Application of sulphur isotopes to discriminate Cu–Zn VHMS mineralization from barren Fe sulphide mineralization in the greenschist to granulite facies Flin Flon–Snow Lake–Hargrave River region, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Flin Flon Belt in northern Canada is one of the largest Palaeoproterozoic volcanic-hosted massive sulphide (VHMS) districts in the world, but up to 20 000 km 2 of prospective Palaeoproterozoic basement south of this belt is buried beneath 10 to 100 m of Phanerozoic calcareous cover. The recent acquisition of airborne SPECTREM geophysics data south of the Flin Flon Belt has resulted in the discovery of Cu-Zn sulphide prospects comprising pyrrhotite, pyrite, chalcopyrite, sphalerite and galena, but numerous barren Fe sulphide occurrences comprising only pyrite and pyrrhotite have also been intersected. The problem for explorers is trying to determine whether a barren Fe sulphide intersection that has just been cored is part of a larger Cu-Zn mineralized system, or nothing more than a pyrite–pyrrhotite occurrence. A sulphur isotope study of sulphides from the Flin Flon–Snow Lake–Hargrave River–Talbot area shows that sulphides from the Cu-Zn VHMS deposits have δ 34 S values that range between −1.4 and 6.4‰, with a mean δ 34 S value of 1.6 ± 1.7‰ (2σ error). More than 95% of these samples have δ 34 S values of <3.3‰. In contrast, pyrite and pyrrhotite separates from barren Fe sulphide deposits have δ 34 S values between 1.8 and 10.0‰, with a mean δ 34 S value of 4.3 ± 1.8‰ (2σ error). In this case, >84% of these samples have δ 34 S values of >3.3‰. The results imply that the barren Fe sulphide deposits can be statistically distinguished from Cu-Zn VHMS mineralization based on S isotopic composition, which should make future exploration drilling decisions easier.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».