Protolith-Related Thermal Controls on the Decoupling of Sn and W in Sn-W Metallogenic Provinces: Insights from the Nanling Region, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Nanling region of South China hosts the largest W-Sn metallogenic province in the world, accounting for more than 54% of global tungsten resources as well as important resources of tin and rare metals. An important feature of this province, which is shared by a number of other W-Sn metallogenic provinces, is that W deposits occur separately from Sn and Sn-W deposits, with the latter concentrated in the western part of the region (especially along the deep, NE-trending Chenzhou-Linwu fault) and the W deposits to the east of them. All the deposits are associated with ilmenite series, peraluminous granites. However, the granites associated with the Sn and Sn-W deposits can be distinguished from the W granites by their higher bulk-rock εNd values and their higher zircon εHf values. Most importantly, the Sn and Sn-W granites are characterized by higher zircon saturation temperatures (800 ± 20°C) than the W granites (650°–750°C). The Sn and Sn-W granites also contain abundant mantle-derived mafic microgranular enclaves, whereas such enclaves are rare in the W granites. A model is proposed in which the protolith to the W granites released W to the melt as a result of the breakdown of muscovite. The temperature of melting, however, was too low for biotite to melt. In the west, particularly along the Chenzhou-Linwu fault (the location of the Sn and Sn-W deposits), higher temperatures enabled the breakdown of both muscovite and biotite and the consequent release of both Sn and W to form Sn and Sn-W granites. This model, which is based on differences in the protolith melting temperature and thus mobilization temperatures for Sn and W, is potentially applicable to any Sn-W metallogenic province in which the Sn and Sn-W deposits are spatially separated from the W deposits.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».