Comparison of methods for the geochemical determination of rare earth elements: Rock Canyon Creek REE–F–Ba deposit case study, SE British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Using the Rock Canyon Creek carbonate-hosted rare earth element (REE)–F–Ba deposit as an example, we demonstrate the need for verifying inherited geochemical data prior to reinterpretation. Inherited La, Ce, Nd and Sm data obtained by pressed pellet X-ray fluorescence (XRF), and La and Y data obtained by aqua regia digestion inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES) for more than 300 drill-core samples were analysed in 2009 and were subsequently compared to sample subsets re-analysed using lithium metaborate-tetraborate (LMB) fusion ICP mass spectroscopy (ICP-MS), Na 2 O 2 fusion ICP-MS, and LMB fusion-XRF. We determine that LMB ICP-MS and Na 2 O 2 ICP-MS accurately determined REE concentrations in control reference materials (CRM) SY-2 and SY-4, and provided precision of about 10%. Fusion-XRF was precise for La, Ce and Nd at concentrations greater than ten times the lower detection limit; however, accuracy of this method was not established because REE concentrations in SY-4 were below the lower detection limit. Analysis of the sample subset revealed substantial discrepancies for Ce concentrations determined by pressed pellet XRF in comparison to those determined by other methods due to Ba spectral interference. Samarium, present in lower concentrations than other REE that were determined, was consistently underestimated by XRF methods relative to ICP-MS methods. This may be the result of Sm concentrations approaching the lower detection limits of XRF methods, elemental interference or inadequate background corrections. Aqua regia dissolution results, reporting only for La and Y, are underestimated relative to the other methods. We highlight the importance of selecting the most appropriate analytical method and reference materials for determining the REE content of mineralized rock which may be several orders of magnitude higher than that of typical host rock.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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.
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 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 ».