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Enregistrement W2950951996 · doi:10.4095/296495

Methodology for solute characterization of fluid inclusions by petrographic and SEM/EDS complementary analysis

2015· report· en· W2950951996 sur OpenAlexaff
Fergus M. Tweedale, J. J. Hanley, D. J. Kontak, N Rogers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrographyCharacterization (materials science)GeologyMineralogyMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cost-effective, simple, and time-efficient method to determine the bulk composition of fluid inclusions is evaporate mound analysis. This method is semi-quantitative and determines inclusion composition by integrating SEM imaging with energy-dispersive analysis of precipitates, or mounds, produced by thermal decrepitation of fluid-inclusions. The method is applicable to magmatic-hydrothermal systems where fluid inclusions contain solute ions (e.g., Na, K, Ca, Cl, F). In order to assess the application of this method for evaluating hydrothermal evolution and metal fertility with regards to intrusion-related mineralisation, a test study is being conducted on the large (7800 km2) and variably mineralized (e.g., Sn, W, Cu, U, Mo, Ta) South Mountain Batholith (SMB) of Nova Scotia. Decrepitate mounds were analyzed using a LEO 1450VP (SEM) imaging system linked to an Oxford X-Max 80 mm2 SDD detector energy-dispersive detector. Based on decrepitating over a range of temperatures, from 325°C to 500°C, it appears that T = 500°C is optimal to produce large, well-shaped, and readily identifiable mounds. To optimize analysis time and, hence, increase research efficiency while maintaining result accuracy, data were collected with 5, 10, and 30 second acquisition times. The number of analyses required to produce representative results was also tested by comparing the results for 4, 8, 16, 32, and 64 mound analyses for individual samples. Results indicate that optimal procedures require multiple (N = 12) point-mode analyses on individual decrepitate mounds to substantiate mound heterogeneity, and that in order to accurately reflect in-situ fractionation a single, 10 second raster-mode analysis is the best approach. These optimal analytical protocols are being applied to a regional study of the SMB to determine their suitability as mineral fertility indicator and/or vector to ore mineralisation. This test case is the first of its kind conducted on a batholithic scale, with the resulting methodological protocols being readily exportable for the mineral fertility assessment of other regions. Data interpretation protocols integrate a granitic petrographic alteration index, fluid inclusion types, density and evaporate mound chemistry. Samples are chosen such that the entire batholith may be assessed, with all mapped lithologies represented. Fluid compositions determined thus far include brines with 5-20 % fluorine, which is quantitatively indeterminable using other methods, and has been linked as primary control on the transport and deposition of ore in porphyry- and greisen-style mineralisation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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