱图仅显示660～680cm-1特征主峰，并无其他峰位可参考，既可将其视为角闪石(660～675cm-1)，也可视为磁铁矿(663～668cm-1，图2中的a和f)。此时，通过该矿物的镜下光性特征(透明矿物，具淡绿-绿色多色性、半自形粒状-柱状)，即可判断为角闪石[32,34]。再结合岩性特征、矿物组合考虑，在317cm-1、365cm-1、371cm-1、550～565cm-1、663～680cm-1、731cm-1、746cm-1、797cm-1、901cm-1、929～940cm-1、1020～1023cm-1、1029cm-1峰位组合的基础上，样品1与样品2中的所有角闪石可大致归为普通角闪石系列中的韭闪石～淡闪石类。

2.2.3其他矿物的拉曼光谱特征

除类质同象矿物外，其余矿物的拉曼特征峰经软件中标准谱图库拟合比对，均可准确识别，具体峰位呈现范围详见表1，在此不作赘述。其中富镁与富铁黑云母的峰位略有不同，资料显示富镁黑云母548cm-1峰不显著，因此样品1中的云母可能为富铁黑云母(548cm-1)，样品2则可能为富镁黑云母(188～190cm-1、550～557cm-1、677～682cm-1、783cm-1、901cm-1)[41-42]。值得注意的是，部分矿物间存在紧密伴生的情况(如石英与长石、榍石与角闪石)，或次生蚀变的情况(长石碳酸盐化蚀变为方解石等)，此时一个数据采集点位获得的拉曼光谱图可能包含不只一个矿物的特征峰信息，故在分析每个拉曼谱图时需根据峰位组合进行仔细分辨，以免造成误判而影响含量的准确统计，如图2d的石英(129cm-1、356cm-1、465cm-1)与长石(480cm-1、513cm-1)；图2g的方解石(155cm-1、282cm-1、1088cm-1)与磁铁矿(669cm-1)，方解石(1085cm-1)与长石(109cm-1、475cm-1、513cm-1)；图2h的榍石(163cm-1、255cm-1、335cm-1、469cm-1、549cm-1、609cm-1)与角闪石(669cm-1、365cm-1)。此外，需注意不同的矿物间也存在单个拉曼峰位相同的情况，如绿帘石和方解石都具有1086cm-1左右的拉曼特征峰(图2中e和g)，因此谱图解析时切忌仅凭单个特征峰位来进行判断。

图2 样品中矿物的拉曼光谱图Fig.2 Raman spectra of mineral in the samples

2.2.4含量统计

经过对每个拉曼光谱图进行分析，识别出不同的矿物种类后，根据各类矿物与总矿物数据的比值，来确定其在扫描区域内的占比，并以此作为相对含量来参与其后的综合定名(表1)。分析表明，样品1中以长石为主，其中斜长石和碱性长石各占总量的49.1%、21.1%，二者同为主要矿物。其次为石英、普通角闪石和富铁黑云母，分别占16%、7.8%和0.4%，共同构成次要矿物。磁铁矿、方解石、榍石、绿帘石和磷灰石，总体约5.6%，为副矿物。样品2中的矿物以普通角闪石和斜长石为主，分别占比43.8%、24.7%。石英和富镁黑云母为次，各占比12.4%和10.1%。副矿物有磁铁矿、方解石、榍石和锆石，共占比10%左右。

2.3 综合定名

根据以上矿物种类及含量分析结果，依据《岩石分类和命名方案火成岩岩石分类和命名方案》(GB/T 17412.1—1998)中“附加修饰词+基本名称”定命原则以及定名步骤，首先将样品1的石英(Q)、斜长石(P)、碱性长石(A)各自含量按总量100%重新换算为18.56%、56.96%和24.48%。并将其代入斜长石比率公式P’(%)=100×P/(A+P)计算出P’=69.9%，用以上结果进行QAPF分类投图，显示其“基本名称”为石英二长闪长岩；接着通过观察矿物粒径、结构、含量等信息，按标准规范来确认参与定名的“附加修饰词”组成内容，最终将该样品定名“细粒角闪石英二长闪长岩”。

样品2定名过程与样品1相似，其依据为《岩石分类和命名方案变质岩岩石分类和命名方案》(GB/T 17412.3—1998)。综合主矿物成分(斜长石、角闪石)及各自含量(角闪石>40%，斜长石约24%，暗色矿物黑云母>10%)、结构(粒柱状变晶结构)、粒径(细粒)和矿物定向程度，最终将其定名为细粒黑云母斜长角闪岩。

3 方法对比及影响因素分析

3.1 拉曼Mapping技术与主要岩矿鉴定方法对比

本实验通过拉曼Mapping技术完成了岩石薄片全区域鉴定，将上述实验结果与样品所附原鉴定报告(经由传统人工鉴定方法分析)进行对比，无论是鉴定内容(矿物组成、含量分析)，还是综合定名，均较为一致，其差异主要体现在对细微矿物的识别以及对个别矿物的含量统计方面(表4)。

从表4中可以看出，与传统鉴定方法相比，拉曼光谱依托1～2μm的光斑和Mapping面扫技术的自动性和精确性，在矿物种类识别方面，不仅能检测出石英、长石、角闪石等主要矿物，对绿帘石、榍石、磷灰石、锆石和磁铁矿这类在样品中含量极少的微细矿物和不透明矿物的识别率也较强，基本覆盖了传统鉴定方法鉴定出的全部矿物，且更为精确(如样品1中的方解石、榍石、绿帘石和磷灰石，样品2中的方解石、锆石)。传统鉴定往往会将这类微细矿物遗漏或忽略，或因光性特征相似性等问题，与其他矿物混淆，从而影响鉴定结果(如样品2中的磷灰石)。在含量分析方面，拉曼光谱Mapping技术运用统计法，以矿物识别为基础，扫描区域内步长间距设置越短，矿物识别率越高，谱图解析越准确，含量统计越精确，弥补了传统目估法所欠缺的客观性。表4中两个方法在石英、长石、角闪石等个别矿物含量上存在差异性，亦不乏上述原因。在确定实验条件的正确设置、矿物识别率和谱图解析度较高的情况下，应以拉曼光谱的分析为准。

表4 拉曼Mapping和传统鉴定方法对比

此外，相较于岩矿测试领域其他前沿技术(如AMICS-SEM-EDS[18]、薄片扫描法[19]等)，拉曼光谱Mapping技术最主要的优势就是操作方便快捷，且对样品无损，可大范围扫描最小到1～2μm的微细矿物。该优势使其无需考虑样品形状、大小以及再加工(如扫描电镜片镀碳等)会对矿物镜下观测带来的影响，也便于后续研究对样品的再利用。而通过连接的光学显微镜和开放的自动平台，亦可在方便样品换取的同时，通过透射光或反射光在50X～1000X视域下直观地对薄片样品中的矿物进行观测操作，避免了因无透射光或因放大倍数太大需要先对所需区域圈点再来观测带来的不便。

这些特点使拉曼光谱Mapping技术在岩矿鉴定领域自有其优越性，但相应的，该方法受技术所限，也会受一些因素的影响而造成鉴定准确率下降，测试前充分考虑这些影响因素可有效降低测试难度并提升准确度。

3.2 影响拉曼Mapping鉴定准确性的因素及解决方法

对于传统鉴定来说，准确率为方法自身条件所局限，一直就是鉴定的难点[13]；而对于激光拉曼光谱这类高精度的方法来说，影响因素主要有：①实验条件的设置(主要为激光功率和步长的设置)。②荧光干扰。③标准谱图库和相关文献资料的缺失。④类质同象矿物拉曼光谱的相似性干扰。⑤蚀变矿物的峰位偏移。

其中①和②是主要因素，由条件实验结果可知正确进行参数设置直接影响区域内矿物数据的采集率，必须考虑到不同矿物种类对于功率接收的不均衡性以及矿物颗粒大小对于步长设置的合理性。而荧光干扰则历来是拉曼检测的难点，目前尚无完全的解决方法，只有通过选择不同的激光器避免(如1064nm的激光器)。其次，定性分析是一个由未知到已知的过程，通常需要对照标准谱图库和前人研究资料来完成，资料的缺失、峰位相似度过高均会对拉曼光谱图解析造成困难，从而间接降低矿物的识别率。因此③～⑤也是影响因素之一，更多的是影响拉曼光谱图的解析率，这就要求解析这类矿物的拉曼光谱时结合全部拉曼峰位及峰位组合来综合分析，必要情况下还需结合矿物镜下光性特征来进行判断。

鉴于上述情况，若在Mapping分析之前就对部分复杂矿物进行特征分析，可减小后期数据处理的繁杂程度。另外，本次研究样品表面蚀变程度轻微，拉曼谱峰位置普遍在标准峰位范围内，当退晶化、蚀变程度较重时，其矿物的拉曼特征峰会发生一些偏移，若通过观察光性特征亦无法解决，则需用其他成分分析技术(如扫描电镜-能谱等)协助判断。而灵活运用以上方法解决测试中遇到的问题，则需研究人员具有一定的拉曼光谱解析和岩矿鉴定能力。

4 结论

基于拉曼光谱Mapping技术，以普通光薄片为研究对象，对实验条件、矿物识别、含量统计、综合定名等方面进行系统的岩矿鉴定。其鉴定结果与传统鉴定方法比较，仅在微细矿物识别和个别矿物含量统计上有差异，总体精确度、相似度较高。此研究成果弥补了传统岩矿鉴定方法受人为影响因素较大、主观性强等方面的不足，为直观地进行镜下微细矿物识别和鉴定提供了一种准确、有效的研究方法。

但需注意的是，该方法本身易受荧光干扰、实验条件设置的影响；矿物识别和种属划分一方面受标准谱图库和前人研究资料的限制，另一方面依然取决于研究人员对拉曼光谱的解析和鉴定能力。建议针对以下方面进行深入研究：①建立能有效降低荧光干扰对Mapping扫谱影响的方法；②开展常见类质同象矿物的拉曼光谱研究，建立专门的各亚族矿物标准图库；③加强与其他定量技术方法的联用及提升专业人员能力，形成一套完善的岩矿鉴定标准化体系。