自動解析

地質学的事象の地球化学的モデリングは、変成について記録した岩石の鉱物学と総化学組成の知識に基づいています。ZEISS Mineralogic 2Dは、標準試料ベースのEDS解析により、一回の解析でミクロンスケールで正確かつ実用可能な総化学組成、鉱物学、およびphase chemical zonationを提供します。これにより、短時間で結果が得られ、取得しなければならない裏付けデータの量が減少します。WDSを使用して微量元素プロファイルを取得する場合、またはTOF-SIMSおよびLA-ICP-MSで使用する座標マップをエクスポートする場合は、ボタン1つで目的の結晶粒に戻ることができます。高い精度を得るためには、非常に高感度な標準ベースのEDS定量分析を使用します。より迅速な解析には、BSDのSEM像を選択します。固溶体の最終要素を識別するには、要素比ルールを含めます。高分解能イメージングと充実した画像処理機能の組み合わせにより、これまで不可能だったアプリケーション上の課題を解決する強力な手段が得られます。

地質学的研究では、複雑で不均一なシステムを扱うことが多いため、単純な分類基準ではシステムを完全に評価できないことがあります。そのような場合は、鉱物化学で形態学的パラメータを用いることで、鉱物学的情報をさらに詳しく評価し、重要なエビデンスを鑑別できます。岩相を分類し、粒子を自動的に分類、鉱石の種類を識別・定量化し、化学的および形態化学的分類を組み合わせて鉱物のテクスチャを明記します。粒径、形状パラメータ、グレーレベル、および空孔率と化学特性を組み合わせることで、インラインで形態化学の定量化を実現し、解析終了時に結果を即座に集計して表示します。黄鉄鉱や針鉄鉱の結晶と多孔質のインスタンスを区別して、鉱物の生成、バイオミネラリゼーションのインスタンスをより詳細に評価し、事実に基づいて作業上の意思決定をすることができます。

「自動鉱物学」という言葉は、走査電子顕微鏡（SEM）の使用と同義語として数十年にわたって使われてきました。SEMベースのエネルギー分散型X線分光方（EDS）による化学測定を用いた鉱物の分類は、顕微鏡検査において迅速な自動相識別を実現する唯一の方法でした。

DeepReconのノイズ低減深層学習アルゴリズムによって強化されたX線顕微鏡のイメージング機能を最大限活用することで、Mineralogic 3Dは減衰測定に基づいて試料の鉱物学的情報を自動的に分類します。断層撮影スキャンで鉱物を分類する能力は独自のものであり、3D再構成対象の形態測定と組み合わせることで、標準データおよびカスタマイズされたデータ出力（真の粒径・形状や鉱物間の関連測定など）の計算が可能になります。

2D自動鉱物学では、露出した表面またはエッジに基づく遊離、線形接触に基づく鉱物の関連、試料台座の表面に露出した相に基づくモーダル鉱物学が提供されるのに対し、3D鉱物学では、粒子の体積と未変質粒子の表面における露出に基づいて遊離が測定されます。鉱物群は、他の鉱物相との完全な鉱物表面接触に基づいており、モーダル鉱物学解析はすべての結晶粒、すなわち粒子の表面に露出した結晶粒および内部に存在する結晶粒を明らかにします。

ZEISS Mineralogic 3Dは、X線顕微鏡技術と深層学習アルゴリズムを適用し、3Dでの自動鉱物学解析を実行します。これにより、粒子の同定、鉱物の分類、遊離および関連性の測定を含むデータ出力が提供されます。