范为自动化的矿物学产品达到的里程碑

范已经宣布,它已经达到了一个里程碑全世界超过200自动矿物学系统安装。

范的矿产解放分析(MLA)和QEMSCAN®自动矿物学系统使用的科学家和工程师在矿业和石油天然气行业了解详细的矿物学的材料提取在采矿和钻井作业。

这些信息可以帮助他们更加准确地评估他们的操作和优化的经济潜力勘探和生产流程。

“自动化矿物学已从一个好奇心变成主流必要性支持实验室全球主要矿业和石油生产商,“鲁迪·科尔纳说,范副总裁的行业组织。

柯尔尼继续说道,“范领先竞争对手的销售自动化矿物学的解决方案。大部分的十大矿业公司有我们的系统有21个,以及几个最大的石油和天然气生产商和服务提供商。我们现在看到的是一个激动人心的趋势从实验室搬到我和网站更快的价值分析结果在勘探和生产越来越广泛意识到。”

自动化的矿物学使用扫描电子显微镜和多个x射线光谱仪测定岩石在微观层面的结构和组成。

自动化可以快速而容易地分析运营商在很少或没有特别训练并允许无人隔夜操作积累统计上显著的结果。

特定于应用程序的分析程序计算结果,立即有价值的科学家和工程师。

在矿山的应用程序中,自动化的矿物学提供定量信息在粒子的大小和形状和谷物,粒子矿物学,程度的解放和矿物组合。

补充散装化学品化验结果和他们一起用于金属回收最大化和指导决定勘探、采矿、选矿和金属精炼。

在石油和天然气行业,自动化矿物学已经应用在两个独立的应用程序:为Core-to-Pore工作流和井场形成评估。

Core-to-Pore工作流,自动化矿物学是一个关键的组件识别感兴趣的领域和评估Core-to-Pore长度范围从几纳米到1厘米为非常规核心样本。

井场地层评价、钻井岩屑和核心样品使用自动化的矿物学分析解决方案提供定量煤岩类型和储层的孔隙度特征,密封和烃源岩。

结果加强、验证和补充地震,钢丝绳,和泥日志,并提供量化输入地质模型,从而帮助降低风险勘探和生产。

在更广泛的领域的环境和地质、无机粒子——自然和人为的各种经济和环境的重要组成部分重要的材料,包括:土壤、煤炭、水泥、粉煤灰、和空气中的尘埃。

他们的分析为科学家们提供了一个更详细的理解在很多学科,比如浪费和污染对环境和健康的影响。