Mineralogy, Mineral Chemistry and SWIR Spectral Reflectance of Chlorite and White Mica
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral reflectance has the potential to provide rapid and low-cost mineralogical and chemical information that can be used to vector in mineral systems. However, the spectral signature of white mica and chlorite, despite numerous studies, is not fully understood. In this study, we review the mineralogy and chemistry of different white mica and chlorite types and investigate what mineralogical and chemical changes are responsible for the apparent shifts in the shortwave infrared (SWIR) spectroscopic absorption features. We demonstrate that the spectral signature of white mica is more complex than previously documented and is influenced by the Tschermak substitution, as well as the sum of interlayer cations. We show that an increase in the interlayer deficiencies towards illite is associated with a change from steep to shallow slopes between the wavelength position of the 2200 nm feature (2200 W) and Mg, Al(VI) and Si. These changes in slope imply that white micas with different elemental chemistry may be associated with the same 2200 W values and vice versa, contrary to traditional interpretation. We recommend that traditional interpretations should only be used in true white mica with sum interlayer cations (I) > 0.95. The spectral signature of trioctahedral chlorite (clinochlore, sheridanite, chamosite and ripidolite) record similar spectral relationships to those observed in previous studies. However, dioctahedral Al-rich chlorite (sudoite, cookeite and donbassite) has a different spectral response with Mg increasing with 2250 W, which is the opposite of traditional trioctahedral chlorite spectral interpretation. In addition, it was shown that dioctahedral chlorite has a 2200 W absorption feature that may introduce erroneous spectral interpretations of white mica and chlorite mixtures. Therefore, care should be used when interpreting the spectral signature of chlorite. We recommend that spectral studies should be complemented with electron microprobe analyses on a subset of at least 30 samples to identify the type of muscovite and chlorite. This will allow the sum I of white mica to be obtained, as well as estimate the slope of 2200 W absorption trends with Mg, Al(vi), and Si. Preliminary probe data will allow more accurate spectral interpretations and allow the user to understand the limitations in their hyperspectral datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 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.
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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 ».