O. Musset et J. Rakovský mesurent un échantillon avec la LIBS
L’article “In situ LIBS as a tool to discriminate on field volcanic rocks and magmatic series, Iceland” par Roux, C.P.M., Rakovský, J., Musset, O., Monna, F., Buoncristiani, J.-F., Pellenard, P., Thomazo, C. vient d’être publié dans Spectrochimica Acta part B, 2015, 103-104, 63-69.
Cette étude, publiée par Clément Roux (clement.roux@u-bourgogne.fr, doctorant au laboratoire interdisciplinaire Carnot de Bourgogne) et collaborateurs, a pour but d’évaluer les potentialités d’une LIBS portable pour trier les roches appartenant à différentes séries magmatiques. Au total, 19 raies atomiques sur 21 échantillons ont été mesurées in-situ lors d’une mission en Islande (voir le film et le diaporama). Les concentrations élémentaires ont, quant à elles, été mesurées de retour au laboratoire par des méthodes plus conventionnelles (ICPAES/ICPMS). Sur la base de ces dernières, 3 groupes de roches sont construits. Si une procédure statistique adaptée est appliquée aux données laser le pouvoir de classification de la LIBS est excellent (90%-100% de succès). Au final, bien que la LIBS ne permette pas une analyse quantitative, cet instrument possède de grandes qualités pour les investigations géologiques de terrain.
Abstract: This study evaluates the potentialities of a lab-made pLIBS (portable Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) to sort volcanic rocks belonging to various magmatic series. An in-situ chemical analysis of 19 atomic lines, including
Al, Ba, Ca, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Na, Si, Sr and Ti, from 21 sampled rocks was performed during a field exploration in Iceland. Iceland was chosen both for the various typologies of volcanic rocks and the rugged conditions in the field in order to test the sturdiness of the pLIPS. Elemental compositions were also measured using laboratory ICP-AES measurements on the same samples. Based on these latter results, which can be used to identify three different groups of volcanic rocks, a classification model was built in order to sort pLIBS data and to categorize unknown samples. Using a reliable statistical scheme applied to LIBS compositional data, the classification capability of the pLIBS system is clearly demonstrated (90–100% success rate). Although this prototype does not provide
quantitative measurements, its use should be of particular interest for future geological field investigations.