Pyrite geochemistry for deposit type prediction and exploration in the Golden Triangle, northwest British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration in remote mountain belts represents an exceptional challenge due to high operational costs, limited accessibility, and complex geology. New tools are urgently needed to improve discovery rates in these types of highly prospective but challenging mineral exploration frontiers. Herein we apply deep learning to predict deposit types in a rugged and remote part of northwest British Columbia (Canada) based on laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) analysis of pyrite to address that knowledge gap. The combined pyrite dataset represents four mineral deposit types at various stages of development, including porphyry copper-gold (i.e., Galore Creek, Copper Canyon, Kerr, Mitchell, Sulphurets, Iron Cap), epithermal gold-silver (i.e., Brucejack), magmatic nickel-copper (i.e., E&L), and volcanogenic massive sulphide copper-lead-zinc (i.e., A6). Trace element mapping, spot analysis, and quantitative mineralogy are applied to characterize the petrogenetic context and composition of each pyrite sample. Geochemical data were first pre-processed with principal component analysis and autoencoders to extract new features from the training data. The pre-processed pyrite data were then combined to train a series of feed-forward artificial neural networks to predict deposit types. The preferred deep learning classification model yields an overall accuracy of 99% for a subset of pyrite analyses that were not included in the training process. We then apply that classifier to show that hydrothermally altered rocks from early-stage mineral exploration projects (i.e., Dok and Yeti) are most likely related to porphyry copper-gold mineralization based on the composition of pyrite. Statistical analysis of the model results further demonstrates that pyrite morphology, texture, grain size, and paragenesis are important predictors of deposit type when combined with trace element concentrations and the new latent variables identified by the preferred autoencoder. We suggest that the pyrite library and modelling methodology can be used to support early-stage mineral targeting in remote exploration frontiers that are prospective for a range of deposit types.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».