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Enregistrement W2907440312 · doi:10.3390/min9010025

Variations of Major and Minor Elements in Pt–Fe Alloy Minerals: A Review and New Observations

2019· review· en· W2907440312 sur OpenAlexaboutno aff
A.Yu. Barkov, Louis J. Cabri

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2019
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLodePlacer miningGeologyPlacer depositGeochemistryChromititeAlloyPlatinum groupFractional crystallization (geology)WeatheringMineralogyMetallurgyPlatinumMaterials scienceChemistryMantle (geology)PaleontologyCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compositional variations of major and minor elements were examined in Pt–Fe alloys from various geological settings and types of deposits, both lode and placer occurrences. They included representatives of layered intrusions, Alaskan-Uralian-(Aldan)-type and alkaline gabbroic complexes, ophiolitic chromitites, and numerous placers from Canada, USA, Russia, and other localities worldwide. Pt–Fe alloy grains in detrital occurrences are notably larger in size, and these are considered to be the result of a special conditions during crystallization such as temperature, pressure, geochemistry or time. In addition, the number of available statistical observations is much greater for the placer occurrences, since they represent the end-product of, in some cases, the weathering of many millions of tonnes of sparsely mineralized bedrock. Typically, platinum-group elements (PGE) present in admixtures (Ir, Rh, and Pd) and minor Cu, Ni are incorporated into a compositional series (Pt, PGE)2–3(Fe, Cu, Ni) in the lode occurrences. Relative Cu enrichment in alloys poor in Pt implies crystallization from relatively fractionated melts at a lower temperature. In contrast to the lode deposits, the distribution of Ir, Rh, and Pd is fairly chaotic in placer Pt–Fe grains. There is no relationship between levels of Ir, Rh, and Pd with the ratio Σ(Pt + PGE):(Fe + Cu + Ni). The compositional series (Pt, PGE)2–3(Fe, Cu, Ni) is not as common in the placer occurrences; nevertheless, minor Cu and Ni show their maximums in members of this series in the placer grains. Global-scale datasets yield a bimodal pattern of distribution in the Pt–Fe diagram, which is likely a reflection of the miscibility gap between the ordered Pt3Fe structure (isoferroplatinum) and the disordered structure of native or ferroan platinum. In the plot Pt versus Fe, there is a linear boundary due to ideal Pt ↔ Fe substitution. Two solid solution series are based on the Ir-for-Pt and Pd-for-Pt substitutions. The incorporation of Ir is not restricted to Pt3Fe–Ir3Fe substitution (isoferroplatinum and chengdeite, plus their disordered modifications). Besides, Ir0 appears to replace Pt0 in the disordered variants of (Pt–Ir)–Fe alloys. There is a good potential for the discovery of a new species with a Pd-dominant composition, (Pd, Pt)3Fe, most likely in association with the alkaline mafic-ultramafic or gabbroic complexes, or the mafic units of layered intrusions. The “field of complicated substitutions” is recognized as a likely reflection of the crystallochemical differences of Pd and Ir, extending along the Ir-Pd axis of the Ir–Pd–Rh diagram. The inferred solid solution extends approximately along the line Ir–(Pd:Rh = 2:3). Minor Pd presumably enters the solid solution via a coupled substitution in combination with the Rh. An Ir-enrichment trend in Pt–Fe alloys typically occurs in the Alaskan-type complexes. The large size of the Pt–Fe nuggets associated with some of these complexes is considered to be related to an ultramafic-mafic pegmatite facies, whereas significant Pd-enrichment is characteristic of gabbroic source-rocks (e.g., Coldwell Complex), resulting in a markedly different trend for the Pt versus Fe (wt.%). However, based on our examination of a large dataset of Pt–Fe alloys from numerous origins, we conclude that they exhibit compositional overlaps that are too large to be useful as reliable index-minerals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,329
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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