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Enregistrement W4406408991 · doi:10.20944/preprints202501.1183.v1

Mathematical, Physical, and Chemical Interpretations of Structural Control and Contributions to Gold Mineralization

2025· preprint· en· W4406408991 sur OpenAlexaboutno aff
Jianzhao Yin, K. Y. Li, Hongyun Shi, Haoyu Yin, Yuhong Chao

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineralization (soil science)ChemistryEarth scienceEnvironmental scienceGeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the gold provinces in the northern margin of the North China Platform and the western Canadian orogenic belt—separated by thousands of miles—as examples, this article examines the temporal and spatial relationship between global gold deposits and geological structures; that is, gold metallogenic series within a region often correspond to the fault structural systems in that area. Fault structures at different hierarchical levels within the same fault system play distinct roles in gold deposit formation: the first-level deep and large faults are often the channels for the rise of rock-forming materials and their carriers, and control countless gold belts and/or gold fields on the earth's surface. The secondary fault system controls gold fields and/or gold deposits of different sizes. The third-level fault controls the gold ore body of a specific deposit. The mechanical properties of faults, their activity periods, and the development of structural rocks influence the timing and stages of mineralization, as well as the intensity and structure/texture of the resulting ore deposits. Post-ore-forming structures play a crucial role in converting primary gold deposits into placer gold deposits through processes such as uplift, displacement, transformation, and destruction of the original deposits. The deep-seated mechanisms underlying the structural control of gold mineralization align with principles of mathematics, physics, and chemistry. Nonlinear coherent effects within the far-from-equilibrium dissipative structures of fold-fault-ore-forming systems are significant. The localized dissipative structures resulting from tectonic and/or structural activity drive the final stages of gold mineralization. The essence of mineralization is the result of steady-state instability developing into a dissipative structure far away from equilibrium. The structures facilitate the conduction, extraction, further enrichment, and upward intrusion of deep ore-bearing fluids through special physical effects like seismic pumping, expansion, and re-fracture of mineralized zones. Deep and large faults also contribute to the formation of gold belts, ore fields, and deposits by inducing localized melting of rocks at different depths and mixing within the same tectonic system, as well as certain mutations in the ore-forming fluid entering the nonlinear low-pressure expansion zone, which causes hydrothermal boiling and a rapid nonlinear decrease in the solubility of the ore fluid. From a chemical perspective, the low-pressure expansion spaces formed by these structures act as vast mineralization reactors, in which rock-forming and mineralizing materials from different sources undergo violent physical and chemical reactions. This melting reactor not only greatly changes the temperature and pressure of the fluid, but also leads to drastic changes in many chemical conditions such as oxygen fugacity, pH, and electrolyte balance, thus creating conditions for the formation of gold deposits. Some structures, such as epigenetic faults, intersect and divide each other to create differences in the bottom topography, hydrodynamics, hydrogeochemistry, and physical chemistry in the basin. These variations create favorable space for the accumulation of large quantities of minerals, contributing to the formation of large or even super-large gold deposits.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,785

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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
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