Abstract: Carbon dioxide in mafic magmatic systems: an experimental study to test the importance of CO2 in the formation of magmatic sulphide deposits
Notice bibliographique
Résumé
Experiments are being undertaken to determine if carbonic fluids (carbon dioxide-rich, water-poor) are capable of dissolving and transporting transition ore metals (Ni, Cu) at low temperature and pressure (200–400°C and 250–400 bar). The experiments involve reacting a fluid phase (water, pure CO2, water-CO2 mixtures) with the minerals chalcopyrite and pentlandite, as well as the pure metals nickel (Ni) copper (Cu), in large volume hydrothermal autoclaves with a particular aim of understanding and quantifying how CO2-rich fluid react with and dissolve each mineral/metal. Solubility data will be collected via (i) a qualitative study of the extent and style of dissolution features on the surface of each mineral and metal (comparison made before and after the experiments) using scanning electron microscopy and laser confocal scanning microscopy, and (ii) a laser ablation ICP-MS analysis of synthetic fluid inclusions trapped in quartz during the experiments. This data will aid in developing an understanding how such fluids influenced the metal tenor and sulphide textures in mafic-ultramafic magmatic Ni-Cu sulphide deposits where carbonic fluids have been reported as a magmatic volatile phase (e.g., Lac des Iles, Ontario; Bushveld Complex, South Africa; Stillwater Complex, USA; Sudbury, Ontario).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».