Presentation Information
[P016A [発表後半]]Assessing Uncertainty in Rare-Phase Quantification in Thin Sections: A Case Study of Sulfide Inclusions in Volcanic Rocks
○Mizuki Ishida1, Broderick Cindy2 (1. Hokkaido University, 2. Natural History Museum)
Keywords:
Uncertainty assessment,Automated mineralogy,Rare phase,Sulfide inclusions,Volcanic rocks
自動鉱物分析は地質試料を定量的に記載するための有力な手法の一つであり、近年では特にSEM–EDSスペクトルに基づく鉱物分類技術が大きく発展している。自動鉱物分析を用いることで、作業者の経験や主観に依存することなく試料を客観的に評価できるほか、従来の人手によるポイントカウントと比較して、短時間でより高解像度かつ広範囲の情報を取得することが可能となる。このような高解像度分析は、試料中にまばらに分布する鉱物や微細粒鉱物などの希少相の検出・定量化にも適しており、選鉱学や冶金学のみならず、岩石学、火山学、鉱床学など幅広い分野においてその重要性が高まっている。これまで希少相の定量化に関する研究は主に選鉱学や冶金学分野で行われ、商業ベースでの鉱山開発など、多量の試料の存在を前提とした場面で、反復測定やブートストラップ法による不確実性の評価手法が提案されてきた。しかし、学術研究や、鉱床探査の初期段階など、試料量が限られる場合には、検出される希少相の絶対数が限られることが多く、単一試料から得られる情報の信頼性評価が重要となる。本研究では、火山岩斑晶中の硫化物インクルージョンを対象とした半自動鉱物分析をケーススタディとし、希少相の検出・定量化に適用可能な統計的手法を検討する。さらに、硫化物鉱物の高い反射率を利用し、SEM–EDSによる分類結果を反射顕微鏡観察と比較することで、希少相検出における分類精度と不確実性を評価する。