Identifying superimposed W–Sn mineralization events using cassiterite microtextures, trace-element chemistry, and geochronology
Notice bibliographique
Résumé
Numerous large deposits are formed by multiple mineralization events, however, how to identify superimposed mineralization events is poorly understood. The Xiangdong deposit is a large quartz vein-hosted W–Sn deposit within the Dengfuxian composite granite in South China. Previous studies have suggested that there are two discrete W–Sn mineralization events in the deposit, whereas the ore-forming conditions and processes of the two mineralization events are still unclear. To address these ambiguities, this contribution characterized the microtextures, trace-element chemistry, and geochronology of cassiterite assemblages within W–Sn-rich quartz veins. Based on cathodoluminescence (CL) images, cassiterite crystals were classified into two types with textural differences — Cst 1 and Cst 2. Cassiterite 1 is subhedral to irregular and exhibits complex zonation, whereas Cst 2 is euhedral and exhibits oscillatory zonation. Trace-element concentrations and maps of cassiterite obtained via LA–ICP–MS indicate that Cst 1 has high Fe, W, U, and Sb, but low Nb, Ta, and Zr concentrations, whereas Cst 2 has high Nb, Ta, and Zr, but low Fe, W, U, and Sb concentrations. This indicates that Cst 2 formed from higher temperature and more oxidizing hydrothermal fluids than Cst 1. Laser ablation ICP–MS U–Pb geochronological results of Cst 1 and Cst 2 demonstrate they precipitated at 150.0 ± 2.6 Ma and 136.3 ± 5.5 Ma, respectively. This contribution demonstrates that integrated textural and compositional studies of cassiterite assemblages are critical to identifying hydrothermal events that superimposed W–Sn mineralization, and to constrain ore-forming mechanisms and the physicochemical conditions of the environment.
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 enseignantsNi 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.
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) | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».