Abstract

The application of shortwave infrared (SWIR) reflectance spectroscopy to the characterization of clay minerals in the Athabasca Basin, in Saskatchewan, has been evaluated by detailed examination of 70 mineral separates (20 of kaolinite, 10 of dickite, 19 of illite, 16 of chlorites and 5 of magnesiofoitite). Clay minerals in the Athabasca Basin are widespread in the sandstones and are particularly abundant in alteration haloes associated with unconformity-type U deposits. SEM, TEM, XRD, EMPA, EPR and SWIR analyses confirm that dickite is a major clay mineral in the sandstones. Kaolinite from different geological settings has distinct values of crystallinity (i.e., Hinckley index in the range 0.84 to 1.61 in alteration haloes, 0.45 to 0.7 in the bleached zones of the paleoregolith, and 0.12 to 0.31 in late fractures and cavities). The SWIR reflectance spectroscopy is capable of quantitatively estimating the crystallinity of kaolinite by using a “14SP Index”. Attempts to use SWIR reflectance spectroscopy for structural and compositional analysis of Athabasca illite and sudoite were complicated by the common occurrence of impurities in these minerals. Binary and ternary mixtures using well-characterized mineral standards reveal that SWIR reflectance spectroscopy is capable of identifying clay minerals at abundances as low as 1 wt%. Also, numerical relationships between spectral features and the abundances of clay minerals have been established from the muscovite – kaolinite, muscovite – dickite and muscovite – sudoite mixtures, and have been used to improve an empirical SWIR method for quantitative analysis of clay minerals in the Athabasca Basin. The estimated precision and accuracy of the improved empirical method are between 5 to 10%, comparable to those of conventional XRD methods. The detection limits of the SWIR method for samples containing multiple species of clay minerals are approximately 5 wt.% in relative abundance.

Abstract

Nous avons évalué l’applicabilité de la spectroscopie par réflectance dans l’infra-rouge à ondes courtes (SWIR) pour caractériser les argiles du bassin d’Athabasca, au Saskatchewan, en utilisant soixante-dix concentrés (20 de kaolinite, 10 de dickite, 19 d’illite, 16 de chlorites et 5 de magnésiofoïtite). Les argiles sont répandues dans les grès du bassin d’Athabasca Basin, et surtout dans les auréoles d’altération associées aux gisements d’uranium localisés près d’une non-conformité. Les analyses par microscopie électronique à balayage et à transmission, par diffraction X, par microsonde électronique et par SWIR confirment que la dickite est une phase majeure dans les grès. La kaolinite provenant de divers contextes géologiques possède des valeurs distinctes de cristallinité (i.e., indice de Hinckley dans l’intervalle de 0.84 à 1.61 dans les auréoles d’altération, de 0.45 à 0.7 dans les zones lessivées du paléorégolithe, et de 0.12 à 0.31 dans les fractures tardives et les cavités. La technique SWIR peut fournir une estimation quantitative de la cristallinité de la kaolinite en utilisant un indice “14SP”. En revanche, les essais d’application de la technique pour effectuer une analyse structurale et compositionnelle de l’illite et de la sudoïte dans le bassin d’Athabasca sont compliqués par l’omniprésence d’impuretés dans ces minéraux. Des mélanges binaires et ternaires d’étalons de minéraux bien caractérisés révèlent que la spectroscopie SWIR permet d’identifier les quantités d’argiles aussi faibles que 1% par poids. De plus, nous avons établi des relations numériques entre certains aspects du spectre et les abondances des argiles à partir des mélanges muscovite – kaolinite, muscovite – dickite et muscovite – sudoïte; nous nous en sommes servis pour améliorer une approche empirique d’évaluation quantitative des proportions des argiles dans les roches du bassin d’Athabasca fondée sur la spectroscopie SWIR. La précision et la justesse des mesures de la méthode améliorée serait entre 5 et 10%, ce qui est comparable à celles des méthodes conventionnelles fondées sur la diffraction X. Le seuil de détection de la méthode SWIR appliquée à des assemblages d’espèces multiples d’argiles serait d’environ 5% (poids) en termes d’abondance relative.

(Traduit par la Rédaction)

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