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Enregistrement W4396217630 · doi:10.1016/j.oregeorev.2024.106054

The behavior of Fe isotopes in Fe skarns: A case study from the Yeshan Fe skarn deposit, Eastern China

2024· article· en· W4396217630 sur OpenAlexaff
Shugao Zhao, Matthew J. Brzozowski, Weiqiang Li

Notice bibliographique

RevueOre Geology Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSkarnGeologyGeochemistryChinaIsotopeSeismologyArchaeologyFluid inclusionsHydrothermal circulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The δ 56 Fe values exhibit a narrow variation in different skarn zones, particularly in garnet endoskarn and garnet exoskarn. • The δ 56 Fe values of garnet and garnet-diopside skarn are mainly controlled by mineralogy, with garnet skarn having higher δ 56 Fe values than garnet-diopside skarn. • Skarn garnet could record the δ 56 Fe values of hydrothermal fluids. To characterize the applicability of Fe isotopes to skarn petrogenesis and exploration, a robust understanding of their fractionation behavior during skarn alteration and mineralization is required. Here, we characterize the bulk-rock Fe isotope composition of endo- and exoskarn, magnetite ore, and the intrusive rocks that comprise the Yeshan Fe skarn deposit in Eastern China, aiming at better constraining the behavior of Fe isotopes during skarn formation and mineralization. The δ 56 Fe values of garnet and garnet–diopside skarn (–0.19 ‰ to 0.15 ‰, n = 15) are negatively correlated with bulk-rock MgO/Al 2 O 3 , suggesting that the variation in δ 56 Fe of these samples is mainly controlled by mineralogy. Garnet skarn is characterized by δ 56 Fe values (0.07 ‰ to 0.15 ‰, n = 11) that are similar to those of the spatially associated quartz monzonite pluton (0.12 ‰ to 0.16 ‰, n = 2), and it has systematically higher Fe 2 O 3 contents. Based on petrological observations and bulk-rock geochemistry (e.g., REE and P 2 O 5 contents), garnet, the main Fe-bearing mineral in the garnet skarn, is inferred to have achieved equilibrium (or near equilibrium) with the hydrothermal fluids that circulated throughout the mineralized system, implying that the δ 56 Fe values of garnet skarn can be used to trace the δ 56 Fe values of the fluids. Epidote skarn has a similar Fe 2 O 3 content as garnet skarn, but lower δ 56 Fe values (–0.07 ‰ to 0.01 ‰, n = 2). Epidote skarn was genetically associated with low temperature, FeCl 2 (H 2 O) 4 -dominated fluids, which are in contrast with that (high-temperature, [FeCl 4 ] 2- -dominated fluids) formed the garnet skarn. Iron in diopside skarn is mainly hosted by magnetite; the δ 56 Fe values of this lithology (0.00 ‰ to 0.12 ‰, n = 2) are, therefore, mainly controlled by magnetite. Taken together, the Fe isotopic signatures of various types of skarn at Yeshan could enhance our understanding of skarn deposits worldwide, especially those sharing geological features similar to the Yeshan Fe skarn deposit.

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 enseignants0,193
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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