Minéralogie quantitative au microscope électronique à balayage et ...

Minéralogie quantitative au MEBiiListe des figuresFigure 1 : Variabilité de l’erreur d’analyse selon le nombre d’images analysées ..........................5Figure 2 : Représentation schématique de l’interaction entre un faisceau d’électron etla surface d’un échantillon .............................................................................................8Figure 3 : Poire de diffusion .........................................................................................................10Figure 4 : Représentation schématique de l'énergie de distribution des électrons émis parun échantillon ...............................................................................................................10Figure 5 : Représentation schématique d'un microscope électronique à balayage équipéd'un système de microanalyse de rayons X..................................................................12Figure 6 : Détecteur de rayons X à spectromètre de diffusion d'énergie......................................13Figure 7 : Organigramme des analyses minéralogiques avec la méthodologie SEMIAD............17Figure 8 : Organigramme du traitement des données avec la méthodologie SEMIAD................18Figure 9 : Organigramme validation des analyses granulométriques et minéralogiquesavec la méthodologie SEMIAD ...................................................................................19Figure 10 : Identification minéralogique dans un espace à deux dimensions Fe-S .......................20Figure 11 : Aire d'analyse selon la taille de la particule.................................................................21Figure 12 : Courbe d’accumulation granulométrique relative et différentielle en fond desection...........................................................................................................................22Figure 13 : Courbe d’accumulation minéralogique relative et différentielle en fond desection...........................................................................................................................23Figure 14 : Schéma de section aléatoire dans une population homogène de particulessphériques.....................................................................................................................24Figure 15 : Distribution des diamètres apparents par section aléatoire dans une populationhomogène de particules de 22,5 µm de diamètre .........................................................25Figure 16 : Validation granulométrique : distributions granulométriques cumulées d'unéchantillon de quartz pur par analyse au granulomètre laser et au MEB.....................27Liste des tableauxTableau 1 : Nombre de grains par image selon la précision requise ...............................................4Tableau 2 : Validation minéralogique : composition minéralogique d'un mélange de minérauxpurs, analyse par chimique élémentaire – calcul minéral et analyse au MEB ...........28Tableau 3 : Validation minéralogique : comparaison des erreurs théorique et réelle sur unmélange de minéraux purs ..........................................................................................28Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 11. IntroductionLa connaissance minéralogique est la caractéristique fondamentale d’un matériel solide. Elles’applique dans de nombreux cas comme l’étude des sols, des sédiments, des minerais ou desrejets miniers. Les besoins et les implications d’une description minéralogique adéquate seretrouvent dans des domaines aussi variés que la géologie, l’agriculture, la foresterie, laminéralurgie ou l’environnement. La connaissance minéralogique comprend de manièreexhaustive les aspects suivants (Lastra et al., 1998; Petruk, 2000) :• Composition minéralogique : formule chimique des minéraux présents;• Variabilité minérale : composition en impuretés élémentaires des différentes phasesminérales;• Granulo-minéralogie : distribution granulométrique par phase minérale;• Morpho-minéralogie : différenciation des phases minérales de composition identique mais decristallographie différente (polymorphes);• Assemblage minéralogique : minéraux mixtes ou libres, composition en impuretés minérales.Les techniques conventionnelles comme la diffraction aux rayons X ou l’analyse ICP-AES aveccalcul minéral possèdent des limitations. Pour la diffraction, le matériel doit être de granulométrieinférieure à 63 µm, la matière organique pose des problèmes et les grains amorphes ou lesminéraux faiblement présents (< 1% poids) sont difficilement détectables. Quant à l’analyse ICP,les difficultés se trouvent dans la différenciation de minéraux porteurs des mêmes éléments; lecalcul minéral ne permet plus de retrouver leur concentration dans l’échantillon à partir desteneurs élémentaires (Knight et al., 2002).Les récentes techniques se basent de plus en plus sur l’analyse d’images. Ces techniques se sontgrandement développées grâce au progrès informatique : augmentation de la capacité de stockageet de la vitesse de calcul des ordinateurs. Il existe, de nos jours, de nombreux logiciel qui aidentde manière très conviviale à l’analyse d’images (Knight et al., 2002). Ce type de logiciel, coupléau microscope électronique à balayage, a permis le développement d’une méthode de minéralogiequantitative très efficace.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 22. Revue de littératureLes techniques de minéralogie ont fait un progrès considérable depuis l’avènement de l’èreinformatique. Les méthodes basées sur la diffraction aux rayons X et l’ICP (Inductive CoupledPlasma) couplée au calcul minéral ont montré leur limitation dans le domaine de la quantificationdes phases minoritaires et de la différenciation de certaines phases minérales porteuses desmêmes éléments. Les progrès informatiques portant sur les capacités de stockage de données etde vitesse de calcul ont rendu l’analyse d’images très compétitive face au comptage de pointsinitialement utilisé.Les possibilités de l’analyse d’image sont multiples et variées :• Identification des phases minérales;• Détermination quantitative des minéraux;• Granulométrie;• Forme des grains et texture minérale;• Maille de libération;• Associations minérales;• Recherche de minéraux minoritaires.Ces domaines de caractérisation ont été très bien étudiés par Lastra et ses collaborateurs (Petruket al., 1991; Cabri et al., 1998; Lastra et al., 1998; Lastra et al., 1999)La principale hypothèse de l’analyse d’images est l’égalité entre le pourcentage volume en troisdimensions et le pourcentage des surfaces deux dimensions mesuré sur une image. Cette relationfut démontrée en 1848 par De Lesse (Delesse, 1848; Lindqvist et Akesson, 2001).L’analyse d’images est basée sur quatre étapes principales :• Acquisition de l’image;• Traitement de l’image;• Préparation de la mesure sur l’image binaire;• Mesure des paramètres recherchés.Cependant avant de pouvoir en arriver à ces étapes d’analyse d’image, il est nécessaire depréparer l’échantillon.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 32.1 Préparation de l’échantillon en section polieLastra et al. (1998) résument ainsi les principales contraintes lors de la préparation del’échantillon pour l’analyse d’images :• Représentativité : La surface de la section polie doit être aussi représentative que possible del’échantillon en trois dimensions;• Agglomération : Le montage en section polie doit être fait en évitant les agglomérations etavec un échantillon le plus homogène possible;• Tamisage : Il est conseiller de tamiser l’échantillon avant la préparation;• Ségrégation : Il faut veiller à éviter la ségrégation par densité lors de la mise en résine;• Bulles d’air : Il est préférable d’éviter les bulles d’air;• Polissage : Il convient de minimiser le relief au polissage ainsi que de minimiser le retrait degrains de la résine lors du polissage.2.2 Acquisition de l’imageLa première étape de l’analyse d’images est l’acquisition de l’image et, pour ce faire, plusieurstypes d’image sont possibles : image de microscopie optique à transmission, à réflexion,microscopie électronique en détection BSE (électrons rétrodiffusés) ou EDS (émissions de rayonsX). Chacune présente ses caractéristiques propres; les plus utilisées à l’heure actuelle sont lesimages de microscopie électronique à balayage. Les images BSE présentent les numérosatomiques moyens des minéraux sous forme de teintes de gris. Certains minéraux, cependant,présentent des numéros atomiques moyens trop proches pour être différenciés (Wilson et Lastra,1999). Le système de détection EDS est supérieur aux images BSE par l’obtention d’imagesélémentaires pour une même zone de la section polie. Il est donc possible de combiner leséléments entre eux de manière à discriminer des minéraux de compositions différentes mais aussides minéraux porteurs des mêmes éléments par différentiation de teintes pour une imageélémentaire. Ces différentes teintes reflètent les différences de concentration massique del’élément dans les grains de la zone.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 4Nombreux sont les paramètres à fixer avant d’obtenir une image qui sera analysée. Legrossissement doit être fixé de manière à obtenir de 50 à 200 particules par image (de manièregénérale entre x40 à x400) (Lastra et al., 1998). Le nombre d’images est aussi un point importantà connaître avant l’analyse; la norme ASTM E 562-76 est proposée par Lastra et sescollaborateurs (1998) pour donner un ordre de grandeur théorique du nombre d’image (Tableau1).Tableau 1 : Nombre de grains par image selon la précision requise (d’après la norme ASTM E 562-76)Minéraux ciblés Précision requise Nombre de grains à analyserComposition globaleComposition globale10 %5 %4001600Phase présente à 40 %Phase présente à 40 %10 %5 %1 0004 000Phase présente à 1 %Phase présente à 1 %10 %5 %40 000160 000La précision réelle peut parfois varier de 1,5 à 3 fois la précision théorique. Cette dernière estbasée sur des distributions binomiales (Jones, 1987). La relation suivante (équation 1) est déduitede la statistique de la loi binomiale :4(1− p)E = (1)pNOù : E est l’erreur relative sur p à un intervalle de confiance de 95 %p est la proportion du minéral visé (inconnu a priori)N est le nombre total de particules analyséesInversement, il est possible de déterminer le nombre d’images nécessaires pour obtenir uneprécision donnée (équation 2) :4(1− p)= (2)n2pE N iOù :n est le nombre d’images à analyser.p est la proportion du minéral visé (inconnu a priori).E est l’erreur relative sur p à un intervalle de confiance de 95 % (E est la précision del’analyse).N i est le nombre de particules contenues dans une image.Le nombre d’images à analyser pose problème, car toutes les images ne sont pas représentativesde l’échantillon global. La totalité de la surface de la section polie est représentative, aux erreursprès de préparation, mais l’hétérogénéité intrinsèque de cette surface à l’échelle de l’imageanalysée contrôle le nombre d’images nécessaires pour une bonne analyse.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 5Un des meilleurs moyens pour tester l’hétérogénéité de la section polie est de tracer l’évolutiondu pourcentage volumique ou surfacique mesuré, en fonction du nombre d’images analysées(Figure 1). On peut ainsi trouver, par exemple, qu’il suffit de 30 images pour atteindre unestabilité de l’erreur d’analyse autour de 0,7 %, alors qu’il suffit de 20 images pour atteindre unestabilité autour de 15 % (Lastra et al., 1998).CompositionminéraleErreur théorique par la loi BinomialeCompositionréelleErreur réelleNombred’imagesanalyséesFigure 1 : Variabilité de l’erreur d’analyse selon le nombre d’images analyséesIl est important aussi de noter la calibration de l’image entre pixels et micromètres selon larésolution de l’image (codage et qualité de l’image).2.3 Traitement de l’imageLe principe du traitement de l’image est d’acquérir une image de la plus haute qualité possible etde lui appliquer le moins de filtres possible pour arriver à épurer l’information recherchée. Cetteinformation est mise en forme sur une image binaire, c'est-à-dire une ségrégation simple entre cequi est de l’information et ce qui n’en est pas.Des auteurs (Wilson et Lastra, 1999) ont développé un programme qui permet de préciserl’analyse de minéraux dont les teintes de gris se chevauchent en détection BSE. Trois étapes sontutilisées :• Discrimination des teintes de gris de l’image BSE. Quatre classes de teintes de gris sontprincipalement définies regroupant souvent des minéraux différents. Les paramètres debrillance et de contraste du MEB influencent grandement cette étape de binarisation et denettoyage de l’image; il convient de les optimiser dans l’optique d’un meilleur traitement(Wilson et Lastra, 1999);• Discrimination par cartographie élémentaire en rayons X des minéraux de même groupe enBSE; cette méthode est non quantitative pour la composition élémentaire des minéraux (Fielddot mapping technique ou Window dot mapping technique);• Discrimination par pointage des particules qui ont une même réponse d’intensité parcartographie élémentaire (X-ray count technique).Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 62.4 Préparation de la mesure sur l’image binaireCette étape permet une dernière correction de l’image avant la mesure de l’information. Elleconsiste à enlever les éléments de l’image qui ne sont pas des minéraux, à décoller des particulesen contact ou bien à nettoyer les halots lumineux en bordure de grains (effet de bord) (Wilson etLastra, 1999; Petruk, 2000; Knight et al., 2002). Pour ce faire différents filtres sont utilisés :• Filtre qui enlève les particules inférieures à une taille choisie par l’utilisateur (une certainequantité de pixels);• Filtre Erode-dilate-and : il s’agit d’une érosion et d’une dilatation des particules avec uneopération booléenne « et (and) » entre l’image d’origine et l’image dilatée de manière àobtenir la dimension originelle des grains.• Filtre Erode-mark object : il s’agit d’une érosion d’images suivie d’une comparaison avecl’image originale pour en dégager les objets (particules grains) en commun (Lastra et al.,1998).2.5 Mesures des paramètres désirésL’analyse comprend l’étape de mesure de l’information une fois tout le processus de traitement etd’épuration de l’information effectuée. Plusieurs axes existent concernant l’analyse de poudresminérales :• Identification des minéraux;• Quantification :- Par mesures de l’aire des particules- Par mesures linéaires de transepts régulièrement répartis au travers de l’image;• Distribution granulométrique :- Par mesures surfaciques : plusieurs définitions de diamètre représentatif de la particule entrois dimensions sont proposés (Petruk, 2000) : diamètre en approximant la particule à uncercle, à un carré…- Par mesures linéaires : plusieurs mesures de diamètre par tracé linéaire au travers de laparticule sont effectués et différents diamètres représentatifs sont proposés : diamètremoyen, diamètre maximum…• Morphologie des grains : la description de la morphologie d’une particule est sans doute lacaractéristique la plus diversifiée en analyse de grains :- Rapport aire/périmètre;- Aspect ratio;- Circularité;- Mesure de l’irrégularité de frontière de grains : l’image binaire est traitée en érosion degrains par l’intérieur jusqu’à l’obtention d’une bordure d'un pixel d’épaisseur. Une mesuredu degré de circonvolution des figures est ensuite appliquée (Lastra et al., 1998)• Associations minérales : il s’agit de grains formés par l’association de plusieurs minérauxdifférents. Diverses techniques se proposent de décrire l’état d’association minérale degrains (Lastra et al., 1998; Petruk, 2000) :Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 7- Technique de particule binaire;- Méthode des particules à minéral dominant;- Composition moyenne sur une particule moyenne;- Proportion de minéral en contact avec un autre.À l’aide de combinaisons basées sur des opérations booléennes entre images élémentairesobtenues en EDS, il est possible de retrouver des images monominérales. Ainsi, chaque surfaceminérale peut être mesurée séparément. Une image multicolore synthétise la discriminationminérale résultante des combinaisons des images élémentaires (Knight et al., 2002). Des imagesélémentaires en haute définition sont cependant requises.De nombreux logiciels d’analyse d’images permettent, de nos jours, de réaliser ces différentesétapes. Ainsi des logiciels comme Adobe Photoshop ou Favea Pro, commercialisés, pour le grandpublic, offrent de larges procédures de traitements ainsi qu’une flexibilité dans les formatsd’images analysables (Knight et al., 2002)Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 83. La microscopie électronique à balayageLa technique de quantification minéralogique décrite dans ce rapport est basée sur l’analysed’images provenant d’un microscope électronique à balayage. Cette partie du travail se proposed’aborder le fonctionnement et les principes de la microscopie électronique à balayage (MEB),principal outil d’analyse de cette méthode de quantification minéralogique.3.1 Principe de la microscopie électronique à balayageLe principe du balayage consiste à explorer la surface de l'échantillon par lignes successives et àtransmettre le signal du détecteur à un écran cathodique dont le balayage est exactementsynchronisé avec celui du faisceau incident. Les microscopes à balayage utilisent un faisceau trèsfin qui balaie, point par point, la surface de l'échantillon.Interactions du faisceau électronique avec l'échantillonSous l'impact du faisceau d'électrons accélérés, des électrons rétrodiffusés et des électronssecondaires émis par l'échantillon (Figure 2) sont recueillis sélectivement par des détecteurs quitransmettent un signal à un écran cathodique dont le balayage est synchronisé avec le balayage del'objet.Faisceau d’électrons incidents(énergie E 0 )e rRXe AÉchantillone sCLégende :e r : électrons rétrodiffusése s : électrons secondairese A : électrons Augere t : électrons transmisC : cathodoluminescenceRX : rayons X: rayonnement électronique: rayonnement électromagnétiquee tFigure 2 : Représentation schématique de l’interaction entre un faisceau d’électron et la surface d’un échantillon• Émission d'électrons secondaires :Il s’agit d'électrons arrachés par ionisation. Certains électrons incidents de faible énergie (< 50eV) sont éjectés de l'échantillon sous l'effet du bombardement. Comme seuls les électronssecondaires produits près de la surface sont détectés, ils formeront des images avec une hauterésolution en profondeur (3-5 nm). Le contraste de l'image est surtout donné par le relief del'échantillon mais on peut également observer un contraste chimique dans le cas de grandesdifférences de numéros atomiques.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 9• Émission d'électrons rétrodiffusés :Les électrons accélérés dans la colonne pénètrent dans l'échantillon. Un parcours plus ou moinsimportant dans la matière leur fait perdre une fraction de leur énergie. La trajectoire suivie estaléatoire, et ils peuvent revenir vers la surface. Ils sont alors détectés après leur sortie del'échantillon. Du fait de leur plus grande énergie, les électrons rétrodiffusés peuvent provenird'une profondeur plus importante, et la résolution de l'image sera moins bonne qu'en électronssecondaires (6-10 nm). Suivant le type de détecteur utilisé, les électrons rétrodiffusés fournissentune image topographique (contraste en fonction du relief) ou une image de composition(contraste en fonction du numéro atomique moyen).• Émission de rayons X :Le faisceau d'électrons est suffisamment énergétique pour ioniser les couches profondes desatomes et produire ainsi l'émission de rayons X. La résolution spatiale d'analyse dépend del'énergie de la raie X détectée, de la nature du matériau et de la fluorescence secondaire. Elle est,en général, supérieure au micromètre.• Émission d'électrons Auger :Ce sont des électrons dont la faible énergie est caractéristique de l'élément émetteur (utilisés pourl'analyse élémentaire) et du type de liaison chimique.• Cathodoluminescence :Lorsque des matériaux isolants ou semi-conducteurs sont bombardés par le faisceau d'électrons,des photons de grande longueur d'onde (ultraviolet, visible) sont émis. Le spectre obtenu dépenddu matériau étudié et de sa pureté.• Canalisation d'électrons :La pénétration du faisceau d'électrons dans un cristal est fonction de son incidence par rapport àune famille de plans interréticulaires. Le contraste des images en électrons rétrodiffusés donnerades renseignements sur la structure cristalline du produit.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 10En pénétrant dans l'échantillon, le fin faisceau d'électrons diffuse peu et constitue un volumed'interaction (poire de diffusion, Figure 3) dont la forme dépend principalement de la tensiond'accélération et du numéro atomique de l'échantillon. Dans ce volume, les électrons et lesrayonnements électromagnétiques produits sont utilisés pour former des images ou pour effectuerdes analyses physico-chimiques. Pour être détectés, les particules et les rayonnements doiventpouvoir atteindre la surface de l'échantillon. La profondeur maximale de détection, donc larésolution spatiale, dépend de l'énergie du faisceau d’électrons incidents.Figure 3 : Poire de diffusionLa Figure 4 détaille un spectre de distribution d'énergie selon le type d'électrons émis.Nombred’électronsémisÉlectronssecondairesÉlectronsAugerÉlectrons rétrodiffuséssans perte d’énergieÉlectronsrétrodiffusésavec perted’énergieE 0ÉnergieFigure 4 : Représentation schématique de l'énergie de distribution des électrons émis par un échantillonRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 113.2 ÉquipementLe microscope électronique à balayage utilisé dans le cadre de ce travail de quantificationminéralogique est un microscope à pression variable (Hitachi S-3500N). Il comporte les élémentssuivants (Figure 5) :Une colonne :• une source de rayonnement : canon à filament de tungstène; ce filament, parcouru par uncourant électrique, émet spontanément des électrons, qui sont accélérés par un champélectrique leur conférant une certaine énergie;• une « optique » : diaphragme et lentilles électrostatiques ou magnétiques (réduction dudiamètre du faisceau et focalisation sur l'objet);• un système de balayage : bobines déflectrices qui commandent le point d'impact desélectrons sur l'échantillon;• une platine porte-objet : permet le déplacement selon trois directions, la rotation dans sonplan et l'inclinaison (variation de l'angle d'incidence);• des détecteurs d'électrons : reliés à un écran de visualisation et un système de prise de vuesphotographiques.Un ensemble électronique :• des dispositifs d'observation et d'enregistrement : tubes cathodiques à écran rémanent ounon;• des sources de tensions continues ou variables• des dispositifs de commande : grandissement, contraste, focalisation, correction d'astigmatisme,vitesse et type de balayage...Un système d'analyse et de traitement des données :• un programme d'analyse qualitative : identification des éléments chimiques détectés;• un programme d'analyse quantitative avec ou sans étalon : calcul de concentration;• des cartes de répartition des éléments : représentation de la localisation d'éléments par desniveaux de gris ou des couleurs différentes (à chaque couleur un niveau de concentration).Les paramètres qui influencent la résolution des images sont les suivants :• la tension d'accélération des électrons : plus la tension est élevée, plus la profondeurd’investigation de la poire de diffusion est grande. La tension est fixée à 20 keV dans le cadrede ce rapport;• le courant de sonde : plus il est élevé, plus le diamètre du faisceau est grand. Le courant estoptimisé entre 100 et 120 µA selon les besoins de qualité d’image.• la distance de travail : c'est la distance entre l'échantillon et la lentille objectif. Plus la distanceest courte, meilleure est la résolution. La plus grande profondeur de champ est obtenue àgrande distance de travail. Elle est fixée à 15 mm dans le cadre de ce rapport;• le contraste et la brillance sont optimisés aussi selon la qualité d’image requise.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 12Figure 5 : Représentation schématique d'un microscope électronique à balayageéquipé d'un système de microanalyse de rayons XRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 134. Détecteur de rayons XLe microscope électronique à balayage est équipé d’un détecteur de rayons X (Link d’OxfordInstruments) relié à une plateforme de microanalyse (ISIS d’Oxford Instruments).4.1 Principe du détecteur de r ayons XLe faisceau de rayons X émis par un échantillon est polyénergétique que la cible soitmonoatomique ou polyatomique (les raies d'émission X regroupées en séries ont des énergies trèsvoisines). Les raies d’émission X émises dépendent de la nature de l’échantillon. Pour identifierles éléments de l’échantillon, il faut effectuer une dispersion en énergie du faisceau de rayons Xémis. Ces raies sont captées avec un détecteur spécifique. Il s’agit d’un détecteur à semiconducteur(silicium dopé au lithium) capable de mesurer l'énergie de chaque rayon X avec unebonne précision. Sa gamme de détection s'étend de 1 à 40 keV avec une résolution de 150 eV à200 eV. Le détecteur fonctionne à très basse température; il est donc refroidi à l'azote liquide(Figure 6). Les caractéristiques importantes du détecteur sont :• sa surface (10 mm 2 ) : angle solide;• son épaisseur de 0,2 à 5 mm : limite haute de l'efficacité;• l'épaisseur et la nature de la fenêtre d'interface : limite basse de l'efficacité.Cristal de siliciumdopé au lithiumATW : Fenêtre deminceuratomiqueFiltre magnétiqueCollimateurRéservoir d'azotecryostatDétecteur de rayons XÉchantillonFigure 6 : Détecteur de rayons X à spectromètre de diffusion d'énergieRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 14Le détecteur fonctionne dans le régime intrinsèque : les rayons X émis par l'échantillon vontpercuter le cristal de silicium dopé au lithium; l'énergie d'un photon X (E X ) va exciter le réseau ducristal de silicium en leur arrachant des électrons et en créant un nombre de couples électron –lacune tel que :EXn = (3)eOù :n est le nombre de paires d'électronique retiré au réseau cristallin.E X est l'énergie d'un photon X.e est l'énergie de liaison d'un électron au réseau cristallin de silicium (soit 3,8 eV).Les électrons et les lacunes vont être attirés à des parties opposées du détecteur sous l’effet d’unfort champ électrique. L’amplitude de la pulsation de courant ainsi générée dépend du nombre decouples électron – lacune formée qui dépend à son tour de l’énergie du rayonnement X reçu. Unspectre peut être alors tracé, explicitant les fréquences des énergies reçues par le détecteur.Le cristal de silicium se charge sous l'impact du rayonnement X; une fois la limite de capacitéatteinte, le cristal se décharge. Pendant ce temps de décharge, le détecteur ne peut plus mesureraucun photon incident : c'est le temps mort du détecteur (deadtime). Parallèlement, le tempsd'analyse est appelé « livetime ». La somme des deux temps constitue le temps réel d'analyse(realtime). Un temps mort d'une proportion d'environ 30 à 35 % du temps réel, est recherché pourune bonne précision de l'analyse des rayons X.4.2 Les logiciels de microanalyseLe détecteur de rayons X est assisté d'une plateforme de traitement et de visualisation du signalpermettant différentes approches :• Spectres de rayons X : analyse qualitative et quantitative élémentaire;• Cartographie élémentaire;• Imagerie électronique;• Analyse d'images, quantification et classification de phases;• Déplacement automatique de la platine support et balayage de l'échantillon.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 155. Préparation des échantillonsDans le cas des rejets miniers en poudre dont il est question dans ce rapport, les échantillons sonttamisés en humide à 25 microns pour faciliter l’analyse. Ensuite, chaque fraction est séchée ethomogénéisée pour être ensuite montée en section polie. Ces deux fractions granulométriquesseront analysées séparément puis rassemblées lors du traitement des données d’analyse. Il estimportant de noter que les proportions massiques ou volumiques de chaque fractiongranulométrique seront requises pour cet assemblage.Le montage en section polie présente deux étapes : le montage et le polissage. Le montage de lasection consiste à mélanger une quantité optimale d'échantillon avec une préparation dedurcisseur et de résine époxy en proportion volumique 1:5. Une fois la poudre – échantillon –bien mélangée et homogénéisée avec la préparation, on laisse le tout sécher de 30 min à 2 h. Unsocle de résine est ajouté en fin de séchage pour épaissir la section et faciliter son polissage. Lepolissage consiste à retirer la fine pellicule de fond de montage par une succession de papierssablés de plus en plus fins. Une fois les grains visibles, la section est polie sur un tapis depolissage et une succession de pâtes diamantées pour l'obtention d'une surface la plus lissepossible. C'est cette surface polie qui sera analysée par la méthode de minéralogie quantitativedéveloppée dans ce travail.L'échantillon, placé dans la chambre du microscope, reçoit un flux d'électrons très important. Siles électrons arrivant sur l’échantillon ne sont pas évacués, ils donnent lieu à des phénomènes decharge induisant des déplacements d'images ou des zébrures sur l'image attribuables à desdécharges soudaines de la surface. Si la surface est conductrice, les charges électriques sontévacuées par l'intermédiaire du support de l’échantillon. L'observation d'échantillonsélectriquement isolants se fait grâce à un dépôt préalable (évaporation, pulvérisation cathodique)d'une fine couche conductrice d'or ou de carbone transparente aux électrons. Dans le cas dessections polies de rejets miniers, la résine époxy couplée à une analyse en basse pression suffisentà évacuer le flux de surface de l'échantillon; le dépôt d'une couche conductrice n'est donc pasnécessaire. Cependant, un morceau de cuivre adhésif est positionné sur le coté de la section pouraider à l'évacuation mais aussi à la calibration du faisceau d'électron.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 166. Méthodologie SEMIAD (Scanning Electron Microscope ImageAnalysis & Data Processing)La plupart des méthodes d’analyse d’images sont basées sur des statistiques pour obtenir uneanalyse représentative de l’échantillon. Il faut donc un grand nombre de particules analysées,c'est-à-dire un grand nombre d’images qu’il conviendra de déterminer selon la précision désirée,comme détaillé dans la revue de littérature (2). C’est ainsi que la minéralogie au microscopeélectronique, assistée de la microanalyse, apporte un avantage substantiel par l’automatisation del’analyse d’images. Les organigrammes qui suivent illustrent la succession des étapes, les choixde l’opérateur ainsi que les résultats obtenus.Les hypothèses de travail sont les suivantes :• Égalités des proportions surfaciques et des proportions volumiques de l’échantillon pour ungrand nombre de particules analysées;• La section polie est supposée homogène et sa surface complète représentative de l’échantillontant du point de vue granulométrique que du point de vu minéralogique.6.1 Organigrammes d’analyseL’ensemble des travaux présentés dans la revue de littérature (2) sur l’analyse d’image ont aboutiau développement de logiciels d’assistance à l’analyse d’image couplés au microscopeélectronique. Ce type logiciel développé par Oxford Instruments a été utilisé en association avecles autres outils de la microanalyse du détecteur EDS et de la motorisation de la platine supportde l’échantillon. Toutes les valeurs des paramètres du microscope électronique sont accessiblesdepuis cette plateforme de microanalyse des rayons X (nommée ISIS). L’organigramme enFigure 7 décrit l’ensemble des étapes aboutissant à la mesure des paramètres désirées : lapréparation de l’échantillon en section polie, l’acquisition d’image, la ségrégation des particulesindividuelles, le traitement de l’image et la mesures des paramètres. Cette première partieimplique donc le MEB et les logiciels de microanalyse. Les résultats sont rassemblés dans untableau contenants les différentes mesures sélectionnées par l’opérateur. Chaque ligne du tableaucorrespond à une particule repérée dans les zones images successivement analysées. A l'heureactuelle, la préparation de l'échantillon est faite à l'extérieur du laboratoire en une semaine. Lapréparation de l'analyse prend environ une heure à l'opérateur, et l'analyse en elle-même estautomatisée; le microscope peut donc fonctionner en complète autonomie pendant une période detemps très longue (10 à 24 heures, selon la précision désirée).Le traitement des ces tableaux de sortie d’analyse est assistée par un logiciel développé dans lecadre de ce travail et spécialement adapté à la quantification minéralogique d’un échantillonsolide finement divisé. L’organigramme de la Figure 8 illustre les différentes étapes de cetraitement de donnée. Ce dernier comprend le regroupement des tableaux de sortie des différenteszones image d’un même échantillon, l’identification minéralogique, le calcul du diamètre dechaque particule ainsi que le calcul de la variabilité stoechiométrique. Les différents paramètressont ensuite croisés entre eux et diverses corrections sont appliquées pour aboutir à lareprésentativité de la surface polie par rapport à l’échantillon global.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 17Préparation del’échantillonDétermination desparamètres duMEBDétermination des paramètresd’analyse chimique(X-ray analyzer)Détermination desparamètres d’acquisitiond’images par ISIS(autobeam et autostage)Détermination des paramètresd’analyse d’images(ImQuant)Départ de l’analyseautomatique• Granulométrie globale• Coupure granulométrique• Montage en section polie• Fixation d’un morceau de cuivre adhésif• Grossissement (selon granulométrie globale)• Focus (fixer distance de travail WD = 15 mm)• Astigmatisme• Brillance et contraste• Voltage et intensité• Sélectionner des éléments et des standards d’analyse• Mode de quantification• Temps d’acquisition de spectre• Vitesse d’acquisition de spectre• Calibration du faisceau d’électrons avec le Cu• Localisation de la zone d’analyse• Nombres d’images• Résolution de l’imageSi temps mort et comptetotal non satisfaisantSi traitement d’imagesnon satisfaisant• Calibration des mesures en microns• Sélection des teintes de gris pour binairisation de l’image• Sélection des traitements appliqués à l’image binaire• Sélection des paramètres physiques analysés• Sélection des paramètres chimiques analysés• Sélection du raffinement d’analyse désiré• Nommer le fichier de résultatAcquisition del’imageDétection desparticulesDéplacementsur une autrezone imageAnalyses desparamètresphysiques etchimiques pourchaque particuleStockage des données d’analysesous la forme :Échantillon-FractionGranulo-NuméroImage.TSVFigure 7 : Organigramme des analyses minéralogiques avec la méthodologie SEMIADRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 18Le traitement des données d’analyse comporte six grandes étapes de calculs pendants lesquelsl’utilisateur devra faire des choix qui sont détaillés dans les figures 8 et 9.• Étape 1 : Entrée des fichiers et du type d’analyse chimique.• Étape 2 : Entrée du modèle de particule et des calculs stoechiométriques désirés.• Étape 3 : Élaboration des tableaux croisés dynamiques.• Étape 4 : Applications des corrections d’analyses (détails en section 6.2).• Étape 5 : Regroupement des fractions granulométriques analysées séparément.• Étape 6 : Affichage des tableaux croisés dynamiques finaux et élaboration des graphiques.Fichiers d’analyse MEB :Échantillon-FractionGranulo-NuméroImage.TSVGroupement des donnéesd’analyse et identificationminéralogiqueCalcul du diamètre etdes ratios élémentairesÉlaboration des tableauxcroisés dynamiquesApplication descorrections d’analysesRegroupement desfractions analyséesséparément• Sélection des fichiers format .TSV à traiter• Sélection du type d’analyse chimique réalisé (normé ounon-normé)• Classification minéralogique• Sélection du modèle de particule (sphérique, ellipsoïdaleuniaxiale, ellipsoïdale quelconque)• Sélection des ratios élémentaires de composition pourchaque minéral désiré• Classification des diamètres• Classification des ratios rentrés• Sélection des paramètres à assemblés dans un tableaucroisé dynamique : granulométrie, minéralogie, ratiosélémentaires• Application de la correction d’analyse d’image• Application de la correction de sédimentationgranulométrique• Application de la correction de section de grain• Application de la correction de sédimentationminéralogique• Regroupement des fractions granulométrique d’un mêmeéchantillon par leur proportion volumique ou massiqueAffichage des tableauxfinaux et des graphiquesd’interprétation• Sortie du tableau de données étendu avec les classescalculées• Sortie des tableaux dynamiques calculés• Traçage des graphiques 2D ou 3DFigure 8 : Organigramme du traitement des données avec la méthodologie SEMIADRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 19Traitement des données1 2 3 4Calcul dessurfacesminéralogiquesDétermination del’assemblage minéralDétermination de lavariabilité minéraleDistributiongranulométriquepar minéralCalcul de la composition minéralogique globale et de la granulo-minéralogieAnalyse minéralogiquequalitative globaleDiffraction rayons XComparaison de lacomposition minéralogiqueglobaleAnalyse élémentaireglobale et calculminéralogiqueAnalyse ICP globaleComparaison de lagranulométrie globalerecalculée via la compositionet la granulométrie minéraleGranulométrie globaleGranulomètre laserFigure 9 : Organigramme validation des analyses granulométriques et minéralogiques avec la méthodologie SEMIADRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 206.2 Identification minéraleL’identification minérale d’une particule est basée sur les analyses chimiques pratiquées surchaque grain individualisé. Une banque de données de plus de 500 minéraux est utilisée pourcette détermination. La comparaison de la composition d’une particule non identifiée avec unminéral de la banque se fait par calcul d’une distance de séparation des compositions (Figure 10).SS Pyd X-PyS PoS XFe XFeFe Pyd X-PoFe PoLa Figure 10 ci contre illustre le calcul dela distance dans un espace à deuxdimensions représentées par lescompositions en fer et en soufre. Dans cetespace, les deux minéraux connus sont lapyrite et la pyrrhotite contenus dans labanque minéralogique. La particule àidentifier est nommée X. La distanceeuclidienne exprimée par l’équation 4 estcalculée. La distance entre X et la pyrite estplus courte que celle entre X est lapyrrhotite, la particule X est alors identifiéecomme de la pyrite.Figure 10 : Identification minéralogique dans un espace à deux dimensions Fe-SLe même type de méthode est utilisé avec l’ensemble des éléments analysés par le détecteur EDS.L’équation générale de calcul de la distance est donnée par la relation euclidienne (équation 4).∑( EX−EMin) 2d X −Min=(4)iiiOùd X-Min est la distance entre la particule inconnue X et le minéral en banque Min.E i est la composition élémentaire de l’élément i pour la particule inconnue ou le minéralen banque (en %poids).De plus, il est possible de calculer une erreur d’identification. Cette dernière est définie comme lavaleur maximale de l’écart relatif entre les compositions élémentaires du minéral le plus procheMinP et la particule X maintenant identifiée (équation 5).Eidentification= MaxE −EQuelque soit l’élément i (5)X MinPi iMinPEi6.3 Calcul du diamètreLe calcul du diamètre d’une particule se fait principalement à partir de l’aire de la particule encalculant le diamètre du disque de même aire. Cependant de multiples autres diamètres sontenvisageables : côté du carré de même aire, section linéaire horizontale ou verticale, diamètre ducercle de même périmètre, etc…Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 216.4 Corrections des analysesLes validations de la méthode de minéralogie quantitative proposée dans ce rapport ont porté surl'analyse d'un échantillon de quartz pur de granulométrie connue (analyse au granulomètre laser)et sur la détermination de la minéralogie d'un échantillon relativement pur de pyrite dont laminéralogie a été calculée par analyse chimique élémentaire et calcul minéral. Les résultats ontpermis d’invalider l’hypothèse de représentativité de la surface de la section polie et de mettre enplace des corrections sur les analyses.6.4.1 Correction granulométrique d'analyse d'imageL'analyse d'images comprend une étape de retrait des particules coupées par la bordure del'image. Plus la particule est grosse plus elle a de chances de se faire couper et de ne pas être priseen compte dans l'analyse. L’aire de prise en compte pour l'analyse décroît donc selon la taille dela particule (Figure 11).LlA iLégende :dA aFigure 11 : Aire d'analyse selon la taille de la particuleL : longueur de l’imagel : largeur de l’imaged : diamètre de la particuleA i : aire initiale de l’imageA a : aire de la zone de prise encompte pour l’analyse departicule de diamètre dComme le présente la Figure 11, l'aire de prise en compte par l'analyse diminue quand la taille dela particule augmente. Si l'on définit la probabilité d'analyse comme le rapport de l'aire d'analysesur l'aire de l'image, on obtient la relation suivante (équation 6) :PaAiA r +iiia= = 1 −(6)A⎛⎜⎝AAr⎞− d ⎟d⎠OùP a est la probabilité (en unité décimale) d’analyse d’un disque de diamètre d (en µm).A a est l’aire d’analyse d’une particule de diamètre d (en µm 2 ).A i est l’aire totale de l’image analysée, elle est fonction de l’inverse carré dugrossissement (en µm 2 ).r est le ratio longueur sur largeur de l’image analysé (paramètre constant du MEB, sansdimension).En regroupant les analyses par classes granulométriques, il est possible de corriger les fréquencesde chaque classe selon leur probabilité d'analyse respective.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 226.4.2 Correction de sédimentation différentielle dans la section polieLes résultats préliminaires sur l'échantillon de quartz ont mis en évidence la possibilité deségrégation par sédimentation lors du durcissement de la section polie. La sédimentation dans lasection polie peut être modélisée par la loi de Stokes (équation 7).v2d= ( ρp− ρrg(7)18ηs)Où v s est la vitesse de sédimentation de la particule ciblée (en cm/s).d est le diamètre de la particule ciblée (en cm).η est la viscosité dynamique du milieu de sédimentation (en mPa.s). Dans notre cas ils’agit de la viscosité de la résine époxy dont la valeur augmente considérablement avec le temps(phénomène de durcissement).ρ p est la masse volumique de la particule ciblée (en g/cm 3 ).ρ p est la masse volumique de la résine époxy (en g/cm 3 ).g est l’accélération de la pesanteur (fixée à 9,80665 m/s 2 ).Cette équation montre que pour une même phase minérale (ρ p constant), la différentiation granulométriqueest proportionnelle au carré du diamètre des particules (Figure 12). Parallèlement,pour un diamètre de particule fixé (d constant), la différentiation minéralogique est proportionnelleà la différence de masse volumique de la particule et celle de la résine (Figure 13). Lasurface analysée présente un enrichissement en particules grossières et denses.1 10 100 1000Diamètre de particule (µm)Figure 12 : Courbe d’accumulation granulométrique relative et différentielle en fond de sectionRapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 23Sph CpPoPyQtzCal-Dol2,5 2,75 3 3,25 3,5 3,75 4 4,25 4,5 4,75 5 5,25 5,5Masse volumique (g/cm3)Figure 13 : Courbe d’accumulation minéralogique relative et différentielle en fond de sectionAinsi, en regroupant les résultats d'analyses par natures minéralogiques et en déterminant dessous classes selon la granulométrie des particules, il est possible de corriger la différenciationgranulométrique dans une même classe minéralogique en pondérant les fréquences de chaqueclasse granulométrique par 1/d i 2 , où d i est le diamètre représentatif de la classe i. De la mêmemanière, en regroupant les résultats par classes granulométriques et en déterminant des sousclasses minéralogiques, il est possible de corriger la différentiation minéralogique de chaqueclasse granulométrique en pondérant les fréquences de chaque classe minéralogique par 1/(ρ r –ρ i ), où ρ i est la masse volumique de la sous classe minéralogique i.Quelle correction appliquer en premier, sachant que la première correction sera mieux effectuéeque la deuxième? Selon les connaissances acquises sur les rejets miniers, la granulométrie desparticules s'étend de 0,1 à 200 µm, soit un rapport de 2 000 pour d max /d min et 4 000 000 pour lecarré du diamètre, alors que la masse volumique des minéraux constitutifs d'un résidu peut varierde 2,6 à 5 g/cm 3 , soit environ 1,6 à 4 g/cm3 pour la différence entre les masses volumiques de larésine et des particules, ce qui aboutit à un rapport de 2,2. La sédimentation dans la section polieselon la loi de Stokes aura donc une implication de loin plus importante sur la ségrégation desparticules selon leur granulométrie plutôt que par leur nature minéralogique. La correctiongranulométrique est donc la première correction à appliquer.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 246.4.3 Correction granulométrique d’analyse d’une section aléatoireSoit une population de grains sphériques de même diamètre et de même masse volumique,montée de manière homogène dans une résine époxy. La section d’analyse de ce montage se faitde manière aléatoire dans la résine et les sphères ne sont pas toutes coupées au même endroit (parlà même pas non plus au niveau du diamètre vrai). Il apparaît alors en surface de la surface poliede section, une distribution de disques de diamètre inférieure ou égal au diamètre vrai desparticules de la population (Wehr et Shaw, 2002). Ces diamètres sont appelés diamètres apparents(Figure 14).Particule sphériquede diamètre DPlan de coupealéatoireCercles analysés avecdiamètre inférieur ouégal à DFigure 14 : Schéma de section aléatoire dans une population homogène de particules sphériquesIl est possible de modéliser statistiquement cette distribution de particule en supposant que laposition de la coupe dans une particule suit une loi de distribution uniforme le long du diamètrede la particule. Ainsi on démontre que la distribution des diamètres apparents suit une loi dont laprobabilité d’appartenance à une classe granulométrique fixée est donnée par l’équation (8).−+( B < d ≤ B )2−+1 ⎛ B ⎞ ⎛ B1 ⎟ ⎞P = −⎜⎟ − −⎜(8)⎝ D ⎠ ⎝ D ⎠2OùP(B -

Minéralogie quantitative au MEB 25La Figure 15 illustre la distribution des diamètres apparents pour une population homogène departicules sphériques de 22,5 µm de diamètre.555045Probabilité d'apparition (%)40353025201510501,41,6771,71,9532,02,2762,32,6512,73,0893,13,5983,64,1924,24,8844,95,695,76,6286,67,7227,78,9969,010,4810,512,2112,214,2214,216,5716,619,3119,322,4922,5Classes granulométriques (µm)Figure 15 : Distribution des diamètres apparents par section aléatoire dans une population homogène de particules de22,5 µm de diamètreIl est donc ainsi possible de corriger les donnés granulométrique obtenues par analyse de lasection polie. En assumant des particules sphériques et en assumant que la plus grosse particuleanalysée correspond au diamètre vrai du plus gros grains, il est alors possible de recalculé lavéritable abondance de la classe en divisant le nombre de particules analysées par sa probabilitéd’apparition. Ensuite il est possible de retrancher l’effet de pollution de cette classe maximale surles classes inférieures en utilisant les probabilités d’apparition représentées en Figure 15.L’opération de correction peut-être ainsi répétée sur toutes les classes inférieures.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 266.4.4 Lissage des courbes granulométriquesDans certains cas les courbes granulométriques présentes des paliers. Ces derniers sont causés parun manque d’échantillonnage statistique des grains de l’échantillon global ou d’un minéral enparticulier. Lorsqu’il y a trop peu de grain, les paliers se font plus grand et moins nombreux, lacourbe granulométrique est donc hautement imprécise. Cependant lorsque le nombre de grain estsuffisant et que les paliers se succèdent en nombre, il est possible de tracer une courbe de lissageà partir du modèle de Van Genuchten, développé pour les courbes de rétention d’eau, maismodifié dans le cas d’une courbe granulométrique cumulative (équation 9).mG⎛ ⎞⎜ ⎟⎜ 1 ⎟% Vol = 100⎜n ⎟(9)G⎜ ⎛αG ⎞ ⎟⎜1+ ⎜ ⎟d ⎟⎝ ⎝ ⎠ ⎠Où%Vol est la proportion granulométrique volumique cumulé au diamètre d (en%volumique).d est le diamètres (en µm).α G , n G et m G sont les paramètres du modèle.6.4.5 Correction d'ablation différentielle par polissageIl peut aussi se produire un retrait différentiel des grains de surface lors du polissage. Les grainsqui ne sont pas suffisamment bien collés à la résine peuvent se détacher sous l'action de l'usure dupolissage. Cependant ce type de modification de la représentativité de la surface analysée parrapport à l'échantillon global n'a pas encore été observé ni modélisé. Cette source d'erreur estcependant à prendre en compte comme limite de la technique d'analyse d'images.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 277. Résultats préliminairesLes premières analyses des échantillons de quartz pur et de pyrite ont donné des résultatspréliminaires très encourageants (Figure 16 et Tableau 2).1009080SEMIAD (avec correction)SEMIAD (avec correction et lissage)Granulomètre Laser70Volume cumulé (%vol)60504030201000,01 0,1 1 10 100 1000Taille de particules (µm)Figure 16 : Validation granulométrique : distributions granulométriques cumulées d'un échantillon de quartz purpar analyse au granulomètre laser et au MEB (grossissement x300)La Figure 16 montre bien la très bonne corrélation des distributions granulométriques. La courbeen vert correspond à une mesure au granulomètre à diffraction laser. La courbe en bleu a étéobtenue par analyse d’image au MEB et application des corrections précédemment détaillées sur1700 grains. Le lissage de cette courbe est en rose. Il apparaît que les fines sont très bienquantifiées alors que les particules grossières semblent être moins bien représentées dansl'analyse SEMIAD. Cette différence peut être attribuable au grossissement qui imposerait unetrop faible probabilité d'analyses pour les grossières, ou bien au phénomène d'ablationdifférentielle.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 28Tableau 2 : Validation minéralogique : composition minéralogique d'un mélange de minéraux purs, analyse parchimique élémentaire – calcul minéral et analyse au MEB (grossissement x100)MinéralCalcul minéral via analyse SEMIAD sans corrections SEMIAD avec correctionschimique ICP-AES (%poids)(%poids)(%poids)Pyrite 5,7 10,1 5,1Pyrrhotite 11,1 6,1 5,8Chalcopyrite 0,4 0,04 0,3Sphalérite 0,4 0,05 0,3Calcite 4,1 1,4 5,5Dolomite 3,2 1,6 9,3Quartz 74,1 80,6 73,8Cette première validation minéralogique a été faite sur un mélange de minéraux purs dont laminéralogie a été calculée via l’analyse chimique. Les résultats de l’analyse de 5500 grains(Tableau 2) montre une bonne corrélation dans les proportions générales de chaque phaseminéralogique. Cependant, la précision de l'analyse minéralogique n'est pas suffisante pour lesphases minoritaire (

Minéralogie quantitative au MEB 298. ConclusionIl est ainsi possible à l’aide de la méthodologie SEMIAD, d’obtenir un grand nombred’informations minéralogiques capitales tant du point de vue du traitement minéral que ducomportement environnemental d’un résidu minier. Ce type d’analyses s’applique ainsi à touttype de poudre, mais aussi à des échantillons de roche qui peuvent subir le polissage. La limite dedétection ainsi que la précision des résultats restent encore à déterminer, mais il se peut que desminéraux minoritaires entre 0,1 à 1% puissent être détectés avec une erreur relative de 10 % pourun nombre raisonnable d’images analysées.Ce type de quantification minéralogique sera une analyse clé dans la caractérisation de rejetsminiers en vue de la planification de leur désulfuration. De plus, elle permettra l’évaluation desperformances de la flottation non sélective des sulfures de résidus miniers et, par là même,l’optimisation de la désulfuration environnementale.Outre l’étude et l’optimisation de la désulfuration environnementale, cette méthodologie dequantification minéralogique peut s’avérer très utile dans le cas du traitement minéral de manièregénérale : broyage ou séparation minéral. Les nouveaux enjeux des remblais miniers trouverontaussi d’importantes données de caractérisation de la matière principale qui les constitue. Laprédiction du drainage minier acide pourra aussi être améliorée par l’utilisation de modèlesstatiques prenant en compte la granulo-minéralogie des résidus miniers.Enfin, les prochains défis d’amélioration de la méthode porteront sur l’optimisation de lapréparation des sections polies en vue de l’acquisition de meilleures images. La combinaison deplusieurs types d’images (électrons rétrodiffusés, cartographie élémentaire en rayons X etmicroscopie optique à réflexion) permettra une meilleure individualisation des grains.Finalement, les récents développements en matière de traitement d’image nous permettront deraffiner encore plus les mesures effectuées sur chaque particule. Les retombées de telsdéveloppements se feront ressentir dans le domaine de la géologie d’exploration avec ladétermination de l’association minérale et la recherche d’éléments traces mais aussi dans ledomaine de la géotechnique minière et des remblais avec la quantification des micropores etmicrofissures.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL

Minéralogie quantitative au MEB 309. BibliographieCABRI, L.J., GASPAR, O.C., LASTRA, R. et MCMAHON, G. (1998) Distribution of gold in tin-richsamples from the Corvo orebody, Portugal, The Canadian Minerologist, 36: 1347-1360.DELESSE, A.E. (1848) Procédé mécanique pour déterminer la composition des roches, 4, Annalesdes mines, 399 pp.JONES, M.P. (1987) Applied Mineralogy : A quantitative approach, Graham & Trotman, London,England, 260 pp.KNIGHT, R.D., KLASSEN, R.A. et HUNT, P. (2002) Mineralogy of fine-grained sediment by energydispersive spectrometry (EDS) image analysis - a methodology, Environmental Geology,42: 32-40.LASTRA, R., PETRUK, W. et WILSON, J. (1998) Image-analysis techniques and applications tomineral processing, In: L.J. Cabri and D.J. Vaughan (Editors), Commission on OreMineralogy, International Mineralogical Association. Mineralogical Association ofCanada, Ottawa, Ontario, Canada, pp. 327-366.LASTRA, R., WILSON, J.M.D. and CABRI, L.J. (1999) Automated gold search and applications inprocess mineralogy, Transactions of the institution of mining and metallurgy, 108(C): 75-84.LINDQVIST, J.E. and AKESSON, U. (2001) Image analysis applied to engineering geology aliterature review, Bulletin of Engineering Geology Environment, 60: 117-122.PETRUK, W. (2000) Applied Mineralogy in the Mining Industry, 1, Elsevier, Ottawa, Ontario,Canada, 268 pp.PETRUK, W., WilSon, J.M.D., LASTRA, R. et HEALY, R.E. (1991) An image analysis andmaterials balancing procedure for evaluating ores and mill products to obtain optimumrecoveries, 23 rd Canadian Mineral Processors Conference, Ottawa, Ontario, Canada.WEHR, S.D. et SHAW, J.M. (2002) A note on the misuse of area images to obtain particle sizeinformation in solid-solid systems, Canadian Metallurgical Quarterly, 41 (3) : 365-372.WILSON, J.M.D. et LASTRA, R. (1999) Quantification of silicate minerals by SEM-based imageanalysis, In: L.J. Cabri, C.H. Bucknam, E.B. Milosavljevic, S.L. Chryssoulis and R.A.Miller (Editors), TMS Symposium. The Minerals, Metals & Materials Society, San Diego,California, USA, pp. 151-163.Rapport techniqueChaire CRSNG Polytechnique – UQAT & LEM – INPL