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Enregistrement W3137314106 · doi:10.1144/geochem2020-043

Development of a laser ablation ICP-MS method for the analysis of fluid inclusions associated with volcanogenic massive sulfide deposits

2021· article· en· W3137314106 sur OpenAlexaff
Madison A. Schmidt, Matthew I. Leybourne, Jan M. Peter, Duane C. Petts, Simon E. Jackson, Daniel Layton‐Matthews

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfideFluid inclusionsLaser ablationGeologyAblationMelt inclusionsInclusion (mineral)GeochemistryLaserMineralogyMaterials scienceSeismologyMetallurgyOpticsVolcanoEngineeringHydrothermal circulationPhysicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing acceptance of the presence of variable magmatic contributions to the mineralizing fluids in the formation of volcanogenic massive sulfide (VMS) deposits. The world-class Windy Craggy Cu-Co-Au deposit (>300 MT @ 2.12 wt% Cu) in northwestern British Columbia is of interest because, unlike most VMS deposits, fluid inclusions in quartz from within the deposit range from relatively low to intermediate salinity (most 6–16 wt% equivalent). In this study we used an excimer (193 nm) laser ablation system interfaced to a quadrupole inductively coupled plasma mass spectrometer to quantify key metals and metalloids that are considered by many to be indicative of magmatic contributions to hydrothermal ore deposits. Although LA-ICP-MS signals from these low-salinity inclusions are highly transient, we were able to quantify Na, Mg, K, Ca, Mn, Fe, Co, Cu, Zn, Sr, Sn, Ba, Ce, Pb and Bi consistently – of the 34 elements that were monitored. Furthermore, Cl, Sb, Cd, Mo, Rb, Br and As were also measured in a significant number of inclusions. Comparison of the fluid inclusion chemistry with unaltered and altered mafic volcanic and sedimentary rocks and mineralized samples from the deposit indicate that enrichment in the main ore metals (Cu, Zn, Fe, Pb) in the inclusions reflects that of the altered rocks and sulfides. Metals and metalloids that may indicate a magmatic contribution typically show much greater enrichments in the fluid inclusions over the host rocks at the same Cu concentration; in particular Bi, Sn and Sb are significantly elevated when compared to the host rock samples. These data are consistent with the ore-forming fluids at Windy Craggy having a strong magmatic contribution. Supplementary material: fluid inclusion data for temperature of homogenization and salinity, and full analytical results for laser ablation ICP-MS analyses of individual inclusions for the two analytical sessions are available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5443094

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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