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Enregistrement W4283822812 · doi:10.5382/econgeo.4920

Origin of the Neoarchean VMS-BIF Metallogenic Association in the Qingyuan Greenstone Belt, North China Craton: Constraints from Geology, Geochemistry, and Iron and Multiple Sulfur (<i>δ</i>33S, <i>δ</i>34S, and <i>δ</i>36S) Isotopes

2022· article· en· W4283822812 sur OpenAlexaff
Zidong Peng, Changle Wang, Simon W. Poulton, Xiaoxue Tong, Kurt O. Konhauser, Lianchang Zhang

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBanded iron formationGeochemistryGeologyArcheanGreenstone beltBasaltPrecambrianTerranePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The association of volcanogenic massive sulfide (VMS) deposits and Algoma-type banded iron formations (BIFs) in many Precambrian terranes indicates a link between submarine hydrothermal processes, seawater chemistry, and chemical sedimentation. The Neoarchean (~2.55 Ga) Qingyuan greenstone belt VMS-BIF metallogenic association, located on the north margin of the North China craton, is a typical example of such an association. The stratigraphy of the Qingyuan greenstone belt includes three units (from the oldest to youngest): (1) the Shipengzi Formation, composed of tholeiitic-transitional arc basalts with negative Nb anomalies, interlayered normal mid-ocean ridge basalts (N-MORBs) and FI-type dacites, and BIFs; (2) the Hongtoushan Formation, consisting of polycyclic bimodal suites of N-MORB-type basalts and FII-type dacites, as well as VMS mineralization and minor BIFs; and (3) the Nantianmen Formation, composed of schist, quartzite, and marble with minor basalts and BIFs. Positive Fe isotope compositions (δ56Fe of 0.48–0.69‰) for magnetite in the silicate BIF of the Shipengzi Formation indicate partial oxidation of aqueous Fe(II). Using a dispersion-reaction model, the relatively high δ56Fe values (0.72–1.04‰) estimated for primary ferric (oxyhydr)oxides in this BIF constrain local dissolved O2 contents of the Neoarchean surface ocean to 10–4 to 10–3 μmol/L. By comparison, negative δ56Fe values for magnetite (–0.83 to –0.65‰) in silicate BIFs of the Hongtoushan Formation and the Nantianmen Formation suggest deposition from a residual water column that was depleted in 56Fe. Following the formation of the bulk of the VMS deposits in the Hongtoushan Formation, a significant change to positive magnetite δ56Fe values (0.79–1.04‰) occurs in the youngest sulfide-bearing BIF in the Nantianmen Formation. This implies that the VMS-related hydrothermal vents injected a large mass of unfractionated ferrous iron into the ocean. Negative Δ33S anomalies in sedimentary pyrite of bedded VMS ores (avg of –0.08 ± 0.007‰, n = 6) and sulfide-bearing BIFs (avg of –0.06 ± 0.007‰, n = 3) of the Qingyuan greenstone belt, along with mass-independent fractionations (with an average Δ36S/Δ33S ratio of –1.1 ± 0.3), are best explained by incorporation of seawater sulfate of atmospheric photochemical origin during their formation. The systematic differences in whole-rock geochemistry and Δ33S values for different types of VMS ores imply variable seawater sulfate contributions to their mineralization. Our results are consistent with global anoxic conditions during the Neoarchean to Paleoproterozoic transition (i.e., at 2.5 Ga), and confirm that formation of the VMS-BIF metallogenic association took place in dominantly anoxic, ferruginous basins at different depths, with the VMS-related hydrothermal system contributing significant Fe to the deposition of BIFs.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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