利用多分析方法对采矿过程中形成的沉积物进行法医学鉴别

《Forensic Science International》：Forensic discrimination of sediments retained in mining carpets using a multianalytical approach

　　朱莉安娜·德·耶稣·科斯塔 | 莱昂纳多·拉戈埃罗 | 卡洛斯·康福尔蒂·费雷拉·格德斯 | 法比奥·奥古斯托·达·席尔瓦·萨尔瓦多
巴西巴拉那联邦大学（UFPR）地质系，库里蒂巴，PR

**摘要**
巴西非法黄金开采的加剧导致了严重的社会环境问题，因此需要建立机制来追踪非法开采黄金的来源。用于浓缩游离黄金的采矿地毯也会收集重矿物，对这些重矿物的分析可以提供来源特征，并支持黄金供应链中的法医可追溯性。本研究评估了巴西联邦警察在不同地质环境中查获的采矿地毯中所含沉积物的法医潜力。分析了来自帕拉州（PA）、里约热内卢州（RJ）和米纳斯吉拉斯州（MG）五个非法采矿点的十个样本。在标准化的沉积物提取程序后，采用了多分析方法，结合了粒度分析、XRD、XRF、重矿物分析以及SEM–EDS–EBSD技术。结果表明，沉积物的质地受采矿方式（风化层或冲积层为基础）和地毯结构的影响。通过多元统计分析（PCA）得出的成分数据显示出明确的群体聚类，反映了不同的地质环境。来自帕拉州的样本主要含有与卡拉贾斯域（Carajás Domain）相关的变质矿物和铁氧化物；里约热内卢州的样本富含里贝拉带（Ribeira Belt）花岗岩类岩石中的耐蚀矿物；而米纳斯吉拉斯州的样本则展示了来自圣弗朗西斯科克拉通（S?o Francisco Craton）基性岩石和里贝拉带花岗岩类的多样化矿物组合。这些结果表明，采矿地毯中保留的沉积物可用于区分不同的地质来源。矿物学、地球化学和统计数据的整合为法医对比提供了有前景的方法，并可能有助于提高黄金的可追溯性。

**1. 引言**
非法黄金开采的增加引发了全球范围内的严重环境、社会和经济问题，给环境监管和执法带来了巨大挑战[1]、[2]、[3]。在巴西，尤其是受保护区域内的掠夺性手工和小规模黄金开采导致大规模森林砍伐，2019年至2022年间约有16万公顷的土著土地被毁[4]，汞污染估计每年超过11吨[5]，同时伴随着地方冲突、公共卫生危机以及非法黄金贸易造成的重大经济损失[6]、[7]、[8]。这些问题凸显了有效监控和控制非法黄金流通的必要性，特别是通过区分合法和非法开采的黄金。因此，可靠的黄金可追溯性法医方法对于支持执法和监管工作至关重要[3]。

非法黄金开采主要针对次生矿床，这些矿床可以通过相对简单的选矿方法提取游离黄金[9]、[10]。在基于风化层的采矿中，使用高压水射流从表层土壤中提取黄金；而在疏浚作业中则从河床收集冲积沉积物。在这两种情况下，产生的浆液都会通过装有合成采矿地毯（用于重力浓缩系统的纹理聚合物垫）的溜槽进行处理，以捕获重颗粒（图1）。尽管这些地毯主要设计用于捕获黄金，但它们也会收集当地地质和土壤中的各种沉积物和重矿物[5]。

**图1. 基于风化层的采矿作业示意图**：矿石在土壤层中提取。

沉积物积累后，地毯会在溜槽或容器中摇晃或清洗，以回收其纤维中保留的物质（图2a, b）。所得到的矿物浓缩物可能还需要进一步浓缩，例如通过淘金或摇床操作，以最大化黄金回收率（图2c）。在这一过程的任何阶段，通常会加入汞以促进黄金的汞齐化（图2d）[11]。

**图2. 用于黄金开采作业的地毯清洗方法**：(a) 在溜槽上清洗地毯；(b) 在容器中清洗地毯；(c) 淘金后从地毯中回收沉积物；(d) 在淘金碗中加入汞以促进黄金汞齐化。

然而，监测非法黄金开采的扩张和非法黄金的流通仍然具有挑战性。巴西约30%的黄金产量属于非法生产，造成的经济损失可能高达数十亿巴西雷亚尔[1]、[7]。在针对非法采矿的执法行动中，执法机构经常摧毁机械设备和车辆，同时像采矿地毯、沉积物、汞齐和金块这样的材料常被作为法医证据扣押[3]。尽管如此，这些材料在法医情报和来源追溯方面的有效利用仍然相对有限[12]、[13]，这阻碍了对非法黄金供应链的追踪。这一限制很大程度上是由于缺乏对这些非法采矿区域材料的系统化表征。

采矿地毯作为有价值的法医证据，因为它们保留了提取环境中的沉积物组合。在现场收集这些地毯较为困难，而且不同类型的地毯可以浓缩不同粒度的黄金及相关矿物。这些地毯中保留的沉积物有助于建立保管协议、分析工作流程以及调查采矿和环境犯罪的方法[3]。以往的来源研究主要集中在黄金颗粒的形态和地球化学特性上，这已在区分不同地质条件下形成的矿床方面取得了成功[14]、[15]、[16]、[17]。然而，当矿床具有相似的来源或区域特征时，仅依赖黄金地球化学可能无法做出明确区分[18]。此外，仅基于黄金颗粒的方法无法完全反映提取环境的多样性和沉积过程的复杂性，从而限制了其在法医调查中的适用性。

在法医地球科学中，土壤和沉积物是重要的痕迹证据，因为它们的矿物学、地球化学和质地特征反映了源岩、风化过程、沉积运输和沉积动力学[19]、[20]。这些属性的变化受特定地质过程的控制，为沉积物组合赋予了独特的物理和化学特征，使其适用于法医来源研究[21]、[22]。重矿物组合在此背景下尤为重要，因为它们与特定的岩石类型有很强的关联性[23]、[24]。

基于此，保留了采矿环境沉积物组合的材料是宝贵的但尚未充分利用的来源信息来源。对采矿地毯中沉积物的比较表征有助于指示当地的沉积特征，而系统分析则有助于建立数据库，以支持黄金开采地点的地理归属研究。虽然这种方法不能直接对黄金本身进行指纹识别，但保留的沉积物可能保存了特定地点的地质特征，这对来源归属和区分合法与非法开采区域都非常有用。然而，缺乏收集和分析这类痕迹证据的标准化协议仍然是构建此类数据集的挑战，影响了结果的可比性和整合性[25]、[26]、[27]。

在这种情况下，法医情报框架强调使用结构化数据来支持复杂证据的解释和犯罪动态的理解[12]。将其应用于黄金开采链，不仅可以识别和指示可疑样本的来源，还有助于了解早期阶段的过程、作案手法、非法区域的定位，并支持对涉及非法黄金开采的犯罪网络的追踪。因此，本研究旨在评估在非法黄金开采现场被警方查获的采矿地毯中保留的沉积物的法医潜力，通过开发分析协议和数据集来组织从现场采集到分析结果的信息链。采用多分析方法，结合矿物学、化学和质地特征以及多元统计分析，对来自巴西不同地质区域的样本进行了分析，以评估它们区分来源和识别与法医来源分析和黄金追踪相关的沉积特征的能力。

**2. 材料与方法**
2.1. 研究区域和样本
从巴西联邦警察在针对非法黄金开采的执法行动中查获的采矿地毯中收集了十个沉积物样本。这些地毯来自三个巴西州的五个非法黄金开采点（图3a）：帕拉州（PA）、里约热内卢州（RJ）和米纳斯吉拉斯州（MG）。根据来源采矿区域，样本被分为五组（样本数量，n）：组01–PA（n = 2）、组02–PA（n = 2）、组01–RJ（n = 1）、组01–MG（n = 3）和组02–MG（n = 2）。

**图3. 采样点位置和地质背景**：(a) 巴西联邦警察在三个州（PA、RJ和MG）查获的地毯样本位置，插图显示了(b)和(c)中详细说明的区域；(b) 巴西北部地区的地质环境，与亚马逊克拉通（Carajás Domain）中的风化层金矿床相关；(c) 巴东南部地区的地质环境（RJ和MG），以曼蒂凯拉省（Mantiqueira Province）和圣弗朗西斯科克拉通（S?o Francisco Craton）的冲积金矿床为特征。来源：巴西地质调查局[35]。

组01和02–PA（巴西北部）的地毯是在亚马逊克拉通内的卡拉贾斯省（Carajás Province）风化层采矿点查获的。该地区的地质包括主要成分為片麻岩和混合岩的兴古复合体（Xingu Complex）结晶基底岩石[28]，以及花岗岩侵入体和变火山沉积序列[29]（图3b）。这些单元还包括玄武岩、流纹岩和富含赤铁矿、磁铁矿和硫化物的条带状铁矿床[29]、[30]。

在巴东南部，地毯是在曼蒂凯拉省（Mantiqueira Province）的河流中的筏式采矿点查获的（图3c）。属于组01–RJ的采矿点位于横跨奥西登塔尔地块（Ocidental Terrane）岩石的排水系统中，该地块主要由花岗岩基底岩石及其相关的变沉积单元组成，包括石英岩、钙硅酸盐岩石和片麻岩[31]。同一河流系统还流经含有石英、锆石、铝硅酸盐、石榴石、电气石、角闪石和黑云母等矿物的片状花岗岩[31]、[32]。

组01–MG的地毯是在圣弗朗西斯科克拉通（S?o Francisco Craton）和里贝拉带（Ribeira Belt）之间的过渡区排水系统中查获的。这些排水系统流经伊西德罗复合体（Isidro Complex）的岩石，主要由基性和超基性岩石、条带状铁矿床和花岗岩组成[33]。相比之下，组02–MG的地毯是在帕拉伊巴杜苏尔地块（Paraíba do Sul Terrane）的里贝拉带（Ribeira Belt）排水系统中查获的，该地区以含有钙硅酸盐透镜体的片麻岩以及变沉积岩（包括片岩、大理石和花岗岩）为特征[31]、[32]。这些地质环境影响了排水系统中风化层和沉积物的矿物组合，这可能反映在采矿地毯中保留的材料上，有助于法医区分不同的开采地点[20]、[21]、[22]、[23]。

查获的地毯在尺寸、质地和附着沉积物量上存在差异。它们被视觉上分为两种主要类型：聚氯乙烯（PVC）地毯（图4a）和聚酯+聚丙烯（PES-PP）地毯（图4b）。通过手动搅拌和用蒸馏水清洗容器中的沉积物，并在40°C下干燥，去除每块地毯上的沉积物。地毯样本的详细信息和沉积物提取程序见补充材料（文件Supplementary Text S1）。表1总结了本研究中使用的地区、组别、采矿环境和相应的命名法。

**表1. 本研究中使用的地毯样本特征总结**：
| 地区 | 组别 | 采矿环境 | 地毯类型 | 样本 |
|-------------|-----------------|------------------|------------------|----------------|
| 帕拉州（Pará） | 组01-PA | 风化层矿床 | PVC | T01 |
| | 组02-PA | 风化层矿床 | PVC | T02 |
| | 里约热内卢州（RJ） | 冲积层矿床 | PES-PPT | T03 |
| | 米纳斯吉拉斯州（MG） | 冲积层矿床 | PVC | T04 |
| | 组01-MG | 冲积层矿床 | PES-PPT | T05 |
| | 组02-MG | 冲积层矿床 | PES-PPT | T06 |
| | 组02-MG | 冲积层矿床 | PES-PPT | T07 |

由于法医调查中可用的分析材料通常有限，因此每个程序都使用了尽可能小的样本量，破坏性分析仅保留到最后阶段。为了确保代表性，样本经过均质化并四等分，通过重复分析评估了结果的可重复性。

为了表征沉积物并评估其法医区分潜力，采用了多分析方法。分析工作流程（图5）包括两个主要部分：(i) 沉积物表征，包括粒度分布、矿物鉴定和化学成分；(ii) 重矿物分析（密度大于石英和长石的矿物），以识别和量化用作来源指标的矿物组合。在手动搅拌之前收集的小地毯碎片（1平方厘米）上应用了额外的分析步骤，通过扫描电子显微镜-能量色散光谱（SEM-EDS）观察沉积物如何附着在地毯纤维上。详细程序和代表性图像可以在补充材料（文件Supplementary Text S2）中找到。下载：下载高分辨率图像（230KB）下载：下载全尺寸图像

图5. 应用于样品的分析工作流程。深灰色表示所采用的分析技术，而浅灰色表示所采用的程序。

2.2. 视觉检查与粒度分析
对十个样品的初步视觉表征是使用Zeiss V12立体显微镜在10倍至60倍的放大倍数下进行的，并使用AxioCam HRc软件获取图像。每个沉积物样品大约有10克被用于描述纹理和初步鉴定矿物。根据Powers [36]的方法，根据球形度和圆度对颗粒进行了视觉表征，以及根据习性和颜色进行表征，这提供了矿物种类的初步指示，随后通过进一步分析得到确认。粒度分布是使用Microtrac S3500颗粒大小分析仪通过湿法激光衍射测定的，测量范围为0.001—2.0毫米。大约2克的材料通过2毫米的筛网筛选，然后对<2毫米的部分进行分析。结果使用GRADISTAT v8.0软件进行处理，以对粒度进行分类并计算对数phi（Φ）尺度上的统计参数。

2.3. 通过X射线衍射（XRD）确定矿物组成
十个沉积物样品的矿物组成是通过X射线衍射（粉末法）确定的。每个样品大约有40克在钨球磨机中粉碎以获得<45微米的颗粒。分析是使用配备铜X射线管的Malvern Panalytical Empyrean衍射仪进行的，操作电压为40千伏，电流为40毫安，测量范围为5—70°。衍射图的解释是使用HighScore Plus v3.0（Malvern PANalytical）和Pan-ICSD数据库进行的。半定量相分析是使用Rietveld精修方法获得的。

2.4. 通过X射线荧光（XRF）确定化学组成
十个沉积物样品的化学组成是通过半定量波长色散X射线荧光（WDXRF）确定的。之前用于X射线衍射分析的相同样品被压制成粉末颗粒，并使用配备铑X射线管的PANalytical Axios Max光谱仪在真空条件下进行分析（30-60千伏；50-100毫安，取决于元素范围）。光谱处理和半定量估计是使用SuperQ 5.3D软件进行的，允许识别和近似量化主要和次要氧化物以及选定的微量元素。结果代表估计浓度，检测限为0.1%。

2.5. 重矿物分析
进行了重矿物分析以识别矿物种类并估计其相对丰度，从而细化矿物组成。每个沉积物样品大约有15克通过干法筛分以分离出沙粒大小的部分（0.063–1.0毫米）。这部分使用溴仿（CHBr?；密度=2.89克/立方厘米）进行密度分离，这可以浓缩重矿物[37]。轻质和重质部分随后被洗涤，在40°C下干燥并称重。重矿物部分被均质化，分成四等份（B1和B2）。B1等份使用手磁铁进行磁分离。得到的非磁性重矿物部分使用加拿大香脂固定在玻璃载玻片上，并在Olympus BX-60偏光显微镜下观察。矿物鉴定是基于光学性质[37]、[38]进行的。为了估计重矿物组合中的相对丰度，使用带状计数方法[37]至少计数了每个样品中的300颗透明、非云母质矿物颗粒，包括强烈改变的颗粒，称为 alterationites [39]。

使用扫描电子显微镜（SEM）对重矿物组合的鉴定和定量进行了补充分析。从五个代表性沉积物样品中选择了未经过磁分离的重矿物部分（B2）的等份，每个组各一个样品（T02、T04、T05、T08和T09）。等份被嵌入环氧树脂中，研磨并抛光。SEM图像是使用背散射电子（BSE）探测器获得的，能量色散X射线光谱（EDS）分析是在TESCAN Vega3 SEM上以15千伏操作并配备Oxford Instruments EDS探测器进行的。电子背散射衍射（EBSD）分析是使用FEI Quanta 450 FEG SEM进行的，配备Velocity探测器（EDAX–TSL），操作电压为20千伏，步长为2 – 5微米。EBSD数据是使用AZtec Crystal软件处理的。

2.6. 统计分析
对于组成数据分析，应用了多变量统计方法，包括主成分分析（PCA），它能够识别和可视化样品之间的模式和关系[40]。在PCA之前，按照Martín-Fernández [41]描述的方法处理了组成数据集中的零值，然后使用中心对数比率（CLR）变换对数据进行了转换。解释集中在前两个主成分（Dim1和Dim2）上，这两个成分共同解释了数据集中最大的方差。使用Jamovi软件生成了双坐标图。

3. 结果与讨论

3.1. 采矿地毯中捕获的沉积物的纹理特征
在自然环境中，沉积物表现出广泛的颗粒大小和形状，这些定义了它们的纹理特征[42]。在法医背景下，土壤和沉积物的视觉检查和粒度测定是基本工具，因为它们提供了关于沉积物来源、运输条件和沉积环境的信息[43]、[44]、[45]、[46]、[47]、[48]。控制样品和可疑样品之间的纹理比较已被证明在区分或分组沉积物方面是有效的，因为它允许评估分选程度、粒度和颗粒形态。来自同一地点的样品倾向于表现出更相似（聚集的）纹理特征，而来自不同地点的样品则表现出更大的变异性，并且可以根据这些参数进行区分[49]、[50]、[51]、[52]。

在本研究中，回收沉积物的粒度分布和视觉特征为区分来自不同采矿环境的样品提供了基础。总体而言，所有组的沉积物主要被分类为非常细到细沙（3.9-2.3 Φ），并且一致地分选不良，这与手工艺采矿作业典型的机械保留过程一致[9]、[10]。粒度分布主要是多模的，主要模式在非常细到中等沙粒部分（组02-PA、RJ和MG）。在某些情况下，特别是在组01-PA中，主要模式出现在粗粉砂部分（图6a）。立体显微镜观察证实了粒度数据，表明组01-PA中的颗粒更接近亚角形，与其余组以沙粒为主的组成形成对比，后者主要表现出亚圆形颗粒，特别是在RJ和MG组中。

因此，所使用的地毯类型强烈影响了保留沉积物的粒度分布。从PVC地毯（组01和02-PA）收集的样品显示出更异质的纹理，同时保留了砾石、沙粒和细颗粒（图6b）。这种行为归因于纤维之间的较大间距，这允许捕获较粗的颗粒以及细颗粒聚集体的形成（图4a）。相比之下，PES-PP地毯表现出更紧凑的纤维结构，有利于优先保留沙粒和粉砂部分，砾石大小颗粒的相对贡献较低（图4b）。因此，来自组01和02-PA的样品，以及一个来自组01-MG的样品，都来自PVC地毯，表现出更大的粒度异质性。相反，来自RJ组（图6c）和MG组（图6d, e）的样品，来自PES-PP地毯，其特征是中等沙粒占主导。

除了地毯类型外，黄金提取的沉积环境也进一步影响了保留沉积物的纹理。来自Pará的样品来自基于风化层的采矿作业，其中矿石提取发生在土壤剖面内，导致材料分选不良，以细粒部分为主，主要呈亚角形颗粒[10]。然而，一些地毯中存在砾石大小颗粒，例如在组02-PA中观察到的，表明矿石提取在当地达到了更深的土壤层[53]。相比之下，来自里约热内卢和米纳斯吉拉斯的样品来自冲积沉积物的挖掘采矿作业，其特征是沙粒大小颗粒的贡献更高，其次是粉砂。这些样品还表现出略微更好的分选和更亚圆形的颗粒，反映了沉积物运输和沉积过程中水动力过程的更强影响[54]。这些纹理差异可以支持样品的初步区分，但应与矿物学和地球化学分析一起解释。

这些纹理差异为法医解释提供了有用的背景信息，特别是在区分基于风化层的和冲积的采矿环境时。来自风化层的沉积物倾向于表现出更高的细粒部分比例，并且通常分选较差，而来自冲积环境的沉积物则表现出沙粒占主导，并且由于水力运输而分选略有改善[23]、[24]、[42]。然而，这种解释受到缺乏来自基于风化层采矿的PES-PP地毯样品的限制，这限制了在提取环境和保留机制之间进行完全受控的比较。

3.2. 矿物组成和地质含义
在土壤和沉积物中识别出的矿物组合具有很强的来源确定潜力，因为它们保留了通过风化过程产生的源岩的矿物学特征[20]、[26]、[55]。组合之间的变化反映了岩石类型、成土过程和通过水力分选的不同沉积动力学，导致不同的局部特征[24]、[26]、[56]、[57]。然而，由于沉积系统的人为修改，包括土壤再动员、层位混合和排水系统的改变[10]、[17]，采矿地毯中保留的沉积物表现出额外的复杂性。尽管有人为影响，本研究的结果表明可以识别出一致的矿物学模式，支持法医来源分析的关联方法。

总体而言，所有样品都以石英为主，其比例范围从34%到86%，不同组之间的辅助矿物组合有所变化，如XRD结果所示（图7）。这种主导地位与XRF获得的高SiO2含量一致（图8）。在组01–PA中，观察到相当比例的粘土矿物（约30%），这与通过立体显微镜分析识别的细粒部分占主导以及Al?O?含量升高一致，表明在土壤形成条件下形成了次生矿物[57]。此外，PA组（组01–PA和02–PA）中存在Fe氧化物和铁镁硅酸盐，而组01–RJ的特征是锆石、独居石和钛铁矿的存在。组01–MG包含Fe氧化物、钛铁矿、铁镁硅酸盐和铝硅酸盐，而组02–MG则以Fe氧化物、钛铁矿、锆石和独居石的存在为特征。

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图7. 沉积物样品的代表性XRD图谱，突出显示了通过Rietveld精修获得的主要矿物相及其相对丰度（重量%）。(a) 组01–PA，样品T01；(b) 组02–PA，样品T03；(c) 组01–RJ，样品T05；(d) 组01–MG，样品T07；(e) 组02–MG，样品T09。Als = 铝硅酸盐；Amp = 角闪石；Clm = 黏土矿物；Fsp = 长石；Gbs = 赤铁矿；Gth = 赤铁矿；Hem = 赤铁矿；Ilm = 钛铁矿；Mnz = 独居石；Px = 辉石；Qz = 硅石。根据Whitney和Evans [58]的矿物缩写。

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图8. 通过X射线荧光（XRF）数据得出的十个分析样品的主要氧化物组成的比较。“其他”类别代表检测到的浓度低于0.1重量%的氧化物，由于它们的丰度低且在区分样品方面相关性有限，因此被归为一类。

当特别考虑重矿物部分时，组之间的差异变得更加明显。总重矿物含量从组01–PA的17%到组02–MG的67%不等，而磁性部分在38%到83%之间变化。来自PA的样品以不透明和强烈改变的矿物为主（图9a, b），而来自RJ（图9c）和MG的样品则以稳定的透明矿物为主，特别是锆石和独居石（图9d, e）。

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图9. 代表每个分析组B1等份中的重矿物组合的透射光显微照片：(a) 组01–PA，(b) 组02–PA，(c) 组01–RJ，(d) 组01–MG，(e) 组02–MG。Als = 铝硅酸盐；Ep = 绿帘石；Mnz = 镁铁矿；Px = 辉石；Tur = 碧玺；Zrn = 锆。这些是根据Whitney和Evans [58] 的方法对矿物的缩写。仅考虑非不透明矿物（图10），PA组的特点是由变质矿物（蚀变体）和碧玺主导的矿物组合，同时伴有绿帘石、辉石和角闪石，而锆石、金红石和镁铁矿的含量较少。SEM–EBSD分析证实这些样品主要由氧化铁矿物组成，特别是赤铁矿、针铁矿和钛铁矿，这与EDS检测到的高Fe?O?含量以及Fe–Ti相的 predominance 相一致。SEM观察进一步表明这些颗粒主要为亚角状，表面有明显的蚀变特征（图11），反映了较高的化学风化程度。

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图10. 通过透射光显微镜在每个分析样品的B1部分中识别出的透明重矿物的相对丰度，并以总透明重矿物组合为基准进行归一化。

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图11. 重矿物部分（B2部分）的背散射电子（BSE）图像，显示了颗粒形态、大小和成分对比：(a) 组01–PA（T02）；(b) 组02–PA（T04）；(c) 组01–RJ（T05）；(d) 组01–MG（T08）；(e) 组02–MG（T09）。

相比之下，巴西东南部的沉积物显示出更加异质的矿物学和地球化学特征。组01–RJ和02–MG以Ti、Zr、P和稀土元素（REEs）的富集为特点（图12），这与通过光学显微镜识别并由EBSD确认的稳定、耐风化的副矿物（如锆石、镁铁矿和金红石）的存在相符。SEM观察显示这些颗粒主要为亚圆形，表面新鲜，表明其化学风化程度较低。组01–MG表现出独特的特征，具有较高的SiO?含量和相对较低的Ti、Zr和P浓度，以及无法检测到REEs，表明其来源于富含石英的岩性。尽管该组的矿物多样性更高，包括铁镁硅酸盐、磷灰石、钛铁矿、铝硅酸盐、锆石和镁铁矿。

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图12. 重矿物部分（B2部分）的能量色散光谱（EDS）元素图，显示了主要元素的空间分布：(a) 组01–PA（T02）；(b) 组02–PA（T04）；(c) 组01–RJ（T05）；(d) 组01–MG（T08）；(e) 组02–MG（T09）。

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图13. 重矿物部分（B2部分）的电子背散射衍射（EBSD）相图，显示了已识别的矿物相，每种颜色对应一种特定的矿物相：(a) 组01–PA（T02）；(b) 组02–PA（T04）；(c) 组01–RJ（T05）；(d) 组01–MG（T08）；(e) 组02–MG（T09）。

这些矿物学模式反映了源岩性、风化强度和沉积过程的差异。PA样品中变质矿物和氧化铁矿的主导地位表明在热带条件下经历了强烈的化学风化，这与Carajás地区的岩性特征一致[28][29][30][59][60]。这些特征也与从风化壳中提取黄金的情况相符，在这种情况下，强烈的风化和有限的水力搬运有利于保存变质矿物组合。相比之下，RJ和MG样品中抗风化矿物（如锆石、镁铁矿和金红石）的丰富表明它们来源于Ribeira带（Mantiqueira省）及邻近地区的片麻岩和花岗岩[31][32]。这些稳定矿物的主导地位也与从冲积沉积物中提取黄金的情况相符，在这种环境中，水力搬运和分选过程促进了更耐风化矿物的富集。MG样品中观察到的更大矿物多样性进一步表明了岩性的混合，包括与S?o Francisco克拉通和Paraíba do Sul地区（Mantiqueira省）的变沉积单元相关的基性及超基性岩石[32][33][34]。

从法医学的角度来看，这些矿物组合具有很强的区分潜力，因为它们保留了与来源相关的特征，可以区分不同的地理区域和地质环境。此外，与风化壳和冲积采矿环境相关的不同特征进一步增强了它们在法医调查中的应用价值。与受采矿和保存过程影响的纹理特征不同，矿物组成是更可靠的来源指示器，支持对可疑样本和对照样本进行比较分析[20][26][55]。

3.3 统计区分（PCA）和法医学意义

主成分分析（PCA）被应用于整合不同分析技术的结果，并评估所考虑变量的区分潜力。数据集包括矿物组成（XRD）、化学组成（XRF）和重矿物组合，其中包括通过偏振光显微镜识别的透明重矿物。应用于XRD数据集的PCA（图14a）显示，前两个组分（Dim1 = 33.6% 和 Dim2 = 27.8%）解释了总方差的61.4%，并清晰地区分了五个分析组。组01–PA聚集在与铝硅酸盐矿物和次生相相关的向量上，包括长石（Fds）、云母（Mca）和粘土矿物（Clym），反映了与风化相关的矿物更为丰富。相比之下，组02–PA与三水铝矿（Gbs）、针铁矿（Gth）和赤铁矿（Hem）相关，表明氧化铁和氢氧化物的贡献更大。这两个组之间的主要区别在于组01–PA中含有粘土矿物，而组02–PA中则没有。然而，这种矿物学差异并未转化为明显的地球化学特征，这有助于它们在基于XRF的PCA中的分组。

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图14. 基于以下内容的分析样品的PCA双图（样本得分和变量载荷）：(a) 通过XRD半量化的矿物相；(b) 通过XRF半量化的主要氧化物；(c) 通过偏振光显微镜识别的透明重矿物相。

组01–RJ和02–MG更接近代表抗风化重矿物（如锆石（Zrn）、金红石（Rt）、镁铁矿（Mnz）和角闪石（Amp）的向量，显示出与Fe和Al氧化物的负相关。在基于XRD的PCA中，这些组之间的分离主要受组02–MG中存在赤铁矿和铝硅酸盐的控制，而在组01–RJ中几乎不存在这些矿物。组01–MG通过与铝硅酸盐（Als）和钛铁矿（Ilm）的关联而与众不同，与组01–PA形成对比。

基于XRF数据的PCA（图14b）解释了更大的方差比例，Dim1 = 73.5% 和 Dim2 = 12.7%（总方差的86.2%），并区分了三个主要组。组01和02–PA与Fe?O?和Al?O?相关，反映了氧化铁和粘土矿物的丰富。尽管XRD发现了矿物学差异，但由于它们的整体化学组成相似，这些组在基于XRF的PCA中仍聚集在一起。组01–RJ和02–MG以P?O?、CeO?、La?O?、ZrO?和TiO?之间的正相关为特征，这与存在副矿物（如镁铁矿、锆石和金红石）一致。这些组在PCA空间中部分重叠，主要是由于它们富含稀土元素，这与XRD和重矿物数据集中的矿物学组成一致。组01–MG聚集在SiO?向量附近，反映了其富含石英的组成。

同样，透明重矿物的PCA（图14c）解释了70.6%的方差（Dim1 = 50.3% 和 Dim2 = 20.3%），并区分了三个主要组，与XRF结果一致。组01和02–PA与蚀变体（Alt）、碧玺（Tur）、针铁矿（Gth）和绿帘石（Ep）相关，表明这些组合主要由变质且抗风化能力较低的矿物组成。相比之下，组01–RJ和02–MG与锆石（Zrn）、金红石（Rt）、镁铁矿（Mnz）、石榴石（Grt）和铝硅酸盐（Als）有强关联，反映了稳定重矿物的主导地位。组01–RJ和02–MG之间的相似性在基于XRF的PCA中得到了加强，特别是由于含有稀土元素的矿物（如镁铁矿）的贡献。组01–MG还通过与辉石（Px）、角闪石（Amp）、Staurolite（St）和磷灰石（Ap）的关联而进一步区分开来，表明其矿物学多样性更高。

在评估的数据集中，XRD数据的PCA表现出最高的区分能力，能够清晰地分离所有五个组（图14a）。这反映了矿物学数据整合了来自轻质矿物（石英、长石和粘土矿物）和重矿物的变异性，提高了对成分差异的敏感性，正如之前的法医土壤研究中所报告的[43][44][45][61]。相比之下，XRF和重矿物数据的PCA区分了三个更广泛的组（图14b, c），尽管它们对应于不同的地质环境。

PA组聚集在一起，与Fe?O?和Al?O?以及碧玺、蚀变体、绿帘石和针铁矿等矿物相关，反映了Carajás地区的风化特征和地质环境[28][30][59]。相比之下，组01–RJ和02–MG与P?O?、稀土元素以及镁铁矿、锆石、石榴石和铝硅酸盐等矿物相关，这与Mantiqueira省的岩性特征一致[31][32][34]。组01–MG显示出介于两者之间的但独特的特征，与SiO?和Staurolite、辉石、角闪石和磷灰石等矿物相关，反映了来自S?o Francisco克拉通和Paraíba do Sul地区（Mantiqueira省）的混合沉积物来源[32][33][34]。

这些结果进一步表明，同一组的样品聚集在一起，并表现出相对较低的内部变异性，这符合来自相似地质或成土背景材料的预期[15][16][43][44][45][61]。然而，在涉及不同采矿地点或相似地质环境的案例中，相似性程度可能会有所不同，表明解释时应考虑提取地点的统计和地质背景。岩性、风化、侵蚀、沉积物搬运和沉积过程的综合作用导致沉积物具有不同的物理、化学和矿物学特征，形成了反映特定黄金提取地点条件的独特沉积物指纹（图15）[22][24][62]。

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图15. 采矿地毯中沉积物的地质和操作控制因素。地质环境定义了初始矿物组合，而地毯纤维结构（PVC vs. PES-PP）影响沉积物纹理。多分析方法的整合揭示了不同的沉积物指纹，即使存在操作上的变化也能实现来源区分。

在所有uvial黄金的来源研究中，地球化学指纹已被证明对于区分不同地质环境下形成的沉积物非常有效[14][15][16][17]。然而，在地质环境相似的情况下，仅依靠地球化学可能具有有限的区分能力[18]，例如，在Carajás地区的组01和02-PA样本中，或在Mantiqueira省富含锆石和镁铁矿的花岗岩中的组01-RJ和02-MG样本中。在这种情况下，矿物学数据的整合增强了区分能力，因为矿物组合提供了互补的信息[63]。这种综合方法突出了采矿地毯中保留的沉积物作为来源确定的法医证据的潜力，可以直接与特定的黄金提取地点及其地质环境联系起来，支持结构化的法医情报框架，用于调查非法黄金开采和追踪非法供应链[3][12][13]。

因此，本研究的结果表明，采矿地毯中保留的沉积物表现出足够的矿物学和化学变异性，可以区分不同的组别。表2总结了每个组的沉积物指纹，代表了各自黄金提取地点的特征。

表2. 分析组的比较沉积物指纹。总结了每个组的独特纹理和成分属性。

组别 01 - PA 02 - PA 01 - RJ 01 - MG 02 - MG
操作环境 风化壳沉积物 风化壳沉积物 冲积沉积物 冲积沉积物
地毯类型 PVC PVC和PES-PP PES-PP PVC和PES-PP
主导粒径 粗粉砂 中砂至细砾石 中砂 非常细至中砂 中砂
地质环境 亚马逊克拉通 – Carajás地区 亚马逊克拉通 – Carajás地区 Ribeira带 – Ocidental Terrene S?o Francisco克拉通和Ribeira带 Ribeira带 – Paraíba do Sul和Ocidental Terrene
岩性 片麻岩、混合岩、玄武岩、BIFs和碱性花岗岩 片麻岩、混合岩、玄武岩、BIFs和碱性花岗岩 片麻岩、变沉积岩和花岗岩 片麻岩、超基性岩石、BIFs和花岗岩
诊断矿物学 粘土矿物、云母、碧玺、蚀变体、绿帘石、针铁矿、赤铁矿 碧玺、蚀变体、绿帘石、针铁矿、赤铁矿、三水铝矿 钛铁矿、锆石、镁铁矿、金红石、角闪石、铝硅酸盐、石榴石 磁铁矿、铝硅酸盐、钛铁矿、辉石、Staurolite、锆石、磷灰石 锆石、镁铁矿、金红石、角闪石、辉石、铝硅酸盐、石榴石、赤铁矿
诊断地球化学 Fe2O3 Al2O3 Fe2O3 Al2O3 P2O5 La2O3 CeO2 TiO2 ZrO2 SiO2 TiO2 ZrO2 P2O5 La2O3 CeO2 TiO2 ZrO2

4. 结论

本研究采用的多分析方法表明，来自不同地区的采矿地毯中保留的沉积物表现出不同的沉积物指纹，能够区分它们的来源区域，并直接反映各自的黄金提取地点的特征。通过整合粒径分析、XRD、XRF、透射光显微镜和SEM–EDS–EBSD数据，结合多元统计分析（PCA），揭示了分析组之间的一致聚类。这些分组反映了每个开采区域地质环境和地表过程的直接影响，从而保留了开采环境的特征，即使在存在石英、长石、钛铁矿和赤铁矿等重叠成分的情况下也是如此。来自帕拉州的样本显示出的沉积特征与卡拉贾斯地体一致，该地体以混合岩、片麻岩、玄武岩、条带状铁矿床和碱性花岗岩为特征。这种岩石多样性加上湿润的热带气候，促进了多种矿物的强烈风化，包括铁镁硅酸盐，形成了蚀变岩、氧化铁（如赤铁矿和针铁矿）以及粘土矿物。来自里约热内卢的样本位于曼蒂凯拉省，与发育在片麻岩和花岗岩上的排水系统相关，这些岩石富含钛铁矿、锆石、独居石、金红石、石榴石和铝硅酸盐等耐蚀矿物。这些稳定重矿物的富集表明，源区中的花岗岩和长英质变质岩经历了强烈的化学风化，并在运输和沉积过程中经历了水动力分选作用。

米纳斯吉拉斯州的样本显示出更为多样的沉积特征，反映了该地区的地质复杂性。01-MG组样本来自一个位于圣弗朗西斯科克拉通与曼蒂凯拉省交界处的矿场。其中发现的辉石、角闪石、赤铁矿、十字石、钛铁矿、锆石和独居石等矿物的共存，表明了基性岩和超基性岩、伊西德罗复合体中的条带状铁矿床以及曼蒂凯拉省的片麻岩和花岗岩的协同作用。相比之下，02-MG组样本中锆石、独居石、钛铁矿、石榴石、铝硅酸盐和赤铁矿的比例较高，这与帕拉伊巴杜苏尔地块的岩石特征相符，该地块以在上角闪岩相条件下变质的沉积岩为特征。

总体而言，这些结果表明地质和土壤学背景在塑造沉积特征方面起着关键作用，有助于区分来自不同环境的样本，并强化它们与特定黄金开采地点的关联。每个组内部观察到的低变异性支持了样本来源于相似源区的结论。此外，如帕拉州的两个样本组所示，在相同区域背景下运营的矿场可以通过纹理差异和粘土矿物的存在来区分，这可能反映了在不同土壤深度进行的采矿活动。因此，矿床中保留的沉积物可以作为确定来源和提高黄金可追溯性的潜在工具。结合矿物学、地球化学和统计分析的方法为比较和关联样本与特定黄金开采地点提供了有效框架。然而，这项研究存在一些局限性，包括样本数量有限、缺乏盲测以及缺乏与原位沉积物的直接对比，这些问题应在未来的研究中加以解决。建议建立标准化的采样和分析程序，并开发一个整合金颗粒地球化学和相关矿物组合的参考数据库，以提高黄金供应链的可追溯性。此外，未来的研究应包括与开采现场原位沉积物的比较分析，以评估矿床中保留材料的代表性，并进行盲样测试，以进一步评估这些方法在现实法医条件下的区分潜力。应用法医情报框架是未来研究的一个重要方向，特别是在支持数据整合、可追溯性和复杂证据解释方面。通过优先考虑对受非法采矿影响严重地区的材料进行表征，并促进监管机构和执法机构之间的数据共享，可以进一步加强这种方法。这种整合有助于更好地理解非法黄金开采和商业化的结构，以及识别相关犯罪网络并减轻非法活动的影响。

**作者贡献声明：**
- 卡洛斯·康福特·费雷拉·格德斯（Carlos Conforti Ferreira Guedes）：撰写、审稿与编辑、验证、监督、资源提供、方法论设计、形式分析、概念构建。
- 萨尔瓦多·法比奥·奥古斯托·达席尔瓦（Salvador Fabio Augusto da Silva）：撰写、审稿与编辑、验证、资源提供、方法论设计、概念构建。
- 朱莉安娜·德耶稣·科斯塔（Juliana de Jesus Costa）：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、可视化处理、验证、方法论设计、调查、形式分析、概念构建。
- 莱昂纳多·拉戈埃罗（Leonardo Lagoeiro）：撰写、审稿与编辑、验证、监督、资源提供、方法论设计、形式分析、概念构建。