Performance of commercial laboratories in analysis of geochemical samples for gold and the platinum group elements
Notice bibliographique
Résumé
Twenty-six international geological certified reference materials (CRM) and two in-house soil control samples were gathered and submitted ‘blind’ in duplicate to five commercial geochemical laboratories for the determination of Au and the platinum group elements (PGEs). The methods employed comprise: Pb fire assay (PbFA) combined with inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS); NiS fire assay combined with ICP-MS or instrumental neutron activation analysis (INAA); and aqua regia ICP-MS, with and without prior roasting of the sample at 600 o C. The CRMs vary widely in their matrix and PGE concentrations, ranging from a background soil (e.g. GPt-1), sediment (e.g. GPt-2, JSd-2), and rock (e.g. WGB-1, CHR-Bkg) to altered rocks (e.g. WPR-1) and ore material (e.g. GPt-6, SARM-7b, WMS-1). The results of this ‘round-robin’ are provided and discussed in this paper. Results for Au showed the greatest variation across the laboratories, with one evidently encountering significant and spurious contamination. Comparison of the two fire assay techniques for Au, Pt and Pd was difficult as the number of data points was low and the variance within each technique across laboratories was too high. In general, PbFA-based methods for Au, Pt and Pd produced more accurate and precise results than those by NiS fusion and the data support PbFA detection limits for a 5–10 g sample of 1, 0.1 and 0.5 ppb for Au, Pt and Pd, respectively. A PbFA dataset for Rh demonstrated that this element is not recovered efficiently using an Ag inquart. Measurement of Rh by INAA rather than ICP-MS following NiS fusion facilitates detection below 1 ppb to c. 0.1–0.2 ppb. NiS/ICP-MS results for Ru, Os and Ir support detection limits of 1–2, 2–3 and 0.1 ppb, respectively; mean precision for these elements is in the range 10–15% RSD. Recovery of Os was very low by one laboratory, probably caused by its volatilization as OsO 4 during final digestion in the NiS procedure. As expected, recovery of the analytes by aqua regia was low and highly variable across the different matrices for Pt, Ru, Os and Ir but that for Au and Pd was often >80%; prior roasting of the samples had mixed effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».