(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得手段と、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき、一連の命令群である所定関数を用いて、前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別手段と、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集手段と、
前記一覧表形式により前記分布状態についてのデータ出力を行うデータ出力手段と、
を備え、
前記分析結果データは、前記各鉱物粒子のそれぞれに関する鉱物粒子単位のデータであるパーティクルデータと、当該鉱物粒子に含まれる鉱物に関する鉱物単位のデータであるグレインデータとから構成され、
前記所定関数は、
前記分析結果データにおける一つのグレインデータの抽出と、前記一つのグレインデータによって特定される鉱物を含有する鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか否かの判別と、当該単体鉱でないものについて有効鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるか否かの判別とを、前記分析結果データ中に未処理のグレインデータが存在しなくなるまで繰り返し行うとともに、
前記単体鉱であるか否かの判別を、前記サイズデータから得られる前記鉱物と前記鉱物粒子との間のサイズ割合またはサイズ差に基づいて行うように構成されている
ことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記判別手段は、前記各鉱物粒子が含有する鉱物を前記鉱物種データに基づき有用鉱と不用鉱に分類し、前記有用鉱と前記不用鉱の少なくとも一方に対して、前記単体鉱を構成するものであるか、前記結合鉱を構成するものであるかを判別する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記判別手段は、前記所定関数を用いて、前記サイズデータから前記鉱物粒子中に前記有用鉱または前記不用鉱が占めるサイズの割合を求め、当該割合を所定閾値と比較することで、当該鉱物粒子が前記単体鉱であるか前記結合鉱であるかを判別する
ことを特徴とする請求項２記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記判別手段は、前記サイズデータとして、前記鉱物粒子の外周長データおよび当該鉱物粒子が含有する前記有用鉱または前記不用鉱の外周現出長データ、前記鉱物粒子中に占める各鉱物の重量割合、面積割合、前記鉱物粒子内において異種鉱物同士が隣接する境界部分の周長のいずれかの１つ以上のデータを用い、前記単体鉱と前記結合鉱を判別する
ことを特徴とする請求項３記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記鉱物分析装置は、Ｘ線分析を利用した自動鉱物分析装置である
ことを特徴とする請求項1から４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
コンピュータを、
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得手段、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき、一連の命令群である所定関数を用いて、前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別手段、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集手段、および、
前記一覧表形式により前記分布状態についてのデータ出力を行うデータ出力手段、
として機能させるとともに、
前記分析結果データは、前記各鉱物粒子のそれぞれに関する鉱物粒子単位のデータであるパーティクルデータと、当該鉱物粒子に含まれる鉱物に関する鉱物単位のデータであるグレインデータとから構成され、
前記所定関数は、
前記分析結果データにおける一つのグレインデータの抽出と、前記一つのグレインデータによって特定される鉱物を含有する鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか否かの判別と、当該単体鉱でないものについて有効鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるか否かの判別とを、前記分析結果データ中に未処理のグレインデータが存在しなくなるまで繰り返し行うとともに、
前記単体鉱であるか否かの判別を、前記サイズデータから得られる前記鉱物と前記鉱物粒子との間のサイズ割合またはサイズ差に基づいて行うように構成されている
ことを特徴とするデータ処理プログラム。
【請求項７】
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得ステップと、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき、一連の命令群である所定関数を用いて、前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別ステップと、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集ステップと、
を備え、
前記分析結果データは、前記各鉱物粒子のそれぞれに関する鉱物粒子単位のデータであるパーティクルデータと、当該鉱物粒子に含まれる鉱物に関する鉱物単位のデータであるグレインデータとから構成され、
前記所定関数は、
前記分析結果データにおける一つのグレインデータの抽出と、前記一つのグレインデータによって特定される鉱物を含有する鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか否かの判別と、当該単体鉱でないものについて有効鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるか否かの判別とを、前記分析結果データ中に未処理のグレインデータが存在しなくなるまで繰り返し行うとともに、
前記単体鉱であるか否かの判別を、前記サイズデータから得られる前記鉱物と前記鉱物粒子との間のサイズ割合またはサイズ差に基づいて行うように構成されている
ことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項８】
請求項７記載のデータ処理方法により前記一覧表形式に纏めた前記分布状態に基づいて、前記鉱石試料と同成分の処理対象物に対して選鉱を行う際の処理条件を決定する処理条件決定ステップ
を備えることを特徴とする処理条件決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉱石試料に対する鉱物分析の結果である分析結果データを処理するデータ処理装置、データ処理プログラムおよびデータ処理方法、そのデータ処理方法を用いた処理条件決定方法、並びに、鉱物分析結果の出力データ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
非鉄金属や貴金属等の製錬を行う場合には、その前工程として、採掘された鉱石に対して選鉱を行うことが一般的である。選鉱を行う工程では、製錬への供給が可能な程度まで有用元素の品位を向上させるべく、予め鉱石を粉砕した上で、鉱物の物理的性質（表面張力、比重、磁性等）の違いを利用して目的の元素を含んだ鉱物を分離する。具体的には、例えば鉱物の表面張力の違いを利用する浮遊選鉱が広く知られている。
このような選鉱によって得られる結果物である精鉱については、その品位および実収率が鉱石中の鉱物性状に大きく左右される。そのため、選鉱の対象となる鉱石については、その鉱石中に含まれる鉱物の種類を特定する定性分析（同定）や含有量を特定する定量分析等を行って、その鉱石中の鉱物性状がどのようなものであるかを把握することが必要である。
【０００３】
ところで、鉱石中の鉱物は、単体鉱または結合鉱として存在している。単体鉱とは、粉砕後において一つの鉱物が単独で存在して一つの粒子（粉砕後の鉱粒）を構成している状態をいう。結合鉱とは、複数の鉱物が結合して一つの粒子を構成している状態をいう。
このことを考慮して、従来、選鉱の対象となり得る鉱石や金属製錬中間物等については、光学顕微鏡による観察結果を基に鉱物種を同定し定量分析値を得る鉱物分析を行って、その鉱石等に含まれる鉱物を単体鉱と結合鉱に分けつつサイズ別の定量分析値を纏めて表記することで、その鉱石等における単体鉱および結合鉱のそれぞれの鉱物性状（例えば鉱物のサイズ別および存在状態別の分布状態）を把握可能にすることが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、近年では、ＭＬＡ（Mineral Liberation Analyzer）やＱＥＭＳＣＡＮ（Quantitative Evaluation of Materials by Scanning Electron Microscop）と呼ばれる、エネルギー分散型Ｘ線分析装置が付随した走査型電子顕微鏡による自動鉱物分析装置が開発されており、世界各国の鉱山や研究所等において鉱物の定量分析等に用いられている（例えば、非特許文献１参照）。ＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮは、分析対象の試料中の単体鉱および結合鉱について、鉱物単位での分析データの採取と、当該鉱物を含有する粒子単位での分析データの採取とを行う。そのため、ある一つの試料についてＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮを用いて分析を行うと、数千から数万の鉱物単位分析データおよび粒子単位分析データが得られることになり、有益な分析結果を把握するために適切なデータ処理を行うことが必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３４７３３０号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「Modern SEM-based mineral liberation analysis」 International Journal of Mineral Processing vol.84 2007 p310-320
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来の鉱物分析技術においては、以下に述べるような難点がある。
【０００８】
例えば、特許文献１に開示された分析方法では、光学顕微鏡による観察結果を基にして、単体鉱と結合鉱との分割評価を行う。具体的には、光学顕微鏡による観察結果における色の違いから鉱物種を同定し、その面積比から鉱物の定量分析を行う。つまり、かかる分析方法では、単体鉱と結合鉱との判別を光学顕微鏡の観察者が目視で行うことになる。そのため、判別基準が観察者（熟練観察者か否かの違い等）によってばらついてしまうことも考えられ、その結果として特に多数の鉱物が結合した結合鉱や結合した鉱物の一部が微量である結合鉱等については分析結果が異なるものとなってしまうおそれがある。
【０００９】
また、近年では非特許文献１に開示されたような自動鉱物分析装置が用いられていることから、その自動鉱物分析装置による採取データに対して、特許文献１に開示された分析方法によるデータ処理を適用することが考えられる。ところが、自動鉱物分析装置による採取データは、光学顕微鏡による観察結果とは異なり、主として鉱物サイズ等に関する数値データによって構成されている。そのため、特許文献１に開示された分析方法のような単体鉱と結合鉱との判別手法は、そのままでは自動鉱物分析装置による採取データに対して適用することが困難である。つまり、特許文献１に開示された分析方法は、必ずしも自動鉱物分析装置による採取データに対する一貫性が高いとは言えない。
【００１０】
そこで、本発明は、単体鉱と結合鉱とを判別するとともに、その判別を客観的な判別基準によって行い得るようにすることで、主に数値データによって構成される採取データに対する一貫性を十分に確保することのできるデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法、処理条件決定方法および鉱物分析結果の出力データ構造を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、上記目的を達成するために案出されたものである。
本発明の第１の態様は、
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得手段と、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき所定関数を用いて前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別手段と、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集手段と、
前記一覧表形式により前記分布状態についてのデータ出力を行うデータ出力手段と、
を備えることを特徴とするデータ処理装置である。
【００１２】
本発明の第２の態様は、第１の態様に記載のデータ処理装置において、
前記判別手段は、前記各鉱物粒子が含有する鉱物を前記鉱物種データに基づき有用鉱と不用鉱に分類し、前記有用鉱と前記不用鉱の少なくとも一方に対して、前記単体鉱を構成するものであるか、前記結合鉱を構成するものであるかを判別する
ことを特徴とする
【００１３】
本発明の第３の態様は、第２の態様に記載のデータ処理装置において、
前記判別手段は、前記所定関数を用いて、前記サイズデータから前記鉱物粒子中に前記有用鉱または前記不用鉱が占めるサイズの割合を求め、当該割合を所定閾値と比較することで、当該鉱物粒子が前記単体鉱であるか前記結合鉱であるかを判別する
ことを特徴とする。
【００１４】
本発明の第４の態様は、第３の態様に記載のデータ処理装置において、
前記判別手段は、前記サイズデータとして、前記鉱物粒子の外周長データおよび当該鉱物粒子が含有する前記有用鉱または前記不用鉱の外周現出長データ、前記鉱物粒子中に占める各鉱物の重量割合、面積割合、前記鉱物粒子内において異種鉱物同士が隣接する境界部分の周長のいずれかの１つ以上のデータを用い、前記単体鉱と前記結合鉱を判別する
ことを特徴とする。
【００１５】
本発明の第５の態様は、第１から第４のいずれか１態様に記載のデータ処理装置において、
前記鉱物分析装置は、Ｘ線分析を利用した自動鉱物分析装置である
ことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第６の態様は、
コンピュータを、
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得手段、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき所定関数を用いて前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別手段、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集手段、および、
前記一覧表形式により前記分布状態についてのデータ出力を行うデータ出力手段、
として機能させることを特徴とするデータ処理プログラムである。
【００１７】
本発明の第７の態様は、
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データとして、少なくとも前記各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータを含む分析結果データを取得するデータ取得ステップと、
前記鉱物種データおよび前記サイズデータに基づき所定関数を用いて前記鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する判別ステップと、
前記分析結果データに基づき前記鉱物粒子の前記鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を前記単体鉱と前記結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるデータ編集ステップと、
を備えることを特徴とするデータ処理方法である。
【００１８】
本発明の第８の態様は、
第７の態様に記載のデータ処理方法により前記一覧表形式に纏めた前記分布状態に基づいて、前記鉱石試料と同成分の処理対象物に対して選鉱を行う際の処理条件を決定する処理条件決定ステップ
を備えることを特徴とする処理条件決定方法である。
【００１９】
本発明の第９の態様は、
鉱石試料を構成する各鉱物粒子について鉱物分析装置で得られた分析結果データに基づき、前記各鉱物粒子が含有する有用鉱および不用鉱の前記鉱石試料中における分布状態についてデータ出力を行う際に用いられる鉱物分析結果の出力データ構造であって、
鉱物粒子について、当該鉱物粒子が前記有用鉱または前記不用鉱の単体鉱であるか前記有用鉱と前記不用鉱が結合した結合鉱であるか所定関数を用いて判別された結果を識別可能な態様で、前記分布状態がサイズ別の一覧表形式で表されてなる
ことを特徴とする鉱物分析結果の出力データ構造である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、単体鉱と結合鉱の判別を客観的な判別基準によって行うので当該判別基準にばらつきが生じてしまうこともなく、主に数値データによって構成される採取データに対しても一貫性を十分に確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】鉱物粒子とそこに含まれる鉱物の関係を模式的に示す説明図である。
【図２】本発明の一実施形態において用いる鉱物分析システムの概略構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態において鉱物分析の結果である分析結果データに対して行うデータ処理の手順を例示するフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態における注目グレインについてのグレインデータの一具体例を示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態における結合鉱の分配処理の一具体例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造のフォーマットの一例を示す説明図である。
【図７】本発明の一実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造のフォーマットの他の例を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施形態における鉱石試料の一具体例を示す説明図である。
【図９】本発明の一実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造の一具体例を示す説明図である。
【図１０】本発明の一実施形態におけるデータ処理結果に基づいて粒子サイズ別の単体鉱と結合鉱との割合をヒストグラム化した一具体例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を、図面に基づいて説明する。
ここでは、以下のような項分けをして説明を行う。
１．分析対象物
２．システム構成
２−１．自動鉱物分析装置
２−２．データ処理装置
３．データ処理方法の手順
４．鉱物分析結果の出力データ構造
４−１．出力データ構造の概要
４−２．出力データ構造の一具体例
４−３．出力データ構造の利用形態（処理条件決定方法）
５．本実施形態の効果
６．変形例等
【００２３】
＜１．分析対象物＞
先ず、本実施形態における分析対象物について説明する。
本実施形態では、銅、鉛、亜鉛、ニッケル、モリブデン等の非鉄金属または金、銀等の貴金属の製錬を行う場合において、目的の元素を含むとして採掘された鉱石または製錬の過程で得られる金属製錬中間物等の試料（以下、これらの試料を「鉱石試料」と総称する。）を、分析処理の対象物とする。
【００２４】
鉱石試料は、鉱物粒子が集合して構成されている。さらに詳しくは、鉱石試料は、鉱物粒子が樹脂に包埋処理されて構成され、粗研磨、中間研磨、仕上げ研磨、最終研磨の各研磨工程を順に経た後、その平滑な研磨面が被分析面とされる。
【００２５】
鉱石試料を構成する鉱物粒子には、一粒子が単一鉱物種で構成された鉱物粒子である単体鉱と、一粒子が複数鉱物種で構成された鉱物粒子である結合鉱（片刃鉱）とがある。
単体鉱と結合鉱のいずれにおいても、鉱物粒子を構成する鉱物種は、目的の元素を得るために有用である有用鉱と、目的の元素を得るためには不用な不用鉱とに分類することができる。非鉄金属製錬における有用鉱の例としては、黄銅鉱（Chalcopyrite：ＣｕＦｅＳ２）、輝銅鉱（Chalcocite：Ｃｕ２Ｓ）、斑銅鉱（Bornite：Ｃｕ５ＦｅＳ４）、輝水鉛（Molybdenite：ＭｏＳ２）等が挙げられる。また、貴金属製錬における有用鉱の例としては、自然金（Native gold：Ａｕ）、エレクトラム（Electrum：Ａｕ・Ａｇ固溶体）等が挙げられる。不用鉱の例としては、黄鉄鉱（Pyrite：ＦｅＳ２）、脈石（Gangue）、珪酸塩鉱物、酸化鉱物等が挙げられる。さらに具体的には、例えば、銅製錬を行う場合であれば、黄銅鉱、輝銅鉱、斑銅鉱等が代表的な有用鉱となる。
【００２６】
ここで、鉱物粒子とその鉱物粒子を構成する鉱物との関係について簡単に説明する。
図１は、鉱物粒子とそこに含まれる鉱物の関係を模式的に示す説明図である。なお、図例は、鉱物粒子が結合鉱である場合の一具体例を示している。
例えば、結合鉱については、複数種類の鉱物（グレイン）５１，５２，５３によって一つの鉱物粒子（パーティクル）５０が構成される。
なお、単体鉱については、一粒子が単一鉱物種で構成されることから、そこに含まれる鉱物（グレイン）がそのまま鉱物粒子（パーティクル）を構成することになる。
【００２７】
このような有用鉱を含有する鉱物粒子を、以下の説明では「有用鉱含有粒子」と称す。つまり、鉱石試料を構成する鉱物粒子としては、有用鉱含有粒子とそれ以外の鉱物粒子が存在することになる。
また、以下の説明において、有用鉱含有粒子については、特段の記載がない限り、有用鉱と不用鉱が結合してなるものを「結合鉱」と称し、単一の有用鉱で構成された鉱物粒子の他に当該鉱物粒子と同等に扱い得る鉱物粒子も「単体鉱」と称す。例えば、有用鉱同士が結合してなる鉱物粒子や、不用鉱が結合しているがその含有率が極端に低い鉱物粒子等については、選鉱を行う上では単一の有用鉱で構成された鉱物粒子と同等に取り扱っても大きな問題とはならないからである。
【００２８】
以上に説明した鉱物粒子によって構成される鉱石試料については、各鉱物粒子に含まれる鉱物の種類を特定する定性分析（同定）や含有量を特定する定量分析等を行って、その鉱物性状がどのようなものであるかを把握することが必要である。なぜならば、各鉱物粒子の鉱物性状が選鉱によって得られる精鉱の品位および実収率に大きな影響を及ぼすからである。具体的には、各鉱物粒子に含まれる鉱物種とその含有量が精鉱の品位に大きな影響を及ぼし、各鉱物粒子の粒度および単位分離度（ある鉱物種全体に対する単体鉱の割合）が実収率（有用鉱物の精鉱への回収率）に大きな影響を及ぼす。
故に、本実施形態においては、鉱石試料を分析処理の対象物とし、その分析処理を行うことで当該鉱石試料を構成する各鉱物粒子の鉱物性状を把握可能にするのである。
【００２９】
＜２．システム構成＞
次に、本実施形態において鉱石試料に対する分析処理を行う分析システムについて説明する。
図２は、本実施形態で用いる鉱物分析システムの概略構成例を示すブロック図である。
本実施形態で用いる鉱物分析システムは、自動鉱物分析装置１とデータ処理装置２とを備えており、これらが通信可能に接続されて構成されている。なお、このような鉱物分析システムにおいては、データ処理装置２が、本発明に係るデータ処理装置に相当し、本発明に係るデータ処理プログラムを実行し、本発明に係るデータ処理方法を使用し、本発明に係る処理条件決定方法を使用し、本発明に係る鉱物分析結果の出力データ構造によるデータ出力を行う。
【００３０】
＜２−１．自動鉱物分析装置＞
自動鉱物分析装置１は、分析対象物となる鉱石試料に対して分析処理（定性分析および定量分析）を行って、その結果である分析結果データを出力するものである。具体的には、ＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮと呼ばれる、エネルギー分散型Ｘ線分析装置が付随した走査型電子顕微鏡による自動鉱物分析装置を用いる。
【００３１】
自動鉱物分析装置１は、例えば以下に述べる手順で鉱石試料に対する分析処理を自動的に行う。先ず、自動鉱物分析装置１は、走査型電子顕微鏡により鉱石試料の被分析面の反射電子（BackScattered Electron：ＢＳＥ）像を取得し、そのＢＳＥ像を画像解析することで鉱石試料を構成する各鉱物粒子の分離識別を行うとともに、エネルギー分散型Ｘ線分析(Energy dispersive X-ray Spectrometry：ＥＤＳ)により各鉱物粒子からＥＤＳスペクトルを取得する。そして、取得したＥＤＳスペクトルを予めデータベースに登録されている鉱物種別のスペクトルパターンと対比させて、各鉱物粒子に含まれる鉱物種の同定を行う。さらには、ＢＳＥ像を画像解析することで、各鉱物粒子のサイズや当該鉱物粒子に含まれる鉱物のサイズ等を定量的に特定する。その後、自動鉱物分析装置１は、このようにして得た鉱石試料に対する分析処理（定性分析および定量分析）の結果を、分析結果データとしてデータ処理装置２に対して出力する。
【００３２】
自動鉱物分析装置１が出力する分析結果データは、各鉱物粒子のそれぞれに関する鉱物粒子単位のデータであるパーティクルデータと、当該鉱物粒子に含まれる鉱物に関する鉱物単位のデータであるグレインデータとから構成されている。
各グレインデータには、当該グレインデータによって特定される鉱物の種類、鉱物サイズ（例えば円相当径（粒子の投影面積と同じ面積の円の直径）の大きさ）、重量割合、鉱物粒子の外周に現出する部分のサイズ（例えば外周現出長）、同一粒子内における異種鉱物の結合割合等の各情報が含まれている。
各パーティクルデータには、当該パーティクルデータによって特定される鉱物粒子の粒子サイズ（例えば円相当径の大きさ）、当該鉱物粒子に含まれる各鉱物の粒子外周面への現出（露出）割合、当該鉱物粒子に含まれる各鉱物の重量割合等の各情報が含まれている。
つまり、グレインデータとパーティクルデータとから構成される分析結果データには、少なくとも各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データと、重量、大きさ、長さ等の各サイズに関するサイズデータと、が含まれることになる。また、サイズデータについては、鉱物粒子のサイズおよび各鉱物そのもののサイズの他に、各鉱物の鉱物粒子外周への現出サイズ（例えば外周現出長）や現出（露出）割合等が含まれることになる。
【００３３】
このような構成の分析結果データについては、ある一つの試料について自動鉱物分析装置１で分析を行うと数千から数万のグレインデータおよびパーティクルデータが得られるため、その試料の鉱物性状を容易かつ的確に把握可能にすべく適切なデータ処理を行うことが必要となる。
【００３４】
＜２−２．データ処理装置＞
自動鉱物分析装置１と接続するデータ処理装置２は、自動鉱物分析装置１から出力される分析結果データを受け取って、その分析結果データに対するデータ処理を行うものである。具体的には、データ処理装置２としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard disk drive）、通信Ｉ／Ｆ（interface）部等を有する情報処理部１０、ディスプレイ装置やプリンタ装置等の情報出力部２０、キーボードやマウス等の情報入力部３０といったハードウエア資源を組み合わせて構成されたコンピュータを用いる。
【００３５】
また、データ処理装置２は、情報処理部１０のＣＰＵがＨＤＤから所定プログラムを読み出して実行することで、当該情報処理部１０がデータ取得手段１１、判別手段１２、データ編集手段１３およびデータ出力手段１４として機能するようになっている。
【００３６】
データ取得手段１１は、自動鉱物分析装置１から出力される分析結果データを受け取ることで、当該分析結果データを取得するものである。取得する分析結果データは、自動鉱物分析装置１での鉱物分析の結果、すなわち鉱石試料を構成する各鉱物粒子についての定性分析および定量分析の結果を特定するものであり、既に説明したようにグレインデータとパーティクルデータとから構成され、少なくとも各鉱物粒子が含有する鉱物の種類に関する鉱物種データおよびサイズに関するサイズデータが含まれている。なお、自動鉱物分析装置１からのデータ取得の具体的な態様（データフォーマットや通信形式等）は、予め定められたものであれば、特に限定されるものではない。
【００３７】
判別手段１２は、データ取得手段１１で取得した分析結果データによって分析結果が特定される各鉱物粒子について、有用鉱または不用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを、鉱物種データおよびサイズデータに基づき所定関数を用いて判別するものである。
また、判別手段１２は、データ取得手段１１で取得した分析結果データによって分析結果が特定される各鉱物粒子について、その鉱物粒子を構成する鉱物が有用鉱であるか、または不用鉱であるかを、鉱物種データに基づき所定関数を用いて分類するものである。
判別手段１２が用いる「所定関数」とは、鉱物種データやサイズデータ等について定められた通りの処理を実行して結果を返す一連の命令群のことをいうが、その詳細については後述する「３．データ処理方法の手順」にて説明する。
【００３８】
データ編集手段１３は、データ取得手段１１で取得した分析結果データに基づき、各鉱物粒子についての鉱石試料中におけるサイズ（例えば円相当径の大きさ）別の分布状態を、単体鉱と結合鉱との区別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるものである。なお、データ編集手段１３は、少なくとも有用鉱含有粒子について分布状態を纏めるものであればよく、したがって有用鉱含有粒子に加え有用鉱含有粒子以外の鉱物粒子について分布状態を纏めるものであってもよい。また、データ編集手段１３が纏める「一覧表形式」とは、ある事柄についてその大要が一目でわかるようにした表形式のことをいい、より詳しくは鉱物粒子の鉱石試料中における分布状態（どのサイズのものがどの程度の量あるか）を一目でわかるようにしたものをいうが、その具体例については後述する「４．鉱物分析結果の出力データ構造」にて説明する。
【００３９】
データ出力手段１４は、データ編集手段１３が纏めた一覧表形式の分布状態についてのデータ出力を行うものである。データ出力は、例えば一覧表形式で作成された画像データを情報出力部２０へ送信することによって行うが、これに限定されるものではなく、他の例としてコンピュータ読み取り可能な記録媒体への書き込みによって行うことも考えられる。
【００４０】
これらの各手段１１〜１４は、情報処理部１０が所定プログラムを実行することによって実現される。換言すると、この所定プログラムは、コンピュータとしてのハードウエア資源を備えるデータ処理装置２を各手段１１〜１４として機能させるものであり、本発明に係るデータ処理プログラムの一実施形態に相当するものである。
このようなデータ処理プログラムについては、データ処理装置２の情報処理部１０にインストールされて用いられることになる。その場合に、データ処理プログラムは、情報処理部１０へのインストールに先立ち、データ処理装置２で読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されるものであってもよいし、あるいはデータ処理装置２と接続する通信回線を通じて当該データ処理装置２へ提供されるものであってもよい。
なお、各手段１１〜１４としての機能を実現させるデータ処理プログラムは、その全てが専用に開発されたものであってもよいが、関係データベース管理システムや表計算ソフトウエア等の一般的な汎用ソフトウエアプログラムを少なくとも一部に活用して構築したものあると、ユーザビリティ向上や開発コスト抑制等の点で好ましい。
【００４１】
＜３．データ処理方法の手順＞
次に、以上のように構成された分析システムを用いて行う分析処理について、特にデータ処理装置２が実行するデータ処理方法の手順に着目しつつ、詳しく説明する。なお、以下の説明では、銅製錬を行う場合において、鉱石試料をＭＬＡと呼ばれる自動鉱物分析装置１で分析し、その分析結果である分析結果データに対して、データ処理装置２が行う場合を例に挙げる。
図３は、本実施形態で分析結果データに対して行うデータ処理の手順を例示するフローチャートである。
【００４２】
データ処理装置２は、自動鉱物分析装置１から出力される分析結果データをデータ取得手段１１で取得すると、その分析結果データに対するデータ処理を開始する（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す。）。データ処理の開始にあたり、先ず、データ取得手段１１は、取得した分析結果データを、例えば米国マイクロソフト社の「ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ  ＡＣＣＥＳＳ（登録商標）」のような関係データベース管理システム（Relational DataBase Management System：ＲＤＢＭＳ）で処理可能なデータ形式となるように、データエクスポートする（Ｓ１０２）。そして、データ取得手段１１は、取得した分析結果データに含まれるパーティクルデータとグレインデータとについて、関連付けられるもの同士の結合を行う（Ｓ１０３）。具体的には、パーティクルデータＩＤ等の識別情報を利用して、ある鉱物粒子のパーティクルデータと、当該鉱物粒子が含有する各鉱物のグレインデータとを、互いに関連付ける。さらに、データ取得手段１１は、パーティクルデータとグレインデータとを結合した後の分析結果データについて、例えば米国マイクロソフト社の「ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ  ＥＸＣＥＬ（登録商標）」のような表計算ソフトウエアで処理可能なデータ形式となるように、データエクスポートを行う（Ｓ１０４）。これにより、分析結果データを構成する各データ要素（データ値等）については、必要に応じて演算処理を行ったり表形式に纏めたりすることが可能となる。
【００４３】
その後、データ処理装置２では、データエクスポート後の分析結果データを用いて、判別手段１２が単体鉱と結合鉱の判別を行う。そのために、判別手段１２は、先ず、例えば表計算ソフトウエアのフィルタリング機能を用いて、データエクスポート後の分析結果データから、ある一つのグレインデータを、注目グレインについてのグレインデータとして抽出する（Ｓ１０５）。
【００４４】
ここで、注目グレインのグレインデータの一具体例について、簡単に説明する。
図４は、本実施形態における注目グレインについてのグレインデータの一具体例を示す説明図である。
図例のように、注目グレインのグレインデータは、グレインの識別情報である「Grain ID」、グレインの鉱物種である「Group Name」、鉱石試料中におけるグレインの重量割合（すなわち定量分析値）である「Wt％」、グレインの円相当径である「Grain EC Diameter(micron)」、パーティクルの外周長に対するグレインの外周現出長の割合である「Free Surface％」、そのグレインを含有するパーティクルの識別情報である「Particle ID」、および、そのパーティクルの円相当径である「Particle EC Diameter(micron)」から構成されている。
つまり、注目グレインのグレインデータは、少なくともグレインの鉱物種データである「Group Name」と、グレインのサイズデータである「Wt％」、「Grain EC Diameter(micron)」および「Free Surface％」とを含んで構成されている。
【００４５】
このような構成のグレインデータを抽出すると、判別手段１２は、図３に示すように、先ず、そのグレインデータによって特定されるグレイン（鉱物）を含有するパーティクル（鉱物粒子）について、予め設定されている所定関数を用い、単体鉱であるか結合鉱であるかの判別を行う。詳しくは、判別手段１２は、所定関数による一連の命令群に従いつつ、主としてグレインのサイズデータに基づき、パーティクルに対するそのグレインの占めるサイズ割合を所定閾値と比較することで、単体鉱であるか結合鉱であるかの判別を行う。
【００４６】
さらに具体的には、判別手段１２は、注目グレインのグレインデータの「Free Surface％」を基に、パーティクルの外周長に対して、そのグレインデータによって特定されるグレイン（鉱物）のパーティクル外周に現出する長さがどのくらいの割合であるかを認識した上で、その割合が予め設定されている所定閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ１０６）。所定閾値は、例えば「９５％」と設定することが考えられるが、必ずしもこれに限定されることはなく、データ処理の目的や分析対象となった鉱石試料等に応じて適宜設定されたものであれば構わない。
【００４７】
この判断の結果、パーティクルの外周長に対するグレインの外周現出長の割合が所定閾値以上であれば、そのグレインによってパーティクルの全体が占められているか、またはそれと同等に扱えるとみなし、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが単体鉱であると判別する（Ｓ１０７）。
【００４８】
一方、パーティクルの外周長に対するグレインの外周現出長の割合が所定閾値未満であれば、判別手段１２は、続いて、そのグレインデータの「Group Name」を基に、そのグレインデータによって特定されるグレイン（鉱物）が有用鉱であるか否かを判断する（Ｓ１０８）。この判断は、グレインデータの「Group Name」で特定される鉱物種が有用鉱に該当するか否かによって行えばよい。例えば、銅製錬の場合であれば、「黄銅鉱（Chalcopyrite）」、「輝銅鉱（Chalcocite）」、「斑銅鉱（Bornite）」が有用鉱となる。なお、どの鉱物種が有用鉱に該当するかについては、予め設定されていれば、適宜設定したものであっても構わない。したがって、銅製錬の場合に上記以外の鉱物を有用鉱と判断することもあり得る。
【００４９】
この判断の結果、注目グレインが有用鉱に該当する場合には、判別手段１２は、注目グレインのグレインデータの「Particle ID」を基に、その注目グレインと同一パーティクル中に存在する他グレインのグレインデータを抽出して分類する。他グレインである相手鉱物の分類に際して、判別手段１２は、相手鉱物のグレインデータの「Group Name」を基に、有用鉱である相手鉱物の抽出を行う。有用鉱であるか否かの判断は、上述した注目グレインに対する場合と同様にして行えばよい。
【００５０】
有用鉱である相手鉱物が存在すれば、判別手段１２は、さらに、その相手鉱物のグレインデータの「Free Surface％」を基に、その相手鉱物のパーティクルの外周長に対する割合を認識した上で、その認識結果を注目グレインについての外周現出長割合に加算する。そして、その加算結果（合計値）が予め設定されている所定閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ１０９）。そして、加算結果（合計値）が所定閾値以上であれば、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが単体鉱であると判別する（Ｓ１１０）。これは、有用鉱同士が結合しているパーティクルについては、複数種の鉱物が結合してなるものであっても、これらによってパーティクルの殆どが占められており、不用鉱の含有量が極めて微量であれば、選鉱等にあたっては単一有用鉱の単体鉱と同等に取り扱うことができるからである。なお、比較対象となる所定閾値は、上述した注目グレインに対する場合と同様のものを用いればよい。
【００５１】
また、単一有用鉱または複数種有用鉱のパーティクルに占める割合がいずれも所定閾値に満たず、パーティクル中における他グレインが不用鉱である場合には、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが結合鉱であると判別する（Ｓ１１１）。
【００５２】
ところで、結合鉱については、相手鉱物である不用鉱が複数種に及ぶ場合もあり得る。そのような場合には、複数種の不用鉱を含むパーティクルを一つの結合鉱として取り扱うよりも、当該不用鉱の種類別の複数の結合鉱が集まったものとして取り扱ったほうが、その後に選鉱等を行う上では有効なことがある。
このことから、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが結合鉱であると判別した場合には、そのパーティクルにおける相手鉱物である不用鉱が複数種に及ぶか否かを判断し（Ｓ１１２）、複数種に及ぶと判断したら後述するような結合鉱の分配処理を行う（Ｓ１１３）。なお、相手鉱物である不用鉱が複数種に及ぶか否かの判断は、注目グレインのグレインデータの「Particle ID」と、その注目グレインと同一パーティクル中に存在する相手鉱物のグレインデータの「Group Name」と、に基づいて行えばよい。
【００５３】
結合鉱の分配処理（Ｓ１１３）は、相手鉱物である不用鉱のサイズデータに基づき、パーティクル中で各種の不用鉱が占めるサイズ割合に応じて行うことが考えられる。
図５は、本実施形態における結合鉱の分配処理の一具体例を示す説明図である。
結合鉱の分配処理にあたり、判別手段１２は、先ず、注目グレインを含むパーティクルにおける全てのグレインについて、それぞれのサイズデータとして「Free Surface％」を抽出する。図例は、注目グレインである黄銅鉱（Chalcopyrite）の「Free Surface％」が「47.7％」、相手鉱物（不用鉱）の一つである黄鉄鉱（Pyrite）の「Free Surface％」が「2.3％」、相手鉱物（不用鉱）の他の一つである脈石（Gangue）の「Free Surface％」が「50.0％」であった場合を示している。
全てのグレインについて「Free Surface％」を抽出したら、判別手段１２は、続いて、抽出した各グレインの中から不用鉱のみについて着目し、不用鉱のみのサイズ割合を算出する。つまり、判別手段１２は、パーティクルにおけるサイズ割合を、相手鉱物である不用鉱のみのサイズ割合（分配率）に変換するのである。図例では、不用鉱として黄鉄鉱（Pyrite）および脈石（Gangue）が存在することから、黄鉄鉱（Pyrite）について「2.3／（2.3＋50.0）＝4.5％」、脈石（Gangue）について「50.0／（2.3＋50.0）＝95.5％」という分配率を算出した場合を示している。
このようにして分配率を求めたら、判別手段１２は、その後、分配処理の対象となった結合鉱について、求めた分配率に応じて分配したものとして取り扱う。具体的には、図例の場合であれば、注目グレインである黄銅鉱（Chalcopyrite）を含み、その「Free Surface％」の値から結合鉱であると判別されたパーティクルについて、この結合鉱のうち、4.5％分を黄銅鉱（Chalcopyrite）と黄鉄鉱（Pyrite）との結合鉱、95.5％分を黄銅鉱（Chalcopyrite）と脈石（Gangue）の結合鉱として、以降のデータ処理を行う。
【００５４】
一方、Ｓ１０８の判断ステップにおいて、注目グレインが有用鉱に該当せず不用鉱であると判断した場合、判別手段１２は、注目グレインのグレインデータの「Particle ID」を基に、その注目グレインと同一パーティクル中に存在する他グレインのグレインデータを抽出して分類する。他グレインである相手鉱物の分類に際して、判別手段１２は、相手鉱物のグレインデータの「Group Name」を基に、不用鉱である相手鉱物の抽出を行う。不用鉱であるか否かの判断は、上述した有用鉱に対する場合と同様にして行えばよい。
【００５５】
不用鉱である相手鉱物が存在すれば、判別手段１２は、さらに、その相手鉱物のグレインデータの「Free Surface％」を基に、その相手鉱物のパーティクルの外周長に対する割合を認識した上で、その認識結果を注目グレインについての外周現出長割合に加算する。そして、その加算結果（合計値）が予め設定されている所定閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ１１４）。そして、加算結果（合計値）が所定閾値以上であれば、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが単体鉱であると判別する（Ｓ１１５）。これは、不用鉱同士が結合しているパーティクルについては、複数種の鉱物が結合してなるものであっても、選鉱等にあたっては単一不用鉱の単体鉱と同等に取り扱うことができるからである。なお、比較対象となる所定閾値は、上述した注目グレインに対する場合と同様のものを用いればよい。
【００５６】
また、単一不用鉱または複数種不用鉱のパーティクルに占める割合がいずれも所定閾値に満たず、パーティクル中における他グレインが有用鉱である場合には、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが結合鉱であると判別する（Ｓ１１６）。
【００５７】
このような結合鉱については、相手鉱物である有用鉱が複数種に及ぶ場合もあり得る。そのような場合には、複数種の有用鉱を含むパーティクルを一つの結合鉱として取り扱うよりも、当該有用鉱の種類別の複数の結合鉱が集まったものとして取り扱ったほうが、その後に選鉱等を行う上では有効なことがある。
このことから、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが結合鉱であると判別した場合には、そのパーティクルにおける相手鉱物である有用鉱が複数種に及ぶか否かを判断し（Ｓ１１７）、複数種に及ぶと判断したら結合鉱の分配処理を行う（Ｓ１１８）。なお、相手鉱物である有用鉱が複数種に及ぶか否かの判断は、注目グレインのグレインデータの「Particle ID」と、その注目グレインと同一パーティクル中に存在する相手鉱物のグレインデータの「Group Name」と、に基づいて行えばよい。
結合鉱の分配処理（Ｓ１１８）は、相手鉱物である有用鉱のサイズデータに基づき、パーティクル中で各種の有用鉱が占めるサイズ割合に応じて行うことが考えられる。具体的には、上述した結合鉱の分配処理（Ｓ１１３）の場合と同様の手順で行えばよいため（例えば図５参照）、ここでは詳細な説明を省略する。
【００５８】
以上のような一連の処理を指示する命令群である所定関数を用いつつ、判別手段１２は、注目グレインを含むパーティクルが単体鉱であるか結合鉱であるかの判別を行うのである。
【００５９】
判別手段１２が単体鉱と結合鉱の判別を行うと、その後、データ処理装置２では、図３に示すように、データ編集手段１３が粒子サイズの抽出・記録処理を行う（Ｓ１１９）。この粒子サイズの抽出・記録処理は、鉱物粒子についての鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を単体鉱と結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるために、データ編集手段１３が行うものである。具体的には、データ編集手段１３は、判別手段１２による単体鉱と結合鉱の判別結果を踏まえつつ、その判別がされたパーティクルおよびその含まれる各グレインについて「Particle EC Diameter(micron)」、「Wt％」、「Grain EC Diameter(micron)」等の各サイズデータを抽出し、その抽出結果を予め設定された一覧表形式フォーマットのデータテーブルの該当箇所に記録（プロット）していく。なお、ここでいう「一覧表形式」は、データ編集手段１３が纏める「一覧表形式」と同義であり、その具体例については後述する「４．鉱物分析結果の出力データ構造」にて説明する。
【００６０】
そして、データ処理装置２では、判別手段１２およびデータ編集手段１３が以上のような注目グレインに対する一連の処理（Ｓ１０５〜Ｓ１１９）を、分析結果データ中に未処理のグレインが存在しなくなるまで（Ｓ１２０）繰り返し行う。未処理のグレインがなくなれば、自動鉱物分析装置１から取得した分析結果データに関しては、少なくとも有用鉱含有粒子についての鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を単体鉱と結合鉱との別が識別可能な態様の一覧表形式に纏めるためのデータ処理が完了したことになる。
【００６１】
その後、データ処理装置２では、データ編集手段１３が纏めた一覧表形式の分布状態についてのデータ出力をデータ出力手段１４が行う（Ｓ１２１）。このデータ出力結果を参照することで、データ処理装置２の利用者は、少なくとも有用鉱含有粒子について、単体鉱と結合鉱との別を識別しつつ、鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態を容易に把握できるようになる。
【００６２】
＜４．鉱物分析結果の出力データ構造＞
次に、以上のような手順のデータ処理方法を経て出力される一覧表形式の出力結果、すなわちデータ処理装置２が出力する鉱物分析結果の出力データ構造について説明する。
【００６３】
＜４−１．出力データ構造の概要＞
鉱物分析結果の出力データ構造は、自動鉱物分析装置１による鉱石試料の定性分析および定量分析の結果をデータ出力するためのものであり、さらに詳しくは鉱石試料を構成する各鉱物粒子が含有する鉱物の当該鉱石試料中における分布状態をデータ出力する際に用いられるものである。ここでいう「分布状態」とは、どの種類の鉱物がどの程度の重量割合で鉱石試料中に存在しているかを示す状態のことであり、より具体的には各鉱物粒子が含有する鉱物の鉱物種と重量割合との関係のことである。
ただし、本実施形態においては、データ出力を利用者にとって把握容易な形で行うべく、各鉱物粒子が含有する鉱物の鉱石試料中における分布状態を鉱物粒子のサイズ（例えば粒子径の大きさ）別の一覧表形式に表して出力するとともに、少なくとも有用鉱含有粒子について当該有用鉱含有粒子が単体鉱であるか結合鉱であるかを識別可能な態様の一覧表形式に表して出力する。この一覧表形式における単体鉱と結合鉱との別は、既に説明したように、所定関数を用いて判別された結果に相当するものである。
【００６４】
図６は、本実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造のフォーマットの一例を示す説明図である。
図例のように、本実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造は、一覧表形式の各行（縦方向）が鉱物粒子のサイズ（例えば粒子径の大きさ［単位：μｍ］）別に分類されており、当該一覧表形式の列方向（横方向）が少なくとも有用鉱の鉱物種別（例えば「斑銅鉱（Bornite）」、「黄銅鉱（Chalcopyrite）」、「輝銅鉱（Chalcocite）」の別）に分類されてなる、二次元マトリクス状テーブル構造に形成されている。また、列方向（横方向）については、いずれの鉱物種についても「単体鉱」と「結合鉱」との別が分類されており、さらに「結合鉱」に関しては相手鉱物となる不用鉱の鉱物種別（例えば「砒四面銅鉱（Tennantite）」、「黄鉄鉱（Pyrite）」、「その他硫化鉱物」、「脈石（Gangue）」の別）に分類されている。
【００６５】
このような一覧表形式に形成された出力データ構造において、行方向および列方向の各項目によって特定される欄（フィールド）には、その欄に該当する鉱物（グレイン）の重量割合（すなわち定量分析値）である「Wt％」の値が集計された形で記録（プロット）される。
【００６６】
具体的には、例えば「３．データ処理方法の手順」で説明したＳ１０６、Ｓ１０９またはＳ１１４の判断ステップで単体鉱と判断されたグレインであれば、図６に示すフォーマットの出力データ構造において、そのグレインの粒子径が該当する行と「単体鉱」の列が交差する欄に、そのグレインの重量割合が加算されて記録される。
また、例えばＳ１１１またはＳ１１６の判別ステップで結合鉱と判別され、かつ、Ｓ１１２またはＳ１１７の判断ステップで結合相手鉱が１種類であると判断されたグレインであれば、図６に示すフォーマットの出力データ構造において、そのグレインの粒子径が該当する行とそのグレインの鉱物種の中の「結合鉱」の結合相手鉱物の列とが交差する欄に、そのグレインの重量割合が加算されて記録される。
また、例えばＳ１１１またはＳ１１６の判別ステップで結合鉱と判別され、かつ、Ｓ１１２またはＳ１１７の判断ステップで結合相手鉱が複数種類であると判断されたグレインであれば、図６に示すフォーマットの出力データ構造において、そのグレインの重量割合とＳ１１３またはＳ１１８の分配処理ステップで求めた結合相手鉱物別の分配率との積が、そのグレインの粒子径が該当する行とそのグレインの鉱物種の中の「結合鉱」の結合相手鉱物の列とが交差する欄に加算されて記録される。
【００６７】
図７は、本実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造のフォーマットの他の例を示す説明図である。
図例の鉱物分析結果の出力データ構造は、上述した出力データ構造（例えば図６参照）に対して必要に応じて付随するものであり、「結合鉱」と判別された有用鉱含有粒子の一種類について、その結合鉱が含有する有用鉱の分布状態を纏めてデータ出力する際に用いられるものである。なお、ここでいう「分布状態」は、上述した出力データ構造の場合とは異なり、結合鉱中における有効鉱の分布状態である。
図例は、「黄銅鉱（Chalcopyrite）」と「脈石（Gangue）」とが結合してなる結合鉱において、その結合鉱中にどのサイズの「黄銅鉱（Chalcopyrite）」がどの程度の重量割合で存在しているかを示すためのものである。より具体的には、図例の鉱物分析結果の出力データ構造は、一覧表形式の各行（縦方向）が結合鉱（パーティクル）のサイズ（例えば粒子径の大きさ［単位：μｍ］）別に分類されており、当該一覧表形式の列方向（横方向）が有用鉱のサイズ（例えば鉱物径の大きさ［単位：μｍ］）別に分類されてなる、二次元マトリクス状テーブル構造に形成されている。
【００６８】
このような一覧表形式に形成された出力データ構造において、行方向および列方向の各項目によって特定される欄（フィールド）には、その欄に該当する有用鉱（グレイン）の重量割合（すなわち定量分析値）である「Wt％」の値が集計された形で記録（プロット）される。
【００６９】
具体的には、例えば「黄銅鉱（Chalcopyrite）」と「脈石（Gangue）」のみで構成された結合鉱であれば、図７に示すフォーマットの出力データ構造において、黄銅鉱のサイズの列と粒子サイズの行が交差する欄に、その黄銅鉱のグレインの重量割合が加算されて記録される。
また、例えば「黄銅鉱（Chalcopyrite）」と「脈石（Gangue）」、さらにはその他の鉱物を含んで構成された結合鉱であれば、図７に示すフォーマットの出力データ構造において、黄銅鉱のサイズの列と粒子サイズの行が交差する欄に、その黄銅鉱のグレインの重量割合と「３．データ処理方法の手順」で説明したＳ１１３の分配処理ステップで求めた分配率との積が加算されて記録される。
【００７０】
なお、図６および図７を用いて説明した鉱物分析結果の出力データ構造は、いずれも本実施形態におけるフォーマット例に過ぎず、データ処理装置２が出力する鉱物分析結果の出力データ構造がこれに限定されるものではない。つまり、データ処理装置２が出力する鉱物分析結果の出力データ構造は、鉱物粒子が単体鉱であるか結合鉱であるかを識別可能な態様で、当該鉱物粒子の鉱石試料中における分布状態をサイズ別の一覧表形式で表してなるものであればよく、例えば図６または図７のフォーマット例に対して、行方向と列方向とを入れ替えたものや、行方向または列方向における結合相手鉱物種やサイズ等の項目が増減されたもの等であっても構わない。
【００７１】
＜４−２．出力データ構造の一具体例＞
ここで、鉱物分析結果の出力データ構造について、具体例を挙げて説明する。
【００７２】
ここでは、オーストラリアで採掘された鉱石を鉱石試料とし、その鉱石試料から銅製錬のための精鉱を選鉱によって得る場合を例に挙げる。
図８は、本実施形態における鉱石試料の一具体例を示す説明図である。
【００７３】
このような鉱物性状の鉱石試料に対して、「２．システム構成」で説明した構成の分析システムを用いて分析処理を行った。さらに詳しくは、鉱物分析システムを構成する自動鉱物分析装置１として米国ＦＥＩ社製の「ＭＬＡ６５０ＦＥＧ」を用いて分析処理を行った。そして、その分析結果である分析結果データに対して、「２．システム構成」で説明した構成の分析システムを用いつつ、「３．データ処理方法の手順」で説明した手順のデータ処理を行い、そのデータ処理の結果を「４−１．出力データ構造の概要」で説明したフォーマット例の出力データ構造でデータ出力した。
【００７４】
図９は、本実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造の一具体例を示す説明図である。
図例の出力データ構造は、有用鉱として「斑銅鉱（Bornite）」および「黄銅鉱（Chalcopyrite）」についての重量割合を表したものであり、他の有用鉱については表示を省略している。
この具体例によれば、「斑銅鉱（Bornite）」については、鉱石試料中に単体鉱として存在する重量割合がトータルで「30.8％」、「砒四面銅鉱（Tennantite）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.3％」、「黄鉄鉱（Pyrite）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.4％」、「その他硫化鉱物」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.1％」、「脈石（Gangue）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「9.8％」であり、これらを集計すると「41.4％」となり、鉱石試料中における重量割合（例えば図８参照）と一致することがわかる。また、「黄銅鉱（Chalcopyrite）」については、鉱石試料中に単体鉱として存在する重量割合がトータルで「13.7％」、「砒四面銅鉱（Tennantite）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.3％」、「黄鉄鉱（Pyrite）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.4％」、「その他硫化鉱物」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「0.2％」、「脈石（Gangue）」との結合鉱として存在する重量割合がトータルで「4.8％」であり、これらを集計すると「19.4％」となり、鉱石試料中における重量割合（例えば図８参照）と一致することがわかる。
【００７５】
＜４−３．出力データ構造の利用形態（処理条件決定方法）＞
次いで、以上のような鉱物分析結果の出力データ構造の利用形態について、具体的に説明する。
【００７６】
本実施形態における鉱物分析結果の出力データ構造は、例えば鉱石試料に対して選鉱を行う際の処理条件を決定するために利用することが考えられる。鉱石試料を構成する各鉱物粒子の鉱物性状は、選鉱によって得られる精鉱の品位および実収率に大きな影響を及ぼすからである。
【００７７】
例えば、ある鉱石試料について鉱物性状を把握するための分析処理を行った後に、その鉱石試料と同成分の鉱石または金属製錬中間物等（以下、これらを「処理対象物」と総称する。）に対して選鉱を行う場合を考える。その場合には、「２．システム構成」で説明した構成の分析システムを用いて「３．データ処理方法の手順」で説明した手順のデータ処理を行い、そのデータ処理の結果を「４−１．出力データ構造の概要」で説明した出力データ構造で出力した後、処理対象物に対して選鉱を開始する前に、出力データ構造の内容（すなわち、一覧表形式に纏めた鉱物分布状態）に基づいて、当該選鉱を行う際の処理条件を決定することになる。つまり、鉱物分析結果について出力データ構造による出力後、選鉱を開始する前に、当該出力データ構造の内容に基づく処理条件決定ステップを経るのである。なお、ここで決定する「処理条件」としては、例えば選鉱に先立って行う粉砕の条件（粉砕後粒径等）が挙げられるが、これに限定されるものではなく選鉱を行う上で有用な処理条件であれば他のものであっても該当し得る。
【００７８】
この点について、さらに具体的に説明する。例えば、図９に示した内容のデータ処理結果が得られた場合を例に挙げる。
かかるデータ処理結果は、少なくとも有用鉱については、その有用鉱が単体鉱であるか、または有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるか、その別を識別可能な態様の一覧表形式に纏めた出力データ構造を有している。つまり、単に単体鉱と結合鉱を分けているだけに止まらず、これらが製錬を行う上で有用なものか不用なものかを把握可能な出力データ構造を有しているのである。
そのため、かかるデータ処理結果を基にすれば、例えば有用鉱である「斑銅鉱（Bornite）」および「黄銅鉱（Chalcopyrite）」について、それぞれの粒子サイズ別の単体鉱と結合鉱との割合を極めて容易に導き出すことができる。
【００７９】
図１０は、本実施形態におけるデータ処理結果に基づいて粒子サイズ別の単体鉱と結合鉱との割合をヒストグラム化した一具体例を示す説明図である。図例は、図９のデータ処理結果を単にヒストグラム化したものである。
このヒストグラム化の結果からは、特に粒子径が５０μｍ以上の「斑銅鉱（Bornite）」について、結合鉱の割合が高いことが読み取れる。
【００８０】
このような結果が得られた場合には、処理対象物に対して選鉱を行う際の処理条件を、以下のように決定することが考えられる。
例えば、銅製錬のための選鉱を行って得られた精鉱の銅品位が低いという問題点があったと仮定する。そのような場合に、上述したヒストグラム化の結果が得られたら、問題点の解消を図るための改善策の一つとして、５０μｍ以上の鉱物粒子を選別して分離し、その分離した鉱物粒子をさらに細かく粉砕した上で、浮遊選鉱によって「斑銅鉱（Bornite）」を回収するといった策を採り得る。つまり、精鉱の銅品位の向上が期待できるように、上述したヒストグラム化の結果に基づいて、処理対象物に対して選鉱を行う際の処理条件を決定するのである。
【００８１】
以上のような処理条件決定は、ＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮ等の自動鉱物分析装置１からのデータ出力結果だけを基にしても、行うことが非常に困難である。ところが、本実施形態の「２．システム構成」で説明した構成の分析システムを用いて、「３．データ処理方法の手順」で説明した手順のデータ処理を行い、そのデータ処理の結果を「４−１．出力データ構造の概要」で説明した出力データ構造で出力すれば、その出力データ構造が単に単体鉱と結合鉱を分けているだけに止まらず製錬を行う上で有用か不用かを把握し得るようになっているので、上述したような処理条件決定を適切かつ容易に行うことが可能となる。
【００８２】
なお、ここでは、出力データ構造の利用形態として、処理対象物に対して行う選鉱の処理条件決定に反映させる場合を例に挙げたが、その他にも、選鉱とその後に行う製錬との双方の処理条件を決定するために利用したり、または製錬の処理条件だけを決定するために利用することも考えられる。つまり、本実施形態における処理条件決定ステップは、選鉱または製錬を行う際の処理条件を決定するものであればよい。
【００８３】
＜５．本実施形態の効果＞
本実施形態で説明したデータ処理装置２、当該データ処理装置２の特徴的な機能を実現するデータ処理プログラム、当該データ処理装置２を用いて実行するデータ処理方法および処理条件決定方法、並びに、当該データ処理装置２による鉱物分析結果の出力データ構造によれば、以下のような効果が得られる。
【００８４】
本実施形態によれば、鉱物分析の分析結果データに対するデータ処理にあたり、鉱物粒子が有用鉱の単体鉱であるか、有用鉱と不用鉱が結合した結合鉱であるかを判別する。そして、その判別結果を識別可能な態様の一覧表形式に纏めて、鉱物粒子の鉱石試料中におけるサイズ別の分布状態についてデータ出力を行う。したがって、そのデータ出力の結果を基にすれば、選鉱によって得られる精鉱の品位や実収率等の向上を適切かつ容易に図り得るようになる。
【００８５】
しかも、本実施形態によれば、鉱物粒子が単体鉱であるか結合鉱であるかの判別を、所定関数による一連の命令群に従いつつ、各鉱物粒子が含有する鉱物の鉱物種データおよびサイズデータに基づいて行う。つまり、単体鉱と結合鉱との判別を、主としてサイズデータ等の数値データを基準にして客観的かつ定量的に行うことになり、光学顕微鏡の観察者が目視で行う場合のように当該観察者の主観が入り込む余地がない。したがって、判別基準が観察者（熟練観察者か否かの違い等）によってばらついてしまうことがなく、例えば多数の鉱物が結合した結合鉱や結合した鉱物の一部が微量である結合鉱等であっても一定の分析結果が得られるので、鉱物分析結果に対する精度向上および信頼性向上を図り得るようになる。
【００８６】
その上、本実施形態によれば、単体鉱と結合鉱との判別を、所定関数による一連の命令群に従いつつ、主としてサイズデータ等の数値データを基準にして客観的かつ定量的に行うので、データ処理対象となる自動鉱物分析装置１からの分析結果データ（すなわち自動鉱物分析装置１における採取データ）が主に数値データによって構成されるものであっても、その分析結果データ（採取データ）に対する一貫性を十分に確保することができる。
【００８７】
また、本実施形態によれば、各鉱物粒子が含有する鉱物を有用鉱と不用鉱に分類し、有用鉱と不用鉱の少なくとも一方に対して、望ましくは両方に対して、単体鉱を構成するものであるか、結合鉱を構成するものであるかを判別する。つまり、単体鉱と結合鉱を分けているだけに止まらず、これらが製錬を行う上で有用なものか不用なものかを直ちに把握し得るようにしている。したがって、本実施形態によるデータ出力の結果を基にすれば、選鉱によって得られる精鉱の品位や実収率等について、より一層適切かつ容易に向上を図り得るようになる。
【００８８】
その他にも、本実施形態によれば、単体鉱と結合鉱との判別にあたり、鉱物粒子にて有用鉱が占めるサイズの割合を求め、そのサイズ割合を所定閾値と比較することで、当該判別を行っている。つまり、単体鉱と結合鉱との判別を所定閾値という予め設定された一律の判別基準に従って行うので、その判別結果が客観的かつ定量的なものとなる。さらには、サイズ割合と所定閾値との比較という簡便な処理で単体鉱と結合鉱とを判別し得るので、判別処理の処理負荷軽減やこれに伴う迅速化等も期待できる。
【００８９】
特に、本実施形態では、単体鉱と結合鉱との判別処理のためのサイズデータとして、グレインデータの「Free Surface％」を用いている。つまり、鉱物粒子の外周長データに対する有用鉱または不用鉱の外周現出長データの割合を求め、その割合を所定閾値と比較することで単体鉱と結合鉱を判別している。したがって、鉱物粒子の外周面への有用鉱または不用鉱の現出（露出）割合によって単体鉱と結合鉱を判別することになるので、その判別結果が客観的かつ定量的なものとなることに加えて、例えば浮遊選鉱のような鉱物の表面張力の違いを利用する選鉱を行う際の処理条件を決定するためには非常に有効なものとなる。
【００９０】
＜６．変形例等＞
以上に、本発明の一実施形態について説明したが、上記の開示内容は、本発明の例示的な実施形態を示すものである。すなわち、本発明の技術的範囲は、上記の例示的な実施形態に限定されるものではない。
【００９１】
例えば、本実施形態では、単体鉱と結合鉱との判別処理のためのサイズデータとして、グレインデータの「Free Surface％」を用いた場合を例に挙げている。ただし、判別処理のため用いるサイズデータは、これに限定されることはなく、他の種類のサイズデータを用いることも可能である。他の種類のサイズデータとしては、例えば、パーティクルに占める各鉱物の重量割合（Wt％）、面積割合、同一粒子中における異種鉱物同士が隣接する境界部分の周長（boundary）等が挙げられる。これらのサイズデータのいずれかを用いた場合であっても、本実施形態の場合と同様に数値データを基準にすることになるので、単体鉱と結合鉱との判別処理を客観的かつ定量的に行うことが可能となる。なお、どの種類のサイズデータを用いるかについては、データ処理の目的や分析対象物である鉱石試料の種類等に応じて、適宜使い分けることが考えられる。
【００９２】
また、本実施形態では、鉱物粒子中で有用鉱または不用鉱が占めるサイズの割合を求め、そのサイズ割合を所定閾値と比較することで、単体鉱と結合鉱との判別を行う場合を例に挙げている。ただし、単体鉱と結合鉱の判別処理は、主として鉱物のサイズデータに基づいて行うものであればよく、これに限定されることはない。具体的には、例えばサイズ割合ではなく、鉱物粒子のサイズとこれに含有される鉱物のサイズとの差分を求め、そのサイズ差分を所定閾値と比較することで、単体鉱と結合鉱との判別を行うことも考えられる。
【００９３】
また、本実施形態では、注目グレインが有用鉱である場合と不用鉱である場合とのそれぞれについて、その注目グレインを含有する鉱物粒子が単体鉱であるか結合鉱であるかを判別する例を挙げている。ただし、単体鉱と結合鉱の判別処理は、注目グレインが有用鉱である場合と不用鉱である場合との少なくとも一方について行えばよい。具体的には、例えば有用鉱含有粒子についてのみ、単体鉱と結合鉱の判別処理を行うようにすることが考えられる。少なくとも有用鉱含有粒子についての鉱物性状を把握できれば、選鉱または製錬を行う際の処理条件決定に役立たせることが可能となるからである。
【００９４】
また、本実施形態では、データ処理装置２が出力する鉱物分析結果の出力データ構造として、例えば図６または図７に示したフォーマット例を挙げている。ただし、鉱物分析結果の出力データ構造は、鉱物粒子が単体鉱であるか結合鉱であるかを識別可能な態様で、当該鉱物粒子の鉱石試料中における分布状態をサイズ別の一覧表形式で表してなるものであれば、これに限定されるものではない。つまり、鉱物分析結果の出力データ構造は、そのフォーマット例が特定の形式に限定されるものではない。さらに、鉱物分析結果の出力データ構造におけるサイズ別表記についても、本実施形態では鉱物粒子（パーティクル）の粒子サイズ別に表記する場合を例に挙げたが、鉱物（グレイン）のサイズ別に表記するようにしても構わない。
【００９５】
また、本実施形態では、鉱物分析結果を上述した出力データ構造に纏めるために、データ処理装置２がＲＤＢＭＳや表計算ソフトウエア等を利用する場合を例に挙げている。このようにすれば、一般的な汎用ソフトウエアプログラムを活用しつつ、データ処理装置２が実行するデータ処理プログラムを構築することが実現可能となる。ただし、必ずしもこれに限定されることはなく、データ処理装置２が実行するデータ処理プログラムは、その全てが専用に開発されたものであっても構わない。
【００９６】
また、本実施形態では、データ処理装置２が自動鉱物分析装置１から分析結果データを受け取って、その分析結果データに対してデータ処理を行って、上述した鉱物分析結果の出力データ構造によるデータ出力を行う場合を例に挙げている。ただし、データ処理装置２が取得する分析結果データは、必ずしも自動鉱物分析装置１から直接的に受け取るものでなくてもよい。例えば、データ処理装置２に対しては、ＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮ等の自動鉱物分析装置１で得られた分析結果データを、当該データ処理装置２における情報入力部３０を利用して入力しても構わない。さらには、ＭＬＡやＱＥＭＳＣＡＮ等の自動鉱物分析装置１にはカテゴライズされないタイプの走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）やＸ線分析装置等、すなわち自動鉱物分析装置１とは異なるタイプの鉱物分析装置で得られた分析結果データを入力し、データ処理装置２でのデータ処理の対象とすることも考えられる。
【符号の説明】
【００９７】
１…自動鉱物分析装置、２…データ処理装置、１０…情報処理部、１１…データ処理手段、１２…判別手段、１３…データ編集手段、１４…データ出力手段、２０…情報出力部、３０…情報入力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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