Experiments on Cu-isotope fractionation between chlorine-bearing fluid and silicate magma: implications for fluid exsolution and porphyry Cu deposits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrothermal fluid is essential for transporting metals in the crust and mantle. To explore the potential of Cu isotopes as a tracer of hydrothermal-fluid activity, Cu-isotope fractionation factors between Cl-bearing aqueous fluids and silicate magmas (andesite, dacite, rhyolite dacite, rhyolite and haplogranite) were experimentally calibrated. Fluids containing 1.75–14 wt.% Cl were mixed together with rock powders in Au95Cu5 alloy capsules, which were equilibrated in cold-seal pressure vessels for 5–13 days at 800–850°C and 2 kbar. The elemental and Cu-isotopic compositions of the recovered aqueous fluid and solid phases were analyzed by (LA-) ICP–MS and multi-collector inductively coupled plasma mass spectrometry, respectively. Our experimental results show that the fluid phases are consistently enriched in heavy Cu isotope (65Cu) relative to the coexisting silicates. The Cu-isotope fractionation factor (Δ65CuFLUID-MELT) ranges from 0.08 ± 0.01‰ to 0.69 ± 0.02‰. The experimental results show that the Cu-isotopic fractionation factors between aqueous fluids and silicates strongly depend on the Cu speciation in the fluids (e.g. CuCl(H2O), CuCl2– and CuCl32−) and silicate melts (CuO1/2), suggesting that the exsolved fluids may have higher δ65Cu than the residual magmas. Our results suggest the elevated δ65Cu values in Cu-enriched rocks could be produced by addition of aqueous fluids exsolved from magmas. Together with previous studies on Cu isotopes in the brine and vapor phases of porphyry deposits, our results are helpful for better understanding Cu-mineralization processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».