Quantitative Mineral Mapping of Drill Core Surfaces I: A Method for <i>µ</i>XRF Mineral Calculation and Mapping of Hydrothermally Altered, Fine-Grained Sedimentary Rocks from a Carlin-Type Gold Deposit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mineral distributions can be determined in drill core samples from a Carlin-type gold deposit, using micro-X-ray fluorescence (µXRF) raster data. Micro-XRF data were collected using a Bruker Tornado µXRF scanner on split drill core samples (~25 × 8 cm) with data collected at a spatial resolution of ~100 µm. Bruker AMICS software was used to identify mineral species from µXRF raster data, which revealed that many individual sample spots were mineral mixtures due to the fine-grained nature of the samples. In order to estimate the mineral abundances in each pixel, we used a linear programming (LP) approach on quantified µXRF data. Quantification of µXRF spectra was completed using a fundamental parameters (FP) standardless approach. Results of the FP method compared to standardized wavelength dispersive spectrometry (WDS)-XRF of the same samples showed that the FP method for quantification of µXRF spectra was precise (R2 values of 0.98–0.97) although the FP method gave a slight overestimate of Fe and K and an underestimate of Mg abundance. Accuracy of the quantified µXRF chemistry results was further improved by using the WDS-XRF data as a calibration correction before calculating mineralogy using LP. The LP mineral abundance predictions were compared to Rietveld refinement results using X-ray diffraction (XRD) patterns collected from powders of the same drill core samples. The root mean square error (RMSE) for LP-predicted mineralogy compared to quantitative XRD results ranges from 0.91 to 7.15% for quartz, potassium feldspar, pyrite, kaolinite, calcite, dolomite, and illite. The approaches outlined here demonstrates that µXRF maps can be used to determine mineralogy, mineral abundances, and mineralogical textures not visible with the naked eye from fine-grained sedimentary rocks associated with Carlin-type Au deposits. This approach is transferable to any ore deposit, but particularly useful in sedimentary-hosted ore deposits where ore and gangue minerals are often fine grained and difficult to distinguish in hand specimen.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».