СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗОЛОТА В РУДАХ

АННОТАЦИЯ

Определение золота в рудах и продуктах их переработки остаётся аналитически сложной задачей из‑за низкого содержания, выраженной минералогической и гранулометрической неоднородности (включая «самородковый эффект»), а также из‑за сильных матричных влияний на стадиях растворения и инструментального измерения. Цель настоящего обзора — критически сопоставить традиционные и инструментальные подходы к определению Au в геологических материалах, выделить доминирующие источники неопределённости вдоль всей аналитической цепочки (от отбора и подготовки пробы до расчёта результата) и сформулировать рекомендации по выбору метода «под задачу» с опорой на опубликованные данные о пределах обнаружения, извлечении и воспроизводимости. Рассмотрены кислотные разложения (включая варианты «обратной царской водки»), пробирная плавка и купеляция (как референсный метод и как стадия концентрирования), а также приборные подходы ААС, ICP‑OES/ICP‑AES, ICP‑MS, РФА и НАА. Показано, что при низких содержаниях Au и высоком «самородковый эффект» наибольший прирост достоверности даёт повышение представительности (масса навески, усреднение) и строгий контроль качества, а не выбор «самого чувствительного» прибора. Обсуждаются компромиссы между точностью, пропускной способностью и экологичностью, включая мотивацию к снижению использования соединений свинца и переходу к более «зелёным» аналитическим практикам.

Ключевые слова: золото, руды, пробоотбор, пробирный анализ (пробирный анализ), ААС, ICP‑OES, ICP‑MS, РФА, НАА, пробоподготовка, неопределённость измерений.

Введение

Золото является стратегически важным металлом, а достоверное определение Au в рудах, концентратах и техногенных продуктах критично для геологоразведки, проектирования переработки и оперативного технологического контроля. Трудность анализа часто связана с тем, что содержания золота могут находиться на уровне долей–единиц г/т, тогда как само золото распределено в виде редких частиц и/или кластеров, что приводит к высокой вариабельности между близкими по месту/времени пробами («самородковый эффект»).

В прикладной аналитике золота ключевое методологическое заблуждение состоит в том, что неопределённость результата приписывается преимущественно прибору. На практике общий разброс формируется уже на стадиях пробоотбора, дробления и усреднения; в терминологии Theory of Sampling это включает фундаментальную ошибку и ряд других составляющих sampling error. Баланс между массой пробы, крупностью фрагментов и дисперсией ошибки обсуждается в работах по методологии пробоотбора для минерального сырья. При этом в литературе отмечаются как практическая полезность моделей Ги, так и ограничения точности некоторых предсказаний (в зависимости от предпосылок о независимости отбора частиц и т.п.).

Современные руководства по метрологии и обеспечению качества подчёркивают необходимость «холистического» рассмотрения измерения, то есть начиная с первичного объекта отбора и заканчивая отчётом результата. В частности, руководства Eurachem по неопределённости в аналитике и по неопределённости, возникающей при отборе и физической подготовке образца, предлагают практические методы идентификации и количественной оценки вкладов различных стадий. В контексте лабораторной компетентности, задаваемой стандартами International Organization for Standardization/IEC (например, ИСО/IEC 17025), подчёркивается способность лаборатории генерировать валидные результаты и описывать sampling‑аспекты, когда отбор проб входит в область деятельности лаборатории.

Цель настоящего обзора — не описать «как выполнять» каждый метод, а критически сопоставить их применимость и ограничения для реальных геоматриц, где доминируют неоднородность, матричные эффекты и риски неполного извлечения. Задачи обзора: (i) выделить основные источники неопределённости в анализе Au; (ii) сравнить ключевые подходы пробоподготовки; (iii) сопоставить пробирный анализ и инструментальные методы по принципу «fit‑for‑purpose»; (iv) сформулировать практические рекомендации по обеспечение качества и контроль качества и перспективам (экологизация, цифровая коррекция матричных эффектов, комбинированные схемы).

Материалы и методы обзора

В обзор включались работы, содержащие (а) описание пробоподготовки для геологических материалов; (б) метрологические показатели (пределы обнаружения/количественного определения, извлечение, относительное стандартное отклонение/прецизионность, сопоставление с сертифицированный стандартный образец/референс‑методом); (в) обсуждение матричных/спектральных помех или ограничений применимости. Для синтеза использовалась матрица сравнения по критериям: представительность (масса навески, чувствительность к «самородковый эффект»), полнота извлечения Au и риск потерь, помехи, пропускная способность/стоимость, экологические и санитарные аспекты (в т.ч. свинец‑содержащие реагенты), и пригодность для задач геологоразведки, технологического контроля и арбитража.

Результаты и обсуждение

Для золота особенно выражено расхождение между «неопределённостью измерения раствора» и «неопределённостью содержания в исходной массе руды». Даже при идеальной инструментальной повторяемости результат может быть нерепрезентативным из‑за редких крупных частиц Au, кластеризации и микро‑/макро‑неоднородности. В обзорной работе Liu и соавторов подчёркивается, что золото — моноизотопный элемент и характеризуется «самородковый эффект», что ограничивает количественное определение ультранизких уровней в геоматериалах и усиливает роль представительности. В минералогических исследованиях и кейс‑стади по золоторудным объектам показано, что размер частиц, степень освобождения и кластеризация золота непосредственно влияют на вариабельность аналитических данных и требования к массе пробы.

В рамках Theory of Sampling дисперсия ошибки и риск смещения зависят от крупности фрагментов, массы инкремента/пробы и характера гетерогенности. Minnitt приводит практико‑ориентированное обсуждение уравнения Ги и факторов, связывающих массу, крупность и относительную дисперсию sampling error в минералах. Обзоры по качеству выборок в золотых минерализациях подчёркивают, что некорректные действия на стадиях отбора и подготовки приводят к существенной общей ошибке «sampling + measurement error».

Важно, однако, избегать «догматизации» любой модели: Geelhoed и соавт. приводят экспериментальные аргументы, что классическая формула Ги может давать неточные предсказания дисперсии фундаментальной ошибки (в зависимости от предпосылок модели и свойств материала). Практический вывод для аналитики золота состоит в том, что расчётные оценки должны подтверждаться эмпирическими данными (duplicate sampling, дубликаты на подготовке, тесты гетерогенности, межлабораторные сравнения).

Метрологически корректный подход — включать неопределённость отбора и физической подготовки образца в итоговую неопределённость результата. Руководство Eurachem по sampling uncertainty прямо описывает неопределённости, возникающие при отборе и подготовке проб, как часть измерительного процесса и предлагает несколько методических подходов к их оценке. Это согласуется с логикой ИСО/IEC 17025, где среди условий валидности результатов рассматриваются и детали отбора проб, если он входит в область деятельности лаборатории.

Пробоподготовка и разложение: почему кислотные методы часто «проигрывают» без оптимизации

Пробоподготовка для Au — это одновременно химическая задача (полнота перевода золота в аналитически измеряемую форму) и статистико‑физическая задача (представительность навески после дробления/усреднения). При кислотном разложении систематическое занижение часто обусловлено неполным растворением золота или потерями/адсорбцией, а также зависимостью извлечения от минералогии объекта.

Показательным примером является работа Wang и соавт., где продемонстрировано, что «классическая» царская водка при анализе нескольких сертифицированный стандартный образец давала заниженные извлечения Au порядка 69–80% от сертифицированных значений, тогда как переход к «reverse aqua regia» (соотношение HCl:HNO₃ = 1:3) обеспечивал полное извлечение золота с высокой воспроизводимостью для рассматриваемых сертифицированный стандартный образец. Это подчёркивает: одинаковое название «царская водка» не гарантирует одинаковую химическую эффективность для Au в разных матрицах; необходима проверка на сертифицированный стандартный образец и оптимизация состава/режима. [26]

Минералогический фактор проявляется и в работах по техногенным материалам. Mashale и соавт. подчёркивают риск неполного кислотного разложения из‑за присутствия кварца, а также то, что малые навески ухудшают однородность и могут приводить к отрицательному смещению результатов; в их исследовании обратная царская водка использовалась как более «быстрый» вариант, а неопределённость и сопоставимость с пробирный анализ обсуждались на примере хвостов.

Отдельная практическая проблема для плазменных методов — «эффект памяти» золота (перенос/адсорбция в тракте), который может искажать результаты при низких уровнях. Wang & Brindle описывают методику ускоренного разложения, в которой достигаются 94–100% извлечения Au при навесках 0,5–2,0 г и времени разложения 10–12 минут, а также показано устранение «gold эффект памяти» за счёт матрицы 1% L‑cysteine + 1% HCl [17]. [28]

Вопрос о применении HF демонстрирует зависимость от матрицы и постановки задачи. Tang и соавторов при определении золота в почвах методом ICP‑MS показывают, что добавление HF в микроволновое разложение помогает высвобождать Au из силикатной матрицы и приводит к несколько более высоким значениям по сертифицированный стандартный образец; в той же работе приведены очень низкие DL (0,02–0,04 нг/г) и контролируемые показатели точности/прецизионности на сертифицированный стандартный образец. Напротив, Wang & Brindle сообщают, что в их наборе образцов добавление HF не давало преимуществ по извлечению золота и в некоторых случаях снижало его. Следовательно, применение HF должно быть обосновано типом образца и подтверждено валидацией.

Для низких уровней Au и/или сложных матриц широко применяются схемы предварительного концентрирования (сорбция, экстракция, соосаждение). Обзор Liu и соавт. систематизирует стратегии разложения и комбинированного концентрирования для ультранизких уровней и подчёркивает, что качество пробоподготовки часто является лимитирующим фактором точности. Для РФА‑измерений показателен пример: Pereira и соавт. реализуют предварительную сорбцию Au на полиуретановой пене с последующим энергодисперсионный РФА‑измерением, получая предел обнаружения 1,36 мкг/г и предел количественного определения 4,53 мкг/г в рудных образцах при относительном стандартном отклонение около 6%. Эти числа демонстрируют: даже высокопроизводительные «прямые» методы нуждаются в концентрировании, если требуется работать на низких уровнях Au.

Пробирный анализ: почему остаётся опорным методом и как меняется в современных схемах

пробирный анализ и купеляция исторически выполняют две функции: (i) разрушение матрицы и сбор золота в коллектор (концентрирование) и (ii) получение референсного результата, к которому привязывают другие методы. Liu и соавт. описывают пробирный анализ как «arbitration method of gold measurement», подчёркивая, что относительно большие массы пробы помогают компенсировать «самородковый эффект». Это — ключевое преимущество по сравнению с «чисто растворными» методами, где масса навески часто ограничена граммами или сотнями миллиграммов.

Однако достоинства пробирный анализ не абсолютны. Для ультранизких уровней Au проявляется проблема «больших холостых» из‑за больших количеств флюсов и неопределённости химических взаимодействий компонентов флюса; Liu и соавт. отмечают, что качество результата становится более зависимым от опыта аналитика и от контроля холостых проб. Практически это означает необходимость регулярных blanks, контрольных материалов и статистического мониторинга процесса.

В лабораторной и промышленной практике пробирный анализ всё чаще используется в гибридных схемах (пробирный анализ + ААС/ICP‑AES/ICP‑MS), где пробирная плавка обеспечивает представительность и концентрирование, а приборный «finish» — чувствительность и/или многокомпонентность. Показательна логика коммерческих методик: ALS описывает варианты пробирный анализ с навесками 30 г или 50 г и выбор окончания в зависимости от диапазона — ААС для trace/mid‑range, ICP‑AES/ICP‑MS для низких пределов, гравиметрия для высоких содержаний. Формально это не «академическая» публикация, но она отражает типовые инженерные компромиссы (масса/скорость/диапазон) и совпадает с общими выводами обозревательных работ по роли пробирный анализ как стадии концентрирования.

Нормативное поле также закрепляет связку пробирный анализ + инструментальное измерение. ИСО 10378:2016 регламентирует пробирный анализ с гравиметрией и пламенной ААС для определения Au и Ag в сульфидных концентратах Cu/Pb/Zn и задаёт диапазоны применимости (например, для медных концентратов — 0,5–300 г/т Au). Хотя стандарт относится к концентратам, он важен как пример стандартизации критически важного элемента методики: согласованности подготовки и измерения для металлургических матриц.

Экологическая и санитарная сторона пробирных методов становится всё более значимым критерием выбора. Соединения свинца (в т.ч. PbO, традиционный коллектор) относятся к веществам, для которых подчёркивается отсутствие безопасного уровня воздействия и наличие серьёзных хронических эффектов. В логике зелёной аналитической химии снижение токсичных реагентов/отходов и повышение безопасности оператора являются принципиальными направлениями совершенствования методик.

Инструментальные методы: сильные стороны, типовые ограничения и роль коррекции матричных эффектов

Инструментальные методы измерения Au (ААС, ICP‑OES/ICP‑AES, ICP‑MS, РФА, НАА) следует сравнивать не «абстрактно», а совместно с типом пробоподготовки и уровнем Au. Именно эта связка определяет итоговую неопределённость и стоимость анализа. Ниже обобщены наиболее практично значимые ограничения, регулярно упоминаемые в литературе.

ААС остаётся востребованным «finish»‑методом при наличии концентрирования. В сравнительном исследовании (MAPAN, 2019) приводятся ориентиры по пределам обнаружения Au: 1 нг/г для GF‑ААС и 100 нг/г для F‑ААС; показано также сопоставление результатов с пробирный анализ на сертифицированный стандартный образец и заявлена применимость в диапазоне 10 ppb–15 ppm для рассмотренных геоматериалов. Это подтверждает нишу GF‑ААС как «доступного» инструмента для низких уровней при соблюдении требований к чистоте, матричным модификаторам и контролю извлечения.

ICP‑OES ценится за скорость и многокомпонентность, но испытывает ограничения при определении микро‑ и следовых уровней Au и в условиях сложной матрицы из‑за спектральных перекрытий и матричных эффектов. В обзорно‑методическом материале по комбинированному применению ICP‑OES и ICP‑MS подчёркивается, что для подавления матричных эффектов важны выбор аналитических линий, фоновые коррекции и внутренние стандарты. Для задач, где Au является единственным целевым элементом на низком уровне, ICP‑OES чаще выступает как часть комбинированной схемы (например, после пробирного анализа или при повышенных содержаниях).

ICP‑MS обеспечивает наименьшие пределы обнаружения среди широко доступных лабораторных инструментов, но предъявляет высокие требования к пробоподготовке и контролю интерференций. Juvonen и соавт. (Talanta, 2002) анализируют трудности при определении Au (и ПГЭ) после NiS‑пробирный анализ для разных типов геологических образцов: для чёрных сланцев устраняют влияние графита обжигом или введением окислителя во флюс, для кислород‑богатого магнетита используют восстановитель, а влияние Cu на один из аналитических каналов корректируют эмпирической линейной зависимостью. Этот пример демонстрирует: «чувствительность ICP‑MS» не отменяет необходимости адаптации под матрицу.

Практически значим и «gold эффект памяти». В JААС‑работе Wang & Brindle показано устранение эффект памяти путём подбора матрицы раствора (L‑cysteine + HCl), что повышает стабильность сигнала и снижает риск carry‑over при серийном анализе [17; 28] В целом, для низких уровней Au при ICP‑MS критичны чистота реагентов, контроль blanks, выбор изотопа/режима (в т.ч. ячейки реакций/коллизий при наличии) и корректная стратегия внутреннего стандарта.

РФА (включая портативный) привлекателен скоростью, многоэлементностью и снижением химических отходов. Lu и соавт. подчёркивают, что портативный РФА имеет преимущества неразрушающего multi‑element анализа «в поле» и меньшего образования опасных отходов, но при этом «matrix effect» существенно влияет на качество результатов, особенно для следовых элементов; среди факторов названы крупность частиц, структура поверхности, химический состав и минералогия. Для Au в рудах это обычно означает: (а) прямой РФА может быть полезен для повышенных содержаний и/или для прокси‑элементов, (б) для низких уровней чаще требуется либо плавка/гомогенизация, либо предварительное концентрирование. Примером последнего является работа Pereira и соавт. с сорбцией на ПУФ и энергодисперсионный РФА‑измерением, где достигнуты предел обнаружения/предел количественного определения 1,36/4,53 мкг/г [20].

НАА и другие активационные подходы ценны как независимый референс из‑за отсутствия стадии химического растворения. В публикации по EНАА сообщаются пределы обнаружения порядка 10–20 ppb для Au (в зависимости от схемы счёта) и использование γ‑линии 411 keV ^198Au для идентификации/квантификации. Практическая роль НАА иллюстрируется данными по аттестации сертифицированный стандартный образец: в отчёте OREAS по материалу 10P показано, что средние значения по пробирный анализ и НАА в большинстве лабораторий хорошо согласуются (для большинства наборов данных в пределах ~6% относительно среднего), в то время как данные по aqua regia/flame ААС оказались в среднем ниже примерно на 4,3% по сравнению с пробирный анализ, что согласуется с риском неполного извлечения при кислотных разложениях.

Таким образом, инструментальные методы следует рассматривать как «модули» в цепочке. Успех определяется тем, насколько хорошо согласованы модуль пробоподготовки, модуль измерения и модуль обеспечение качества и контроль качества, а также тем, насколько прозрачно описана методика (массы, дробление, усреднение, сертифицированный стандартный образец).

Практические рекомендации: выбор метода и минимальный набор обеспечение качества и контроль качества

С практической точки зрения выбор методики определения Au целесообразно вести от цели измерения и целевой неопределённости («fit‑for‑purpose»), а затем — от свойств объекта: диапазон содержаний, ожидаемый «самородковый эффект», тип матрицы и доступная масса проб. Важно заранее определить, какая величина является measurand: содержание Au в исходной партии/рудном потоке, в подготовленной лабораторной пробе или в растворе после разложения, поскольку это меняет то, какие компоненты неопределённости нужно включать.

Для низкосортных руд и объектов с выраженной неоднородностью рационально рассматривать стратегии, повышающие представительность: пробирный анализ на 30–50 г с приборным окончанием (ААС/ICP‑MS) или другие схемы концентрирования. Коммерческая практика использования 30–50 г навесок и выбора окончания по диапазону содержаний показывает распространённость этого подхода [11]. [34] Для более однородных материалов или при наличии эффективной схемы разложения и контроля извлечения возможно прямое определение через ICP‑MS/ICP‑OES после оптимизированного разложения.

Для построения реализуемой системы качества минимальный набор обеспечение качества и контроль качества в аналитике Au должен включать: (i) холостые пробы (reagent blanks) для контроля загрязнения и вкладов флюсов/кислот; (ii) сертифицированные стандартные образцы (сертифицированный стандартный образец), максимально близкие по матрице и уровню Au; (iii) дубликаты на подготовке (повторное дробление/усреднение/разложение) и дубликаты на измерении для разделения дисперсии; (iv) оценку извлечения (spike/standard additions) в случаях, где химическое извлечение лимитирует точность; (v) периодические межлабораторные сравнения/proficiency testing, чтобы отслеживать смещения и дрейф метода. В руководстве Eurachem QUAM подчёркивается, что данные валидации, внутренний контроль качества и участие в PT‑схемах являются информационной базой для оценки неопределённости.

Экологизация методик — не «внешняя» опция, а часть современной оптимизации. World Health Organization подчёркивает, что не существует уровня воздействия свинца, который можно было бы считать безопасным для здоровья. Следовательно, там где это возможно, оправдана минимизация свинец‑содержащих реагентов/отходов (включая переход к альтернативным схемам концентрирования и к «зелёным» принципам пробоподготовки), что согласуется с принципами зелёной аналитической химии (минимизация токсичных реагентов и отходов, повышение безопасности оператора).

Наконец, цифровые методы коррекции матричных эффектов и хемометрика становятся практическим инструментом повышения воспроизводимости для РФА/ICP‑подходов. Lu и соавт. демонстрируют, что учёт major‑элементов в регрессионных моделях может заметно улучшать качество портативный РФА‑данных и подавлять влияние matrix effect. Это направление особенно перспективно для полевых/оперативных измерений, где условия подготовки образца ограничены.

Ограничения обзора

Настоящий обзор ориентирован на практическую применимость и не является систематическим мета‑анализом. Стратегия поиска была прозрачной, но количественный синтез эффекта не проводился из‑за высокой неоднородности матриц, различий в пробоподготовке и неодинаковых определений measurand в первичных работах [1–3,9]. [60] Приведённые численные значения предел обнаружения/DL/извлечения следует интерпретировать как показатели конкретных методик и условий эксперимента; перед внедрением в рутинную практику необходима локальная валидация на релевантных сертифицированный стандартный образец и оценка неопределённости, включающая sampling‑компонент там, где это требуется. Кроме того, обзор сознательно ограничен методами, широко применяемыми в лабораторной практике; специализированные промышленные технологии (например, некоторые экспресс‑подходы для больших масс пробы) рассмотрены только контекстно.

Заключение

Критический анализ литературы показывает, что надёжность определения Au в рудах формируется преимущественно на стадиях пробоотбора и пробоподготовки, а не только на стадии инструментального измерения. «самородковый эффект» и гетерогенность делают массу навески и стратегию усреднения ключевыми параметрами, а оценка sampling uncertainty должна рассматриваться как часть общей неопределённости результата. Для кислотных разложений существенны риски неполного извлечения и систематического занижения; эти риски частично устраняются оптимизацией химии разложения (например, reverse aqua regia) и строгим контролем обеспечение качества и контроль качества на сертифицированный стандартный образец. Пробирный анализ сохраняет статус опорной методики благодаря представительности и функции концентрирования, но требует внимания к холостым и экологическим аспектам. Инструментальные методы (ААС, ICP‑OES, ICP‑MS, РФА, НАА) наиболее эффективны как компоненты согласованной аналитической цепочки, где пробоподготовка, компенсация матричных эффектов и система контроля качества подобраны под задачу и матрицу.

Список литературы:

1. Page M.J. et al. The Prisma 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71.
2. Ellison S.L.R., Williams A. (Eds.). Eurachem/CITAC Guide: Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement (QUAM), 3rd ed. 2012.
3. Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC. неопределённость измерений arising from sampling: a guide to methods and approaches, 2nd ed. 2019.
4. ИСО/IEC Guide 98-3:2008. Uncertainty of measurement — Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995).
5. ИСО/IEC 17025:2017. General requirements for the competence of testing and calibration laboratories.
6. Minnitt R.C.A. The approach to sampling: a key to good sampling practice. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2007;107(8):505–514.
7. Dominy S.C. et al. Quality and sampling error quantification for gold mineralisation. Spectroscopy Europe. 2020;32(6).
8. Geelhoed B. et al. Is Gy's formula for the Fundamental Sampling Error accurate? Resources Policy. 2011.
9. Liu Y.-h., Wan B., Xue D.-s. Sample Digestion and Combined Preconcentration Methods for the Determination of Ultra-Low Gold Levels in Rocks. Molecules. 2019;24(9):1778. doi:10.3390/molecules24091778.
10. ИСО 10378:2016. Copper, lead and zinc sulfide concentrates — Determination of gold and silver — пробирный анализ gravimetric and flame atomic absorption spectrometric method.
11. ALS Global. Gold by пробирный анализ: sample aliquots 30 g/50 g and finish options (ААС/ICP/gravimetry).
12. World Health Organization. Lead poisoning and health.
13. ICSC 0288: Lead(II) oxide.
14. Gałuszka A., Migaszewski Z., Namieśnik J. The 12 principles of green analytical chemistry and the SIGNIFICANCE mnemonic of green analytical practices. TrAC Trends in Analytical Chemistry. 2013.
15. Wang Y., Baker L.A., Brindle I.D. Determination of gold and silver in geological samples by focused infrared digestion: A re-investigation of aqua regia digestion. Talanta. 2016;148:419–426. doi:10.1016/j.talanta.2015.11.019.
16. Mashale K.N. et al. Chemical analysis of low grade gold from mine tailings after size fractionation and acid digestion using reverse aqua regia. Scientific Reports. 2025.
17. Wang Y., Brindle I.D. Rapid high-performance sample digestion for ICP determination by ColdBlock™ digestion: Part 2: Gold determination in geological samples with эффект памяти elimination. Journal of Analytical Atomic Spectrometry. 2014;29:1904–1911.
18. OREAS. Gold reference material OREAS 10P: summary of analytical data (interlaboratory comparison of пробирный анализ and НАА; aqua regia/ААС bias). 2005.
19. Tang X. et al. Gold determination in soil by ICP‑MS: comparison of sample pretreatment methods. Journal of Analytical Science and Technology. 2020.
20. Pereira C. de S. et al. Determination of gold in ore samples by energy dispersive X‑ray fluorescence after separation and preconcentration on polyurethane foam. Microchemical Journal. 2014.
21. A Modified Acid Digestion Method for Analysis of Gold in Geological Samples: A Comparative Study. MAPAN (Springer). 2019.
22. Dominy S.C. et al. Determination of gold particle characteristics for sampling and analysis. Minerals. 2021.
23. Gong C. et al. Simultaneous determination of multi‑elements in geological samples by ICP‑MS combined with ICP‑OES. Spectroscopy Online.
24. Coombs K. et al. Rapid determination of gold in geological samples using MP‑AES: method detection limit and сертифицированный стандартный образец recoveries. Agilent application note.
25. Juvonen R., Lakomaa T., Soikkeli L. Determination of gold and the platinum group elements in geological samples by ICP‑MS after nickel sulphide пробирный анализ: difficulties encountered with different types of geological samples. Talanta. 2002;58(3):595–603. doi:10.1016/S0039-9140(02)00330-2.
26. Patten C.G.C. et al. Improved whole rock low detection limit gold analysis by PPP‑LA‑ICP‑MS (sub‑ng/g Mпредел обнаружения). 2023.
27. Lu J. et al. A Matrix Effect Correction Method for Portable X‑ray Fluorescence Data. Applied Sciences. 2022;12(2):568.