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Enregistrement W2970891172 · doi:10.1130/b35180.1

A genetic link between iron oxide-apatite and iron skarn mineralization in the Jinniu volcanic basin, Daye district, eastern China: Evidence from magnetite geochemistry and multi-mineral U-Pb geochronology

2019· article· en· W2970891172 sur OpenAlexaff
Hao Hu, Jianwei Li, Daniel E. Harlov, David R. Lentz, Christopher R.M. McFarlane, Yue‐Heng Yang

Notice bibliographique

RevueGeological Society of America Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkarnGeologyGeochemistryIron oxide copper gold ore depositsOre genesisMagnetiteMineralization (soil science)ActinoliteDioriteMagmatic waterGenetic modelZirconEpidoteHydrothermal circulationMeteoric waterFluid inclusionsChloriteQuartz

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Various styles of ore deposits may form from a single magmatic-hydrothermal system. Identification of a possible genetic link between different ore types in a region is not only of critical importance for a better understanding of the magmatic-hydrothermal processes, but can also help in successful mineral exploration. Both iron oxide-apatite (IOA) and iron skarn deposits are closely associated with intrusive rocks of intermediate to felsic in composition, but whether these two ore types can form from the same magmatic intrusion remains poorly understood. In this study, we present a comparative study between a newly identified subsurface IOA ore body located at the apex of a diorite porphyry and the iron skarn ore bodies located immediately above it in the Jinniu volcanic basin of the Daye district, Middle-Lower Yangtze River metallogenetic belt (MLYRMB), eastern China in order to highlight a genetic link between these two styles of mineralization. The IOA ores are dominated by Ti-rich magnetite with variable amounts of fluorapatite, diopside, and actinolite. This mineralogical assemblage is distinctly different from the iron skarn ores, which consist mainly of Ti-depleted magnetite and subordinate pre-ore garnet and diopside, and post-ore quartz, chlorite, calcite, and pyrite. In addition, magnetite from the IOA ores is characterized by well-developed ilmenite lamellae and has high concentrations of Ni, V, Co, and Ga, consistent with high temperature crystallization, whereas magnetite grains from the iron skarn ores usually exhibit oscillatory growth zones and contain much lower Ni, V, Co, and Ga, indicating their formation under relatively low temperatures. Titanite and fluorapatite from the IOA ores have U-Pb ages of 132.5 ± 2.4 Ma to 128.4 ± 3.0 Ma, which match a titanite U-Pb age for the associated iron skarn ores (132.3 ± 2.0 Ma), and are consistent with zircon U-Pb ages for the ore-hosting diorite porphyry (130.4 ± 0.7 Ma to 130.3 ± 0.5 Ma). This age consistency supports a possible genetic link among the diorite porphyry, IOA ores, and iron skarn ores. We propose that the IOA and skarn ores are the products of two consecutive mineralization stages of the same magmatic-hydrothermal system, involving a high-temperature, hypersaline fluid coexisting with the diorite porphyry magma during emplacement and a subsequent low temperature, diluted hydrothermal fluid. Other IOA and iron skarn deposits of similar ages (130 Ma) are found in a series of volcanic basins in the MLYRMB, which forms one of the world’s largest IOA metallogenic belts. The close association of the two ore styles identified at Daye provides a useful exploration guide for IOA and iron skarn deposits both on a local and regional scale.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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