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Enregistrement W2784311988 · doi:10.1007/s00126-017-0781-1

Germanium enrichment in supergene settings: evidence from the Cristal nonsulfide Zn prospect, Bongará district, northern Peru

2018· article· en· W2784311988 sur OpenAlexfundno aff
Nicola Mondillo, Giuseppe Arfè, Richard Herrington, Maria Boni, Clara C. Wilkinson, Angela Mormone

Notice bibliographique

RevueMineralium Deposita · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsSociety of Economic Geologists Canada Foundation
Mots-clésSphaleriteSupergene (geology)HypogeneGeologyWeatheringMineralogyGermaniumGeochemistryMineralization (soil science)GoethiteSilicateGalenaPyriteMetallurgyChemistryMaterials scienceSilicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supergene nonsulfide ores form from the weathering of sulfide mineralization. Given the geochemical affinity of Ge to Si 4+ and Fe 3+ , weathering of Ge-bearing sulfides could potentially lead to Ge enrichments in silicate and Fe-oxy-hydroxide minerals, although bulk rock Ge concentrations in supergene nonsulfide deposits are rarely reported. Here, we present the results of an investigation into Ge concentrations and deportment in the Cristal supergene Zn nonsulfide prospect (Bongará, northern Peru), which formed from the weathering of a preexisting Mississippi Valley-type (MVT) sulfide deposit. Material examined in this study originates from drillcore recovered from oxidized Zn-rich bodies ~ 15–20 m thick, containing ~ 5–45 wt% Zn and Ge concentrations ~ 100 ppm. Microanalysis and laser ablation-ICP-MS show that precursor sphalerite is rich in both Fe (mean Fe = 8.19 wt%) and Ge (mean Ge = 142 ppm). Using the mineral geothermometer GGIMFis—geothermometer for Ga, Ge, In, Mn, and Fe in sphalerite—proposed by Frenzel et al. (Ore Geol Rev 76:52–78, 2016 ), sphalerite trace element data from the Cristal prospect suggest a possible formation temperature ( T GGIMFis ) of 225 ± 50 °C, anomalously high for a MVT deposit. Germanium concentrations measured in both goethite (mean values 100 to 229 ppm, max 511 ppm) and hemimorphite (mean values 39 to 137 ppm, max 258 ppm) are similar to concentrations measured in hypogene sphalerite. Additionally, the Ge concentrations recorded in bulk rock analyses of sphalerite-bearing and oxidized samples are also similar. A persistent warm-humid climate is interpreted for the region, resulting in the development of an oxidation zone favoring the formation of abundant Zn hydrosilicates and Fe hydroxides, both able to incorporate Ge in their crystal structure. In this scenario, Ge has been prevented from dispersion during the weathering of the Ge-bearing sulfide bodies and remains in the resultant nonsulfide ore.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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