MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3192681854 · doi:10.1016/j.lithos.2021.106408

Metasomatism and cyclic skarn growth along lithological contacts: Physical and geochemical evidence from a distal PbZn skarn

2021· article· en· W3192681854 sur OpenAlexfundno aff
Aaron L. Hantsche, Kalin Kouzmanov, Georgi Milenkov, Simone Vezzoni, Rossitsa D. Vassileva, Andréa Dini, Oscar Laurent, Marcel Guillong

Notice bibliographique

RevueLithos · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020European Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSofia UniversityBulgarian National Science FundSociety of Economic Geologists Canada Foundation
Mots-clésSkarnEpidoteGeologyPyroxeneMetasomatismGeochemistryMineralogyFluid inclusionsHydrothermal circulationChloriteOlivineQuartzPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distal skarns form by the metasomatic reactions of a host rock induced by far-traveled hydrothermal fluids. Physical and structural characteristics and geochemical patterns of distal PbZn skarn bodies were studied at the Petrovitsa deposit in southern Bulgaria. Skarn bodies formed from the interaction of hydrothermal fluids with reactive host lithologies (marble and gneiss). These fluids were transported along sub-vertical feeder structures and lithological contacts. Epidote skarn developed in gneiss protolith, and pyroxene (johannsenite) skarn developed in marble. Detailed geological mapping, complimented by measurements of the internal structure of the skarn body using pyroxene growth versors, quantifies the propagation direction of the skarn body: 1) away from the major local fluid conduit (feeder structure), and 2) away from lithological contacts between aluminosilicate rock and marble. Such growth suggests that fluid flow was generally orthogonal to the skarn front propagation direction in the pyroxene skarn. Textural, mineralogical and geochemical data from skarn samples reveal multiple growth generations of major skarn calc-silicates epidote and pyroxene. The epidote skarn is characterized by limited spatial distribution and fine-grained epidote/clinozoisite growth associated with massive replacement and sulfide mineralization. The pyroxene skarn consists of acicular clinopyroxene crystals which form spheroidal aggregates with discrete growth banding. These bands are the physical representation of the cyclic fluid pulses which resulted in rhythmic skarn growth marked by geochemical banding. In situ geochemical analyses in the epidote skarn reveal early Al-rich epidote overprinted by Fe-rich epidote associated with higher Mn and Sr contents and irregular compositional banding. Clinopyroxene (Jo60–95) shows general increase in Na, Al, Mn, and REE + Y with distance from the feeder structure and lithologic contacts. These elements correlate with the distance traveled by the hydrothermal fluid from the feeder to the site of skarnification, which we define using a proxy based on the Al content of pyroxene crystals. This reflects an increasing degree of fluid “contamination” by interaction with the aluminosilicate host rocks and functions as a proxy for fluid transport distance. The spatial distribution of trace-elements in pyroxene on an outcrop scale is indicative of discrete pulses of hydrothermal fluid resulting in precipitation of skarn calc-silicates along the increasingly tortuous fluid pathway between the feeder structure and the skarn front, resulting in both the macro- and micro-scale chemical and textural variability of the skarn body.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLithosMême sujetGeological and Geochemical AnalysisTravaux en français237 207