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Enregistrement W3174550521 · doi:10.3390/min11070671

The Relation between Trace Element Composition of Cu-(Fe) Sulfides and Hydrothermal Alteration in a Porphyry Copper Deposit: Insights from the Chuquicamata Underground Mine, Chile

2021· article· en· W3174550521 sur OpenAlexaff
Constanza Rivas-Romero, Martín Reich, Fernando Barra, Daniel D. Gregory, Sergio Pichott

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorniteChalcopyritePyriteGeochemistryGeologyTrace elementPorphyry copper depositHydrothermal circulationSulfideElectron microprobeMineralogySericiteMineralization (soil science)Sulfide mineralsCopperFluid inclusionsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porphyry Cu-Mo deposits are among the world’s largest source of Cu, Mo, and Re, and are also an important source of other trace elements, such as Au and Ag. Despite the fact that chalcopyrite, bornite, and pyrite are the most common sulfides in this deposit type, their trace element content remains poorly constrained. In particular, little is known about minor and trace elements partitioning into Cu-(Fe) sulfides as a function of temperature and pH of the hydrothermal fluid. In this study, we report a comprehensive geochemical database of chalcopyrite, bornite, and pyrite in the super-giant Chuquicamata porphyry Cu-Mo deposit in northern Chile. The aim of our study, focused on the new Chuquicamata Underground mine, was to evaluate the trace element composition of each sulfide from the different hydrothermal alteration assemblages in the deposit. Our approach combines the electron microprobe analysis (EMPA) and laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) of sulfide minerals obtained from six representative drill cores that crosscut the chloritic (propylitic), background potassic, intense potassic, and quartz-sericite (phyllic) alteration zones. Microanalytical results show that chalcopyrite, bornite, and pyrite contain several trace elements, and the concentration varies significantly between hydrothermal alteration assemblages. Chalcopyrite, for example, is a host of Se (≤22,000 ppm), Pb (≤83.00 ppm), Sn (≤68.20 ppm), Ag (≤45.1 ppm), Bi (≤25.9 ppm), and In (≤22.8 ppm). Higher concentrations of Se, In, Pb, and Sn in chalcopyrite are related to the high temperature background potassic alteration, whereas lower concentrations of these elements are associated with the lower temperature alteration types: quartz-sericite and chloritic. Bornite, on the other hand, is only observed in the intense and background potassic alteration zones and is a significant host of Ag (≤752 ppm) and Bi (≤2960 ppm). Higher concentrations of Ag and Sn in bornite are associated with the intense potassic alteration, whereas lower concentrations of those two elements are observed in the background potassic alteration. Among all of the sulfide minerals analyzed, pyrite is the most significant host of trace elements, with significant concentrations of Co (≤1530 ppm), Ni (≤960 ppm), Cu (≤9700 ppm), and Ag (≤450 ppm). Co, Ni, Ag, and Cu concentration in pyrite vary with alteration: higher Ag and Cu concentrations are related to the high temperature background potassic alteration. The highest Co contents are associated with lower temperature alteration types (e.g., chloritic). These data indicate that the trace element concentration of chalcopyrite, bornite, and pyrite changed as a function of hydrothermal alteration is controlled by several factors, including temperature, pH, fO2, fS2, and the presence of co-crystallizing phases. Overall, our results provide new information on how trace element partitioning into sulfides relates to the main hydrothermal and mineralization events controlling the elemental budget at Chuquicamata. In particular, our data show that elemental ratios in chalcopyrite (e.g., Se/In) and, most importantly, pyrite (e.g., Ag/Co and Co/Cu) bear the potential for vectoring towards porphyry mineralization and higher Cu resources.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2021
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Résumé présentoui

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