Chemical and Mineralogical Mapping of Platinum‐Group Element Ore Samples Using Laser‐Induced Breakdown Spectroscopy and Micro‐X‐Ray Fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Standard techniques for geochemical and mineralogical characterisation are time‐consuming, they can involve significant sample preparation and they are prone to error. The aim of this work is to show how the emerging fast laser‐induced breakdown spectroscopy (LIBS) technique can be valuable for mineral exploration. For this purpose, the well‐established micro‐X‐ray fluorescence (µ‐XRF) technique was used to validate the LIBS data. Two ore samples from the platinum‐group elements (PGE) Lac des Îles mine (Ontario, Canada) were analysed both by LIBS and µ‐XRF. The fast mineralogical and elemental mapping provided by LIBS allowed the identification of four major silicate phases (chlorite, bytownite, actinolite, hornblende) and four minor sulfide phases (Pd‐bearing pentlandite, chalcopyrite, pyrrhotite, pyrite). Multi‐element chemical mapping and mineral characterisation using µ‐XRF corroborated the LIBS analyses for the composition, distribution and abundance of minerals in PGE ore samples. These findings demonstrate the ability of the LIBS technique to perform direct fast high‐resolution mapping of the chemical and mineralogical composition of PGE ore samples. This work highlights the advantages of LIBS for this application of being much faster and more sensitive to trace elements (e.g., Pd), as well as to low atomic number elements.
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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 | 0,001 | 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.
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 ».