Platinum-group element and gold contents of arsenide and sulfarsenide minerals associated with Ni and Au deposits in Archean greenstone belts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Post-magmatic alteration of certain magmatic Ni sulfide ores in Western Australia, the Miitel deposit and the Sarah's Find prospect, produced Ni–As–PGE haloes around massive sulfides. A study of the composition of arsenide grains from these hydrothermal haloes, along with arsenides from various magmatic and hydrothermal mineralized environments in other localities, was conducted in order to compare their composition, and assess their potential use as indicator minerals for exploration vectoring, as well as to gain knowledge on their crystallization history. Concentrations in trace elements such as platinum-group elements (PGEs), Au and other metals was obtained by laser ablation inductively coupled plasma mass spectroscopy analyses. Results show that variations in PGEs and Au compositions can be related to the magmaticvs.hydrothermal origin of the grains; and to their provenance from deposits enriched in either Ni, Au or both. Magmatic NiCoFe sulfarsenides have strongly correlated, high IPGE (Os, Ir, Ru, Rh) contents up to 100 ppm Ir, compared with maximum values in hydrothermal sulfarsenides of ~1 ppm. Gold in hydrothermal sulfarsenides from Au-mineralized ultramafic rocks extends up to 500 ppm, with typical values of 3–30 ppm; similar values are also found in nickeline (also called niccolite). These results suggest that nickel arsenides could potentially be used as indicator minerals for nickel and gold exploration. Trace-element contents of arsenide grains in shear zones could be used to deduce the presence of Ni or Au mineralization upstream in the fluid pathway.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».