从矿石到金属
2022.11.14
从矿石到金属：元素分析的有效方法
金属是现代技术和日常生活中不可或缺的物质。它们通常需要通过复杂的工艺从矿石中提取，并且必须满足最高的纯度要求。随着人们对原材料储量有限的认识不断改变，包含金属回收在内的可持续循环经济变得越来越重要。
就元素分析而言，采矿和金属工业价值链的要求大相径庭。在潜在矿区的早期勘探和开采过程中，需要确定的主要是原材料中的主要元素含量。而在后期加工阶段，例如在高纯度金属和合金的生产过程中，痕量和超痕量元素在质量控制等领域发挥着更重要的作用。根据手头的任务和各种分析挑战，可提供不同的解决方案，本文将对此进行讨论。
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金属的重要性
过去和现在的技术进步都得益于金属的特殊和多功能特性。现在，我们的日常生活几乎需要每一种天然存在的金属。例如：铁在钢铁中的应用；锂在生产锂离子电池时的应用，以及最近在电动汽车领域的应用；铜和贵金属作为电子和半导体工业的重要组成部分。即使是稀土元素（REE），现在也是可持续能源领域许多产品所必需的，包括风力涡轮机、催化剂、节能灯泡和电动汽车。
除贵金属外，金属并不是以纯金属的形式存在，而是以矿物和矿石的形式存在，有些金属分布广泛，有些则仅在世界上少数地区有少量存在。由于其价值巨大，在某些情况下，即使矿石中含量很少，也值得开采。
然而，不仅是金属开采，各种形式的金属回收利用现在也变得极为重要。在资源匮乏、材料供应不确定、消费者意识改变以及新兴经济体在成为工业化国家后需求不断增加的时代，可持续的循环经济正变得越来越重要。
因此，必须对废旧金属进行收集和回收。金属具有稳定的质量，是一种可持续发展的材料，一般来说，它可以在原材料和废料之间徘徊数代。例如，80% 的铁至今仍在流通。
(来源:https://www.handwerkundbau.at/handwerk-bau/alter-spielt-hier-keine-rolle-4984)
金属、矿物和矿石分析
开采纯金属需要复杂的技术工艺。高科技应用也需要高纯度材料。因此，为了确保采矿的商业可行性和最终产品的质量，对采矿和金属价值链进行分析极为重要。这就提出了各种分析挑战，其中包括对可能的采矿地点进行评估、对冶炼厂或铸造厂等设施进行过程控制、对未精炼产品进行质量控制以及作为质量控制一部分的痕量杂质纯度测试等等。要以最高效的方式完成这些常规分析任务，需要高度坚固、精确和灵活的仪器。这意味着必须确定元素的主要含量和浓度。这些任务通常采用火焰AAS（原子吸收光谱法）。
在工艺的后期阶段，会出现不同的分析挑战。痕量和超痕量元素会严重影响高纯度金属或合金的质量。然而，检测这些痕量和超痕量元素需要精度和准确度更高的仪器。在这方面，ICP-OES（毫克/千克到百分比范围）或ICP-MS（纳克/千克到毫克/千克）等方法可提供这些分析所需的灵敏度。
在使用 AAS、ICP-OES 和 ICP-MS 进行分析之前，需要对金属和合金进行溶解，以获得可测量的溶液。这些样品的基质具有挑战性，会影响分析结果的质量。高含量的重金属（如铜、钴、铬、镍、铁和锌）和微量元素（添加剂或杂质）会干扰正确的定量。SiO2、Al2O3、碳（石墨、碳化物）以及难熔元素的含量也会产生负面影响。
样品制备是分析难题的另一个来源。在电热板上用HNO3、HCl、HF 以及HClO4和NaHSO4混合物进行开放式容器样品制备，可能会导致样品消化不完全。不过，使用适当的样品制备方法（如熔融消解和微波压力消解）可以避免这种情况。
哪种分析技术最适合哪种应用？
AAS 技术：
- 更能适应操作现场的恶劣环境条件
- 火焰自动分析仪：单个或几个元素的ppm到%值
- 石墨炉 AAS：痕量和超痕量元素分析
ICP 技术：
- 与火焰-原子吸收光谱仪相比，工作范围更广，吞吐量更大，尤其适用于多元素分析
- ICP-OES：增加元素或样品数量
- ICP-MS：痕量和超痕量元素分析
仪器要求
特别是在勘探和开采过程中，设备往往需要在恶劣的环境条件和非常偏远的地方运行。有的采矿点在零上几千米的高空。在这些环境中，气压和氧气含量要低得多，会对测量产生巨大影响。在这些地方，适当的实验室设施也很少见。
因此，仪器最好是用户友好型的，易于安装，必要时无需深入的专业培训即可操作。耗材供应是另一个大问题。由于地处偏远，许多矿区无法随时获得稀有或专业化学品。仪器在运行时必须尽可能减少额外的操作材料。例如，耶拿分析公司（Analytik Jena）的常规 AASnovAA 800 可以用液化石油气操作，而液化石油气在地球上最偏远的地方也能买到。
除了这些一般特性外，准确度、精确度和方法的稳健性等分析质量也是关键所在。耶拿分析公司的解决方案可提供合适的分析方法，用于测定矿石中的金属含量、纯金属中的杂质以及监测制备过程。
如今，自动化也发挥着重要作用，因为这些常规应用的样品数量在不断增加。通过自动化和/或创新分析技术提高样品吞吐量，可以降低分析的总体成本并释放劳动力资源。
