Mapping hydrothermal footprints: case studies from the Meliadine Gold District, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The geochemical and mineralogic signature, or hydrothermal footprint, of ore deposits has great potential as an exploration tool. In some cases, hydrothermal footprints can be mapped up to several kilometers beyond the economically viable portion of the deposit and thus offers the potential to vector from sub-economic mineralization towards higher-grade ore from district- to deposit-scales. Conventionally, hydrothermal footprints are mapped using some preferred threshold concentration for each pathfinder element, or ratio, of interest. The results are then generally portrayed as stacked geochemical traverses adjacent to known ore bodies. However, the conventional approach inadequately accounts for the multivariate nature of ore processes and the inherently imprecise boundary between barren and mineralized rock. In this contribution we explore alternative methods to define and map the hydrothermal footprint at six gold deposits and ore zones within the Meliadine Gold District (MGD), Nunavut. MGD host rocks are variably altered (silicified ± sericitized ± sulphidized ± carbonatized ± chloritized) adjacent to BIF-hosted replacement-style gold mineralization and auriferous greenstone-hosted quartz (± ankerite) veins cutting mafic volcanic, interflow sediments and turbiditic successions. Robust principle component analysis defines key element assemblages (Au-Ag-As-S-Te-Bi-W-Sb) that are associated with gold and are enriched from 10s to 100s of meters adjacent to ore zones. We integrate and map pathfinder element enrichment and quantified measures of hydrothermal alteration intensity using a hybrid fuzzy- and conditional probability-based model (weights of evidence) in an effort to further highlight the complementary nature of multivariate datasets and to define fuzzy footprints. The available whole-rock data suggests that multi-element anomalies are, in some instances, better suited for defining broader geochemical anomalies than was apparent from analysis of individual pathfinder elements. We emphasize that samples containing pathfinder element concentrations in excess of some preferred threshold are akin to conventional definitions of geochemical anomalies, but in this case occur primarily in the ore zone and are thus of limited use for vectoring. In contrast, fuzzy footprints delineate the simultaneous occurrence of favourable pathfinder element enrichment and hydrothermal alteration for samples that would have been excluded following the conventional approach. These samples occur in hanging wall and footwall rocks devoid of gold (< 5 ppb), and thus provide a possible vector to high-grade gold ore.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».