Recent advances in the application of mineral chemistry to exploration for porphyry copper–gold–molybdenum deposits: detecting the geochemical fingerprints and footprints of hypogene mineralization and alteration
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, significant research efforts have been devoted to mineral chemistry studies to assist porphyry exploration. These activities can be divided into two major fields of research: (1) porphyry indicator minerals (PIMs), which are used to identify the presence of, or potential for, porphyry-style mineralization based on the chemistry of magmatic minerals such as zircon, plagioclase and apatite, or resistate hydrothermal minerals such as magnetite; and (2) porphyry vectoring and fertility tools (PVFTs), which use the chemical compositions of hydrothermal minerals such as epidote, chlorite and alunite to predict the likely direction and distance to mineralized centres, and the potential metal endowment of a mineral district. This new generation of exploration tools has been enabled by advances in and increased access to laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS), short-wave length infrared (SWIR), visible near-infrared (VNIR) and hyperspectral technologies. PIMs and PVFTs show considerable promise for exploration and are starting to be applied to the diversity of environments that host porphyry and epithermal deposits globally. Industry has consistently supported development of these tools, and in the case of PVFTs encouraged by several successful blind tests where deposit centres have successfully been predicted from distal propylitic settings. Industry adoption is steadily increasing but is restrained by a lack of the necessary analytical equipment and expertise in commercial laboratories, and also by the ongoing reliance on well-established geochemical exploration techniques (e.g. sediment, soil and rock chip sampling) that have aided the discovery of near-surface resources over many decades, but are now proving less effective in the search for deeply buried mineral resources and for those concealed under cover. Thematic collection: This article is part of the Exploration 17 collection available at: https://www.lyellcollection.org/cc/exploration-17
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».