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Enregistrement W3203491251 · doi:10.3749/canmin.2000050

Geometallurgical ore characterization of the high-grade polymetallic unconformity-related uranium deposit

2021· article· en· W3203491251 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew J. Kaczowka, Kurt Kyser, Tom Kotzer, Matthew I. Leybourne, Daniel Layton‐Matthews

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Mineralogist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's UniversityArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstituteCameco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyBorniteGeochemistryUraniniteGalenaSulfide mineralsChalcocitePyriteChalcopyriteUranium orePyrrhotiteSphaleriteParagenesisUraniumCovelliteMineralogyChemistryMetamorphic rockMetallurgyCopper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cigar Lake is a polymetallic, unconformity-related uranium deposit with complex geochemistry and mineralogy located in the eastern Athabasca Basin of northern Saskatchewan, Canada. Variable concentrations and spatial distributions of elements of concern, such as As, Mo, Ni, Co, Se, and Zr, associated with the high-grade tetravalent uranium ores [UO2+x; U(SiO4)1–x(OH)4x] present unique mining, metallurgical, and environmental challenges. Sulfide and arsenide minerals have significant control over As, Mo, Ni, Co, and Se abundances and have properties that affect element of concern mobility, thus requiring consideration during mineral processing, mine-effluent water treatment, and long-term tailings management. The U-bearing (uraninite, coffinite) and metallic arsenide (nickeline, often called “niccolite” in the past), sulfarsenide (gersdorffite, cobaltite), and sulfide (chalcopyrite, pyrite, galena, bornite, chalcocite, sphalerite, pyrrhotite) minerals provide the main controls on the distributions of the elements of concern. Arsenic, Ni, and Co occur primarily in a reduced state as 1:1 molar ratio, Ni-Co:As, arsenide, and sulfarsenide minerals such as gersdorffite, nickeline, and cobaltite. Molybdenum occurs within molybdenite and uraninite. Selenium occurs within coffinite, sulfide, and sulfarsenide minerals. Zirconium is found within detrital zircon and coffinite. The spatial distribution and paragenesis of U-, As-, and S-bearing minerals are a result of the elemental composition, pH, and redox conditions of early formational and later meteoric fluids that formed and have modified the deposit through access along lithostratigraphic permeability and tectonic structures. Using the holistic geometallurgical paradigm presented here, the geochemistry and mineral chemistry at Cigar Lake can be used to optimize and reduce risk during long-term mine and mill planning.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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