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Enregistrement W4399072832 · doi:10.5382/econgeo.5067

Tellurium Transport and Enrichment in Volcanogenic Massive Sulfide Deposits: Numerical Simulations of Vent Fluids and Comparison to Modern Sea-Floor Sulfides

2024· article· en· W4399072832 sur OpenAlexaff
Nicole Hurtig, Alexander Gysi, Thomas Monecke, Sven Petersen, Mark D. Hannington

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfideGeologySeabedGeochemistryTelluriumOceanographyMining engineeringMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Volcanogenic massive sulfide deposits may represent a significant future source of Te, which is a critical element important for the green energy transition. Tellurium is enriched in these settings by up to 10,000 times over its crustal abundance, indicating that fluids in sea-floor hydrothermal systems may transport and precipitate Te. The major element composition of these hydrothermal fluids is controlled by fluid-rock interaction and is well documented based on experimental, modeling, and natural studies; however, controls on Te mobility are still unknown. To better understand Te enrichment in this deposit type, numerical simulations of the mafic-hosted Vienna Woods and the felsic-hosted Fenway sea-floor vents in the Manus basin were performed to predict Te mobility in modern sea-floor hydrothermal vent fluids and Te deposition during sulfide formation. These simulations demonstrate that the mobility of Te in sea-floor hydrothermal systems is primarily controlled by fluid redox and temperature. Tellurium mobility is low in reduced hydrothermal fluids, whereas mobility of this metal is high at oxidized conditions at temperatures above 250°C. Numerical simulations of the reduced vent fluids of the mafic-hosted Vienna Woods site at the back-arc spreading center in the Manus basin yielded Te concentrations as low as 0.2 ppt. In contrast, the more oxidized model fluids of the felsic-hosted Fenway site located on Pual Ridge in the eastern Manus basin contain 50 ppt Te. The models suggest that Te enrichment in these systems reflects rock-buffer control on oxygen fugacity, rather than an enriched source of Te. In fact, the mafic volcanic rocks probably contain more Te than felsic volcanic rocks. The association of elevated Te contents in the felsic-hosted Fenway system likely reflects magmatic volatile input resulting in lower pH and higher Eh of the fluids. More generally, analysis of sulfide samples collected from modern sea-floor vent sites confirms that redox buffering by the host rocks is a first-order control on Te mobility in hydrothermal fluids. The Te content of sulfides from sea-floor hydrothermal vents hosted by basalt-dominated host rocks is generally lower than those of sulfides from vents located in felsic volcanic successions. Literature review suggests that this relationship also holds true for volcanogenic massive sulfides hosted in ancient volcanic successions. Results from reactive transport simulations further suggest that Te deposition during sulfide formation is primarily temperature controlled. Modeling shows that tellurium minerals are coprecipitated with other sulfides at high temperatures (275°–350°C), whereas Te deposition is distinctly lower at intermediate (150°–275°C) and low temperatures (100°–150°C). These predictions agree with geochemical analyses of sea-floor sulfides as Te broadly correlates positively with Cu and Au enrichment in felsic-hosted systems. The findings of this study provide an important baseline for future studies on the behavior of Te in hydrothermal systems and the processes controlling enrichment of this critical mineral in polymetallic sulfide ores.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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