การจำแนกอนุภาคอัตโนมัติโดยใช้การวิเคราะห์อนุภาค/การจำแนกรายละเอียด
～ตัวอย่างการจำแนกประเภทแร่ใยหินโดยอัตโนมัติ～

บทนำ

ครั้งหนึ่งเคยมีการใช้แร่ใยหินอย่างแพร่หลายในฐานะวัสดุก่อสร้าง อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่เป็นอันตรายของแร่ใยหินได้ปรากฏชัดเจนขึ้น และจำเป็นต้องมีการจัดการอย่างเข้มงวดในปัจจุบัน สำหรับงานรื้อถอนอาคารที่มีแร่ใยหิน ฝุ่นใยหินอาจก่อตัวขึ้นในชั้นบรรยากาศ หากสูดดมฝุ่นเข้าไป ฝุ่นจะตกค้างอยู่ในปอดเป็นเวลานาน ซึ่งอาจก่อให้เกิดโรคร้ายแรง เช่น มะเร็งเยื่อหุ้มปอด มะเร็งปอด และโรคใยหิน 

ดังนั้น จึงจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์บรรยากาศเพื่อตรวจสอบว่ามีการปล่อยแร่ใยหินหรือไม่สำหรับงานรื้อถอน สำหรับการวิเคราะห์บรรยากาศ การใช้กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราด (SEM) เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ การวิเคราะห์อัตโนมัติโดยใช้การวิเคราะห์อนุภาคได้รับความสนใจในการวิเคราะห์บรรยากาศด้วย SEM เนื่องจากเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์/จำแนกอนุภาค (เส้นใย) จำนวนมาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีอนุภาคหลายชนิดอยู่ในบรรยากาศ จึงเป็นการยากที่จะจำแนกแร่ใยหินโดยอัตโนมัติจากผลการวิเคราะห์ ดังนั้นเราจึงได้ทบทวนการตั้งค่าของประเภทสารเคมีเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการวิเคราะห์อัตโนมัติ 

การวิเคราะห์อัตโนมัติ/การจำแนกอัตโนมัติโดยใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์อนุภาค (PA3)

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์อนุภาค (PA3) ของ JEOL สามารถใช้ในการสกัดวัสดุที่มีเส้นใยและจำแนกแร่ใยหินได้โดยอัตโนมัติ

การวิเคราะห์องค์ประกอบจะดำเนินการโดยการถ่ายภาพอัตโนมัติในช่วงการตั้งค่า (1000 ครั้ง, 300 ฟิลด์ของมุมมอง) และการสกัดอนุภาค (เส้นใย) ในภาพโดยอัตโนมัติตามค่าการตั้งค่าของความยาว/ความกว้าง/อัตราส่วนภาพ ฯลฯ (รูปที่ 1)

การจำแนกประเภทอัตโนมัติแบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่ การจำแนกประเภทแบบง่าย/การจำแนกประเภทแบบละเอียด โดยการระบุรูปร่างลักษณะเฉพาะและเปอร์เซ็นต์มวลขององค์ประกอบอนุภาค (เส้นใย) และ QBase โดยการจำแนกประเภทการจับคู่สเปกตรัม การจำแนกประเภทตัวอย่างในบรรยากาศโดยใช้ QBase ที่มีอนุภาคหลายชนิดนั้นทำได้ยากเนื่องจากรูปร่างสเปกตรัมที่ซับซ้อน โดยทั่วไปแล้ว จะใช้การจำแนกประเภทแบบง่ายทางเคมี 

การวิเคราะห์อัตโนมัติด้วย PA3 ใช้สำหรับการวิเคราะห์การคัดกรองการวิเคราะห์บรรยากาศ เนื่องจากไม่จำเป็นต้องดำเนินการด้วยตนเองมากนักในระหว่างการวัด แม้ว่าความแม่นยำในการวัดจะแย่กว่าเมื่อทำด้วยมือโดยผู้ปฏิบัติงานก็ตาม 

(รูปที่ 1) การวิเคราะห์อัตโนมัติโดยใช้ PA3

การวิเคราะห์อนุภาคและการจำแนกประเภทสารเคมีแบบง่าย

【การทดลอง】

(รูปที่ 2) ผลการสกัดอนุภาค

เราได้เตรียมตัวอย่างทดสอบของแร่ใยหินสองชนิดผสมกัน (ไครโซไทล์/Chr：มิลลิกรัม₃Si₂O₅(โอ้)₄, แอนโทฟิลไลต์/มด：มิลลิกรัม₇Si₈O₂₂(โอ้)₂ ) และแยกเส้นใยตามความยาวและอัตราส่วนภาพ (รูปที่ 2)

การจำแนกประเภทอัตโนมัติโดยใช้ PA3 ดำเนินการโดยกำหนดเปอร์เซ็นต์มวลของธาตุสำหรับประเภทสารเคมีตามตารางที่ 1

เราได้ตรวจสอบค่าตั้งต้นสองค่า ได้แก่ ค่าตั้งต้น 1 ซึ่งตั้งโดยสมมติตัวอย่างในอุดมคติโดยอ้างอิงจากค่าเชิงปริมาณของตัวอย่างมาตรฐาน และค่าตั้งต้น 2 ซึ่งตั้งโดยสมมติตัวอย่างจริง เพื่อหลีกเลี่ยงการขาดการนับตัวอย่างในบรรยากาศที่มีอนุภาคต่างๆ อยู่ สำหรับการวิเคราะห์เชิงปริมาณ เราได้ระบุ C และ O ให้เป็นองค์ประกอบที่ไม่ใช่เชิงปริมาณ เพื่อลดอิทธิพลของพื้นหลัง (เช่น เทปคาร์บอน)

【ผลลัพธ์และการพิจารณา】

ค่าที่ตั้งไว้ 1 ซึ่งถือว่าเป็นตัวอย่างในอุดมคติ ทำให้สามารถจำแนก Ant และ Chr ได้ อย่างไรก็ตาม ค่าที่ตั้งไว้ 2 ซึ่งถือว่าเป็นตัวอย่างจริง ทำให้สามารถจำแนกแร่ใยหินทั้งหมดว่าเป็นแร่ใยหินได้ อย่างไรก็ตาม Ant ทั้งหมดถูกตัดสินว่าเป็น Chr ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อเสียของประเภทสารเคมี คือ เมื่อมีอนุภาคที่มีองค์ประกอบคล้ายกัน (เส้นใย) อยู่ อาจได้รับผลกระทบจากผลการจำแนกประเภท (ในครั้งนี้คือ Chr) ซึ่งมีความสำคัญสูงกว่าในเงื่อนไขการจำแนกประเภท ในค่าที่ตั้งไว้ที่เหมาะสม จะสามารถได้ผลลัพธ์ที่ดี ในขณะที่ตัวอย่างจริงอาจไม่สามารถนับเส้นใยแร่ใยหินที่ใกล้เคียงกับอนุภาคทรายได้ ดังนั้น ในการวัดจริง ผลการจำแนกประเภทที่แม่นยำยิ่งขึ้นจึงเกิดขึ้นจากค่าที่ตั้งไว้ 2 ซึ่งมีความยืดหยุ่นพอสมควร 

การกำหนดประเภทสารเคมีอย่างละเอียดและการจำแนกแร่ใยหินโดยอัตโนมัติ

【การทดลอง】

เราได้ทำการจำแนกประเภทโดยละเอียดโดยการเพิ่มอัตราส่วนมวลต่อองค์ประกอบหนึ่งเข้าไปในค่ากำหนด 2 ซึ่งสมมติว่าใช้ตัวอย่างจริงในการจำแนกประเภททางเคมีแบบง่าย (ตารางที่ 3) อัตราส่วนของ Mg และ Si ในไครโซไทล์อยู่ที่ประมาณ 1:1 ในรูปของเปอร์เซ็นต์มวล แต่ผลการวัดจริงมีอัตราส่วนที่กว้างกว่าเนื่องจากมีอนุภาคทรายอยู่โดยรอบ ดังนั้น เราจึงกำหนดช่วง Mg/Si ไว้ที่ 0.6 หรือมากกว่า และน้อยกว่า 1.0 และแอนโทฟิลไลต์มีอัตราส่วน Mg/Si อยู่ที่ 1:2 ในรูปของเปอร์เซ็นต์มวล ดังนั้น เราจึงกำหนดช่วง Mg/Si ไว้ที่ 0.2 หรือมากกว่า และน้อยกว่า 0.6

【ผลลัพธ์และการพิจารณา】

แม้จะตั้งค่าเป็น 2 ซึ่งถือว่าเป็นตัวอย่างจริง Chr และ Ant ก็ถูกจำแนกประเภทโดยไม่ผสมกัน (ตารางที่ 4) อัตราส่วนเปอร์เซ็นต์มวลของธาตุที่ถูกเพิ่มเข้าไปในการตั้งค่ามีประสิทธิภาพในการจำแนกอนุภาคที่มีองค์ประกอบคล้ายคลึงกันได้อย่างแม่นยำ การตั้งค่าโดยละเอียดจะช่วยให้การจำแนกแร่ใยหินโดยอัตโนมัติด้วย PA3 มีความแม่นยำมากขึ้น 

สรุป

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์อนุภาคสะดวกในการแยกเส้นใยจากภาพ 300 ภาพและทำการวิเคราะห์องค์ประกอบโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ การใช้การจำแนกประเภททางเคมีอย่างละเอียดยังช่วยเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกแร่ใยหิน พร้อมกับลดความเสี่ยงของการสูญเสียจากการนับ แม้จะต้องใช้การยืนยันขั้นสุดท้ายด้วยสายตามนุษย์ แต่การวิเคราะห์อนุภาคที่สามารถวิเคราะห์โดยอัตโนมัติจะช่วยลดภาระของผู้ปฏิบัติงานได้อย่างแน่นอนในงานวิเคราะห์ที่เพิ่มมากขึ้นสำหรับบรรยากาศ ในครั้งนี้ เราได้ตรวจสอบประเภททางเคมีสำหรับการจำแนกแร่ใยหินในบรรยากาศโดยอัตโนมัติ ในบรรยากาศมีอนุภาคต่างๆ อยู่รวมกัน เนื่องจากอนุภาค (เส้นใย) กระจายตัวค่อนข้างมาก ทำให้การวิเคราะห์และจำแนกประเภทอนุภาคทำได้ง่าย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี  

ในอนาคต เราต้องการพิจารณาการใช้งานแร่ใยหินในวัสดุก่อสร้างที่ได้รับผลกระทบอย่างมากจากวิธีการเตรียมตัวอย่างและวัสดุผสม ตลอดจนการทดสอบความสะอาดสำหรับยานพาหนะและการวิเคราะห์สารปนเปื้อนในสายการผลิต 

การแก้ปัญหาตามสาขา

สภาพสิ่งแวดล้อม

รายการสินค้า ที่เกี่ยวข้อง

กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบส่องกราด (SEM)