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Enregistrement W4389503986 · doi:10.1016/j.oregeorev.2023.105810

Controls on the metal tenors of sulfide ores in the Jinchuan Ni–Cu–PGE sulfide deposit, NW China: Implications for the formation of distinct textural types of sulfide ores in magma conduits

2023· article· en· W4389503986 sur OpenAlexaff
Yuhua Wang, Jianqing Lai, Yonghua Cao, Matthew J. Brzozowski, Xiancheng Mao, Hong-Wei Peng, Qi-Xing Ai

Notice bibliographique

RevueOre Geology Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for Central Universities of the Central South UniversityNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSulfideGeologyGeochemistryVolcanogenic massive sulfide ore depositMetalPlatinum groupChemistryMetallurgyPlatinumMaterials sciencePyriteSphalerite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The giant Jinchuan Ni–Cu–platinum-group element (PGE) sulfide deposit is a magma conduit system comprising four main intrusive units termed segments III, I, II-W, and II-E. The deposit comprises disseminated, net-textured, massive sulfide, and Cu-rich sulfide ores, with variations in metal tenors occurring among these different ore types and among the segments. Controls on these metal tenor variations must be linked to metallogenic processes, but this remains poorly constrained. To asses this, we systematically compared metal tenors (Ni, Cu, and the PGE) of ores from two perspectives — i) different ore types in each segment and ii) a single ore type across all four segments. Two major styles of metal tenor variations are documented. Style 1: Segments III and I have higher metal tenors than segments II-W and II-E for any given type of ore. Based on sulfide segregation models, this variation is interpreted to be related to variable degrees of early removal of sulfide liquid from the magmas that formed the four segments. Style 2: Disseminated ores in segments III and I have higher metal tenors than the other ore types, whereas all of the ore types in segments II-W and II-E have similar metal tenors. This is interpreted to be the result of the disseminated ores in segments III and I having formed from sulfide liquids that experienced higher R factors than the sulfide liquids that formed the other ore types, whereas all of the ores in segments II-W and II-E formed from sulfide liquids that experienced similar R factors. This difference suggests that the different ore types in segments III and I formed via early percolation and accumulation of sulfide liquids (the net-textured and massive ores) followed by the capture of disseminated, high R factor sulfides (the disseminated ore), whereas the different ore types in segments II-W and II-E likely formed by the physical percolation of originally disseminated sulfide liquid through the inter-crystal pore space. This study demonstrates that both sulfide ore texture and their metal-tenor variations are critical to characterizing ore-forming processes in dynamic magma conduits.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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