ION-MICROPROBE ANALYSIS OF FeTi OXIDES: OPTIMIZATION FORTHE DETERMINATION OF INVISIBLE GOLD
Notice bibliographique
Résumé
Magnetite is a common mineral in a wide variety of hydrothermal Au-bearing ore-deposit types. FeTi oxides also occur as phenocrysts in some Au-bearing silicic volcanic rocks. In oxidized plutons, or reduced plutons that are undersaturated with respect to sulfide, FeTi oxides likely are an important host of Au. To evaluate the volumetric importance of magnetite and ilmenite as hosts for Au in igneous rocks and hydrothermal ore deposits, it is necessary to quantify Au in FeTi oxide minerals. We used secondary-ion mass spectrometry (SIMS) to analyze magnetite and ilmenite standards implanted with 197 Au. Samples were sputtered with a Cs + primary beam, and negative secondary ions were measured. Because of the small diameter of oxide phenocrysts in volcanic rocks, small raster size and beam-diameter are required. We used a 10- μ m diam beam rastered over an area with 50- μ m sides. To obtain sufficient background counts and optimum dynamic range, 197 Au – counts were measured for up to 5 s per cycle. We obtained measured detection-limits (MDL) of 10 ppb Au in magnetite and 240 ppb Au in ilmenite operating in high-mass-resolution (HMR) mode (M/ΔM = 4,000 to 5,000). HMR mode was required to eliminate an interference with 133 Cs 48 Ti 16 O – during analysis of ilmenite. The high MDL for ilmenite was due to the high inherent-Au content of the unimplanted standard. The siting of Au has important implications for both ore genesis and ore extraction. Quantification of Au in FeTi oxides may lead to more accurate mineralogical balances for hydrothermal Au deposits, as well as resolving questions regarding the partitioning of Au in silicic magmas and the behavior of Au in some magmatic-hydrothermal ore-forming systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».