Application of concentration gradient coefficients in mining geochemistry: A comparison of copper mineralization in Iran and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the concentration gradient (CG) analysis of local-scale exploration for Porphyry-Cu deposits is applied in two zones using the G(Vz) index (CG(Zn*Pb)/CG(Cu*Mo)). The first zone is covered by a 1:2000 map of the Sungun and Astamal areas in NW Iran and the second one in the Inza area in British Columbia, Canada. The rock samples are taken from Sungun and Astamal and the soil samples are taken from Inza. The Inza samples are analyzed for Cu, Pb, Zn, and Mo elements by the atomic absorption method, while the rock samples of Astamal and Sungun are analyzed for Cu, Pb, Zn, Mo, Ag, As, and Sb elements. The indices of gradient geochemical zonality (G(Vz)) of multi-elements around the mineral deposits and their spatial associations with particular geological, geochemical, and structural factors are the critical aspects that must be considered in mineral exploration. The values for the G(Vz) indices allow a distinction between the sub-ore and supra-ore anomalies, which are associated with Zone Dispersed Mineralization (ZDM) and Blind Mineralization (BM), respectively. For a comparative identification of BM and ZDM, a supra-ore (Pb*Zn) anomaly, a sub-ore (Cu*Mo) anomaly, and Vz maps are used in place of the mining geochemistry representing the supra-ore gradient anomaly, sub-ore gradient anomaly and G(Vz) map. The G(Vz) model outperforms the Vz model. The introduced technique allows for a computational distinction between the BM and ZDM ore mineralizations without exploration drilling. Prior to writing this paper, the blind porphyry-Cu mineralization was intersected at depth through borehole exploration in a highly prospective zone delineated by the G(Vz) model. The results obtained confirm the usefulness of the G(Vz) modeling for local-scale targeting of blind mineral deposits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».