Mineral texture identification using local binary patterns equipped with a Classification and Recognition Updating System (CARUS)

In this paper, a rotation-invariant local binary pattern operator equipped with a local contrast measure (riLBPc) is employed to characterize the type of mineral twinning by inspecting the texture properties of crystals. The proposed method uses photomicrographs of minerals and produces LBP histograms, which might be compared with those included in a predefined database using the Kullback–Leibler divergence-based metric. The paper proposes a new LBP-based scheme for concurrent classification and recognition tasks, followed by a novel online updating routine to enhance the locally developed mineral LBP database. The discriminatory power of the proposed Classification and Recognition Updating System (CARUS) for texture identification scheme is verified for plagioclase, orthoclase, microcline, and quartz minerals with sensitivity (TPR) near 99.9%, 87%, 99.9%, and 96%, and accuracy (ACC) equal to about 99%, 97%, 99%, and 99%, respectively. According to the results, the introduced CARUS system is a promising approach that can be applied in a variety of different fields dealing with classification and feature recognition tasks. © 2022 by the authors

Caractérisation minéralogique quantitative automatisée en microscopie optique et applications à l’étude de minerais dans le cadre d’une approche géométallurgique.

La caractérisation minéralogique est essentielle pour la caractérisation des différents produits d’un gisement (lithologie, minerai, stérile, résidu, etc.). Elle peut procurer énormément d’informations pertinentes pour les différents aspects de la mine (exploration, traitement minéral, gestion environnementale des rejets miniers). Cependant, la caractérisation minéralogique souffre aujourd’hui d’une réputation à la fois longue, fastidieuse et couteuse de la part de l’industrie minière. Cette industrie s’est ainsi vue progressivement abandonner l’approche minéralogique pour la caractérisation de leurs gisements. Avec les nouveaux défis technico-économiques apparaissant au sein des gisements (teneurs de plus en plus faibles, extraction de plus en plus profonde, gestion intégrée des rejets miniers et valorisation de nouveaux types de gisement), une nouvelle approche géométallurgique s’est alors développée dans l’industrie. Cette nouvelle vision de la mine consiste à intégrer les variabilités, notamment minéralogiques, des gisements afin de l’intégrer le plus en amont possible dans le développement du projet minier. Le but est de quitter l’approche en silo qu’effectue l’industrie pour permettre plus de communication entre les différents départements d’une mine (exploration, ingénierie, production, environnement) et ainsi permettre une optimisation technico-économique de l’exploitation tout en réduisant les risques techniques et opérationnels. Il s’avère que la caractérisation minéralogique est redevenue une caractérisation indispensable pour cette nouvelle vision géométallurgique de la mine, notamment parce qu’elle peut constituer un langage commun entre les différents départements de la mine. La caractérisation minéralogique permet effectivement de fournir des quantifications de paramètres, notamment de texture (comprenant la granulo-minéralogie, degré de libération/d’exposition et association), sur les différents produits de la mine qui constituent très souvent les variables critiques régissant la modélisation géométallurgique d’un gisement. La géométallurgie met ainsi en avant la pertinence des outils de caractérisations minéralogiques automatisées de type microscope électronique à balayage associé à la spectroscopie en énergie dispersive (MEB-EDS), comme le système QEMSCAN®. Cependant, ces outils, bien que récemment démocratisés, restent encore très dispendieux et contraignants pour l’industrie minière. De plus, ils nécessitent une expertise poussée pour leur utilisation au quotidien au sein de la mine. Par conséquent, la caractérisation minéralogique automatisée reste encore relativement anecdotique au sein des différentes opérations de développement d’une exploitation minière, alors qu’elle reste très souvent indispensable pour l’approche géométallurgique de la mine. Le microscope optique automatisée (MOA) représente quant à lui un outil alternatif plus accessible financièrement que les systèmes types MEB-EDS et permet une caractérisation des minéraux opaques très souvent valorisables (sulfures, oxydes, éléments natifs, alliages) moins contraignante, nécessitant une expertise moins poussée que son homologue électronique. C’est dans ce contexte que les travaux de cette présente thèse se sont développés. L’objectif général a ainsi été de développer et d’améliorer des approches et techniques de caractérisation minéralogique abordables, fiables et précises via l’outil de MOA. Le but était de proposer une caractérisation minéralogique automatisée plus accessible pour l’industrie minière, selon une approche géométallurgique. Cette présente thèse s’est ainsi construite autour de trois axes de recherche : le développement de protocoles de préparations de section polie représentatifs, l’amélioration de techniques d’imagerie optique sous MOA et l’étude comparative et cas d’applications en contexte géométallurgique de l’outil afin de prouver sa fiabilité et sa pertinence. Une nouvelle méthode d’échantillonnage a ainsi été développée afin de décider du nombre approprié de sections polies qui doivent être préparées en fonction de la classe granulométrique considérée. Le but est d’obtenir une représentativité suffisante pour les analyses de minéralogie automatisée. Pour illustrer cette méthode, deux protocoles d'échantillonnage (sous forme de grain à des fins de caractérisation texturales et sous forme de poudre) d'un minerai sulfuré typique théorique, incluant une préparation granulométrique (sizing), sont présentés. Une nouvelle méthode de calcul de la variance de l'erreur fondamentale liée à l'échantillonnage a ainsi été proposée. Ces protocoles d'échantillonnage sont une adaptation de la ligne de sécurité dérivée de la théorie d'échantillonnage de Pierre Gy et sont à ajuster en fonction de la connaissance des propriétés intrinsèques du matériau considéré. La méthode peut être très utile pour mieux anticiper le manque de représentativité des données minéralogiques fournies par les outils de minéralogie automatisé liées à la préparation d’échantillonnage. Au cours de ces travaux de doctorat, une nouvelle résine a été aussi découverte pour la préparation de section polie : la résine acrylique. Cette nouvelle résine a été comparée aux autres résines communément utilisées pour la préparation de section polie : la résine époxy et la résine dite carbon black (assimilé à la résine époxy mélangé avec du graphite). Cette comparaison a compris des mesures rhéologiques ainsi que des analyses par MOA. L’objectif a été de vérifier si une composition minéralogique fiable et sans biais est possible sous MOA avec cette nouvelle résine, attestant que les particules minérales n’ont pas subi une ségrégation préférentielle au sein de la section polie. Pour ce faire, des mélanges de poudres minérales standard ont été préparées en utilisant différents minéraux opaques purs à une fraction granulométrique calibrée entre 25 et 75 μm. Les résultats indiquent que le comportement rhéologique de la résine acrylique à durcissement rapide permet d'obtenir une composition minérale précise tout en évitant toute sédimentation préférentielle des particules par rapport aux autres résines étudiées. La caractérisation minéralogique automatisée nécessite d’obtenir des résultats de quantification non biaisés. Cependant, le MOA ne permet pas de détecter les minéraux transparents (ou de gangue) lors d'une analyse par microscopie optique en lumière réfléchie, car les réflectances de la résine et des minéraux de gangue sont très proches. De nouveaux travaux se sont alors concentrés à proposer une nouvelle méthode innovante pour détecter automatiquement toutes les particules minérales (y compris les particules transparentes) sur une section polie en résine acrylique par imagerie optique réfléchie en utilisant un algorithme d'apprentissage profond (deep learning). Pour ce faire, plusieurs poudres de minerai et de mélanges de standards de minéraux ont été montées en sections polies avec résine acrylique à deux tailles de particules différentes : < 1mm et P80~75 μm. Un maximum d'images optiques a été acquis avec un MOA sur ces sections polies pour entraîner et tester l'algorithme d'apprentissage profond à détecter les particules minérales. Les résultats montrent que l'algorithme d'apprentissage profond détecte facilement toutes les particules minérales dans le motif bullé caractéristique de la matrice de la résine acrylique, ce qui permet de bien différencier les minéraux de gangue sous microscopie optique réfléchie pour la détermination de la composition modale fiable des échantillons étudiés. De plus, les travaux ont pu permettre le développement de l’imagerie hyperspectrale optique afin de permettre une identification minéralogique plus efficace en MOA comparé à ce que proposent les systèmes actuels utilisant l’analyse multispectrale. La synchronisation entre une caméra hyperspectrale et un système de MOA a pu permettre l’acquisition linéaire de cubes hyperspectraux sur différents minéraux opaques. À l’aide de ces mesures brutes hyperspectrales, une base de données de réflectances hyperspectrales a pu être établie. À partir de cette base de données, une procédure supervisée de classification a été exécutée sur différents cubes hyperspectraux issus de l’analyse sur différents échantillons de minerais et standards minéralogiques (mise en section polie) par le dispositif expérimental. La procédure consistait à extraire des images monochromatiques à des longueurs d’onde judicieusement choisies sur ces cubes hyperspectraux bruts afin d’y exécuter des analyses d’images basiques associées à une méthode de classification booléenne pour obtenir des images classifiées minéralogiquement. Les résultats indiquent que cette procédure basique permet une classification minéralogique des images optiques propres et efficaces à partir de mesures hyperspectrales optiques. Les travaux de ce présent doctorat se sont ensuite focalisés sur différentes études comparatives et études de cas d’applications en contexte géométallurgique de la MOA, des études encore manquantes dans le domaine. Le projet Dumont Nickel a ainsi été particulièrement étudié, notamment parce que le gisement nécessite une approche géométallurgique du fait de sa métallogénie particulière. Le défi de développement d’un projet tel que Dumont Nickel consiste à pouvoir quantifier le nickel dit métallurgiquement récupérable à l’aide d’une méthode de quantification minéralogique abordable. Ces travaux proposent de pouvoir quantifier la minéralogie des minerais du gisement pour les futures opérations minières en utilisant le MOA. L’objectif a été de caractériser quatre échantillons de minerais représentatifs des quatre domaines géométallurgiques du gisement par MOA. Ces résultats ont été comparés aux données de quantification minéralogique existantes pour les mêmes échantillons acquis par QEMSCAN®. Les résultats de quantifications minéralogiques obtenus avec les deux techniques ont été comparés en mettant l'accent sur la distribution minéralogique du nickel dans les minéraux opaques. Cette étude comparative prouve l'efficacité de la MOA à des fins de quantification minéralogique telle qu'appliquée aux échantillons étudiés du projet Dumont Nickel. Cette procédure de quantification minéralogique des minéraux opaques a été ensuite poursuivie sur 12 autres échantillons du gisement. Le but a été de vérifier si le MOA attribue les mêmes domaines géométallurgiques que les analyses QEMSCAN® sur ces mêmes échantillons, selon la quantification des minéraux opaques qu’il permet. Les résultats montrent que le MOA est une alternative fiable au QEMSCAN® et peut être utilisé pour l'attribution de domaine pour le projet Dumont Nickel. Néanmoins, ces études comparatives en contexte géométallurgique ont permis de mettre en exergue les limites du système de MOA utilisé au cours du doctorat. Ces limites sont l’impossibilité pour le système de pouvoir détecter les particules transparentes (limite qui a fait l’objet de travaux au cours du doctorat) et de pouvoir les identifier, mais aussi d’autres limites de l’analyse multispectrale optique que propose le système (aberration chromatique). Une troisième étude comparative sur les différents concentrés de flottations du concentrateur LaRonde a aussi pu prouver que le système de MOA utilisé donne des résultats de quantification minéralogique proche du système QEMSCAN®. Cette dernière étude a aussi mis un avant une des limites de l’analyse multispectrale du système : le phénomène d’effet de bordure, expliquant les différences de quantification obtenue entre les deux techniques homologues. Enfin, afin de répondre aux manques d’études de cas d’applications de la MOA, le doctorat a recommandé plusieurs méthodologies d’intégration de la MOA à des fins géométallurgiques dans un contexte général d'un gisement de sulfure polymétallique/aurifère. Les principales étapes des projets miniers (exploration/géologie, faisabilité/programme géométallurgique, exploitation/production et gestion des rejets miniers) ont été utilisées pour illustrer les différentes méthodes proposées. La MOA permet ainsi d'obtenir des données minéralogiques pertinentes dès les premières étapes d'un projet minier et d'intégrer la minéralogie opérationnelle dans les processus de développement d’un circuit de traitement. De nombreux exemples illustrant la quantification minéralogique par MOA ont ainsi été fournis pour chaque étape du cycle minier, ce qui permet d'étayer la définition de différents domaines géométallurgique et géoenvironnementale d'un gisement

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