【摘 要】
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目前,翡翠产地溯源与掺假识别的指标零散,缺乏智能判定手段,对产地相关精细特征的采集与选择存在瓶颈,产地识别准确度不高,亟需建立一种基于谱学特征的翡翠辨识技术。因此为实现海关对缅甸翡翠快速精准的产地溯源,本论文对缅甸主要产地翡翠进行系统的宝石矿物学对比研究,建立一种智能化识别模型对翡翠产地进行高效快速、简便、无损鉴别。本文选取缅甸达木坎、隆肯、帕敢三个典型场口翡翠原石24个样品为研究对象,利用偏光显
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目前,翡翠产地溯源与掺假识别的指标零散,缺乏智能判定手段,对产地相关精细特征的采集与选择存在瓶颈,产地识别准确度不高,亟需建立一种基于谱学特征的翡翠辨识技术。因此为实现海关对缅甸翡翠快速精准的产地溯源,本论文对缅甸主要产地翡翠进行系统的宝石矿物学对比研究,建立一种智能化识别模型对翡翠产地进行高效快速、简便、无损鉴别。本文选取缅甸达木坎、隆肯、帕敢三个典型场口翡翠原石24个样品为研究对象,利用偏光显微镜、傅里叶红外光谱仪、X射线荧光光谱仪、激光拉曼光谱仪、Fisher判别分析法和人工神经网络模型分析手段,分析研究其化学成分、结构构造、光谱特征,并以分子光谱为基础,利用主成分分析法分别与Fisher判别分析法和人工神经网络结合建立产地判别模型,并对其判别效果进行检验。得到如下结果:1.缅甸三个场口翡翠样品主要矿物组成为硬玉,结构多为变晶结构,其中以粒状变晶结构为主;部分样品可见碎裂结构、交代残余结构。2.缅甸三个场口样品的n Na/(n Na+n Ca)均大于0.8,皆为硬玉质翡翠,其Si O2含量均在56%～60.5%范围内,Na2O含量均在10%～17%范围内,Al2O3含量均在22%～25.5%范围内。3.缅甸三个场口翡翠的中红外光谱主要为由氧基团（M-O）与金属阳离子（M1,M2配位体）引起的振动吸收、Si-O-Si、O-Si-O振动引起。600～400cm-1、800～600cm-1、800～950cm-1、1200～950cm-1四个波段都具有宽吸收带,与硬玉标准红外光谱一致。翡翠近红外光谱吸收峰主要为H2O振动的合频和倍频,主要表现为4530cm-1处强度较弱的M-OH振动吸收峰,5229cm-1处H2O伸缩振动与弯曲振动合频吸收带,7071cm-1处水分子伸缩振动一级倍频吸收峰。4.缅甸三个场口翡翠均具有硬玉特征拉曼光谱,主要表现为(Si-Obr-Si)、非桥氧(Si-Onb1-Al)和(Si-Onb2-Al)振动引起的散射峰,主要峰值为1046、995、878、787、706、585、531、442、382、318、265、212cm-1。5.基于红外光谱的PCA-BP神经网络模型训练组准确率为81.2%,检验组总样品正确率100%;基于拉曼光谱结合PCA-BP神经网络训练组判别准确率为83.1%,检验组判别正确率100%,表明神经网络模型对缅甸三个产地判别的综合准确率较高。论文把这种方法应用在对俄罗斯、缅甸、危地马拉三个国家翡翠产地判别中,红外光谱结合PCA-BP神经网络判别模型中训练样品综合判别准确率为94.2%,检验样品综合判别准确率为91.6%;拉曼光谱结合PCA-BP神经网络判别模型中训练组综合判别准确率为93.48%,检验组综合判别准确率为100.0%。表明PCA-BP神经网络分析法应用于翡翠产地快速鉴别具有一定的实用性和可行性。
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