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Enregistrement W2747424275 · doi:10.1016/j.oregeorev.2017.08.025

Low temperature alteration of magmatic Ni-Cu-PGE sulfides as a source for hydrothermal Ni and PGE ores: A quantitative approach using automated mineralogy

2017· article· en· W2747424275 sur OpenAlexaff
David A. Holwell, Zeinab Adeyemi, Laura A. Ward, Daniel J. Smith, Shaun D. Graham, Iain McDonald, Jennifer Smith

Notice bibliographique

RevueOre Geology Reviews · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesCardiff UniversityNatural Environment Research CouncilUniversity of LeicesterSight Research UK
Mots-clésPentlanditeChalcopyritePyrrhotiteGeologyPyriteGeochemistryMineralogySulfideTrace elementSulfide mineralsCopperMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magmatic Ni-Cu-PGE sulfide assemblages are almost ubiquitously comprised of pyrrhotite-pentlandite-chalcopyrite(-pyrite). Sulfide alteration is common during syn- or post-magmatic fluid interaction, usually replacing sulfides with amphiboles or serpentine. However, some are altered to a low temperature (<200 °C) hydrothermal assemblage of pyrite-millerite-chalcopyrite (PMC). An example is the Ni-Cu-PGE mineralisation in the Grasvally-Norite-Pyroxenite-Anorthosite (GNPA) Member, northern Bushveld Complex, which displays a continuum of mineralogical styles formed through progressive alteration: Style 1 primary pyrrhotite-pentlandite-chalcopyrite; which is altered to Style 2 pyrrhotite-pyrite-pentlandite-chalcopyrite; Style 3 pyrite-pentlandite-chalcopyrite; Style 4 pyrite-pentlandite-millerite-chalcopyrite; and Style 5 pyrite-millerite-chalcopyrite-cubanite. Modelling using CHILLER confirms this mineralogical sequence is thermodynamically possible at ∼200 °C. Quantitative characterisation using automated Energy-Dispersive X-ray spectroscopy mapping alongside in situ laser ablation analyses determined mineral proportions, major and trace element concentrations and deportments in each style. The early loss of pyrrhotite removes over half of the bulk Fe and S during the initial stages of PMC alteration, increasing Cu, Ni and PGE tenors of the remaining sulfides significantly. As water–rock interaction progresses, pyrrhotite is replaced by pyrite and pentlandite by millerite, with concurrent losses in Fe, S and Ni. Copper is lost throughout the alteration, and is most pronounced in the more advanced stages. The fluids responsible were most likely acidic and oxidised, with metals mobilised as chloride complexes. Using Rh as an immobile normalising element, the overall mass loss in the most altered samples is calculated to be up to 90%, consistent with textural relationships that indicate 40–90% volume loss from Styles 2–5, with sulfides replaced by secondary silicates, including phlogopite, quartz, chlorite, pyroxenes and minor amphiboles. Magnetite is not a significant alteration product and thus Fe is mobilised, or incorporated into silicates. Most trace elements present in the magmatic sulfide (the IPGE, Rh and Bi) remain in the sulfide phases, and are effectively transferred to pyrite during PMC alteration, except Pd, which remains in pentlandite, and is liberated from the sulfide assemblage when pentlandite disappears. Selenium tenors increase slightly with alteration, demonstrating that alteration decreases S/Se ratios. The significant mobilisation of Ni, Cu and Pd during PMC alteration produces fluids enriched in these elements that may represent a metal source for a number of enigmatic hydrothermal Ni deposits such as Avebury, Enterprise and Talvivaara, whose metal sources remain speculative. The PMC alteration of the GNPA Member may be specifically a source for the nearby Waterberg hydrothermal Pt deposit. Furthermore, this study has implications not only for magmatic ore deposits, but also for the general implications of sulfide transformation and metal transfer in ore systems in general.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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