Composition of Garnet from the Xianghualing Skarn Sn Deposit, South China: Its Petrogenetic Significance and Exploration Potential
Notice bibliographique
Résumé
The Xianghualing skarn Sn deposit in the southwestern part of the southern Hunan Metallogenic Belt is a large Sn deposit in the Nanling area. In this paper, the garnet has been analyzed by laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry (LA-ICP-MS) to obtain the concentrations of the major and trace elements. The results reveal that the garnets from the Xianghualing deposit mainly belong to andradite-grossular (grandite) solid solution and are typically richer in Al than in Fe. They show enrichment in heavy rare earth elements (HREEs) and notably lower light rare earth elements (LREEs), and commonly negative Eu anomalies, indicative of a relatively reduced formation environment. The garnets have high Sn concentrations between 2313 ppm and 5766 ppm. It is also evident that there is a positive correlation between Sn and Fe, suggesting that Sn4+ substitutes into the garnets through substituting for Fe3+ in the octahedral position. Combined with previous studies, it can be recognized that the Sn concentrations of garnet in skarn Sn deposits are generally high, whereas the W concentrations are relatively low. This is just the opposite in garnets from skarn W deposits that typically have high W, but low Sn concentrations. In polymetallic skarn deposits with both economic Sn and W, the concentrations of both metals in garnets are relatively high, although varying greatly. Therefore, the Sn and W concentrations in garnets can be used to evaluate a skarn deposit’s potential to produce Sn and (or) W mineralization, which is helpful in exploration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».