가시광 및 근적외 스펙트럼의 PLS 회귀 분석을 이용한 고품위 석회암의 CaO 품위 예측

Abstract

본 연구에서는 고품위 석회암의 CaO 품위 분석을 위하여 광산 현장에서 적용할 수 있는 반사분광학 기반의 분석 기술을 제시하였다. 일반적으로 화학 분석에 의한 품위 예측 시 시료의 파, 분쇄를 포함한 시료의 전처리가 반드시 필요한 데 비하여 제안한 방법은 암석 표면의 가시광 및 근적외 스펙트럼을 이용하므로 시료의 전처리 과정이 최소화되고 비파괴 분석이 가능한 장점이 있다. 현장 적용 관점에서 분석자의 개입을 최소화하는 동시에 다른 광종과 광물 성분의 예측 시에도 활용할 수 있도록 하기 위하여 본 연구에서는 통계 기반의 분석 방법인 partial least squares(PLS) 회귀 방법을 적용하였다. 지하수 유출에 의해 영향을 받는 광산 환경에서 암석의 표면이 습윤한 경우와 건조한 경우에 상관없이 CaO 품위 예측이 가능한지 평가하기 위하여 연구 방법을 두 가지 조건에 적용하고 예측 정확도를 확인하였다. 대상 광산은 CaO 품위 51%를 기준으로 적재 장소를 구분하고 있으므로 PLS를 이용하여 품위 분석 결과를 이진 분류하고 현장에서 필요한 정보 형태로 변환하여 제시하였다. 또한 품위 분석 작업을 자동화하는 관점에서 스펙트럼으로부터 표면 수분 상태를 결정한 후 품위 예측을 수행하는 현장 품위 분석 절차를 제안하였다. 석회암의 분광반사 스펙트럼의 PLS 회귀 분석을 이용한 CaO 품위 분석의 평균 제곱근 오차(root mean squares error, RMSE)는 훈련 집합과 테스트 집합에서 표면이 건조한 경우 1.2, 2.1%, 표면이 습윤한 경우 1.2, 1.9%였다. 분석 과정에서 출력되는 PLS weight, loading, coefficient를 확인한 결과 제안한 기법은 흡광 밴드의 정보와 함께 CaO 품위와 공선성이 존재하는 연속체의 정보도 함께 이용하였다. 대상 광산에서는 현장에서 51%를 기준으로 하차 지점을 다르게 하였으므로 분석 결과를 51% 이상, 이하로 이진 분류를 수행하였고 훈련 집합, 테스트 집합에서 정확하게 분류된 비율은 암석 표면이 건조한 경우 80, 78%, 습윤한 경우 83, 72%였다. 테스트 집합의 이진 분류 결과를 공간적으로 도시한 결과 XRF를 이용하여 분류한 결과와 대체적으로 유사한 품위 분포를 보였다. 품위 예측 시 사용자의 개입을 최소화하기 위하여 1,400, 1,900nm 근방의 물의 흡광 현상을 이용하여 암석의 스펙트럼으로부터 표면의 수분 상태를 판단하는 분류 방법을 제시하였고 연구에 이용한 암석에 대해서는 수분 상태를 모두 정확하게 판단할 수 있었다. 제안된 기법은 다변량의 예측 변수와 반응 변수 사이의 관계를 예측하는 데 활용될 수 있으므로 광산에서 조사되는 다양한 암석 샘플 자료의 상관성 파악과 변수 예측에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 석회암의 CaO 품위에 적용하였으나 조건에 따라서 다른 광종이나 광상의 현장 품위 예측을 위해서도 활용될 수 있다.