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Enregistrement W4407731779 · doi:10.5382/econgeo.5122

Tourmaline Mineral Chemistry: A Fertility Assessment and Vectoring Tool for Mineral Exploration in Magmatic-Hydrothermal Ore Systems

2025· article· en· W4407731779 sur OpenAlexaff
Wei Hong, Francisco Testa, David R. Cooke, N Fox, Lejun Zhang, Michael J. Baker, E Orovan, Ayesha Ahmed, Pete Hollings, I Belousov, Anthony C. Harris

Notice bibliographique

RevueEconomic Geology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourmalineGeologyGeochemistryHydrothermal circulationMineralMineral explorationMineral resource classificationChemistrySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tourmaline is a structurally and chemically complex hydrous borosilicate mineral that displays significant compositional variability in both major and trace elements. Its occurrence in a wide variety of ore-forming systems makes tourmaline a powerful provenance indicator because it can record the temporal and spatial evolution of hydrothermal fluid compositions and provide key information regarding metal fertility and exploration vectoring within a system. In this study, tourmaline-bearing rocks were sampled from a diverse spectrum of magmatic-hydrothermal mineralized and barren systems, including porphyry Cu-Mo and Cu-Au deposits and prospects, tourmaline-rich breccia pipes, granite-related Sn deposits, Archean Au lodes, metamorphic terranes, pegmatites, and granite batholiths. Based on 1,948 individual laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry (LA-ICP-MS) spot analyses of tourmaline grains, tourmaline chemistry can discriminate different types of hydrothermal systems and geologic environments. Pegmatite-related tourmaline has high Al, Li, and Pb contents and low Fe, Mg, and Ti contents, whereas metamorphic tourmaline commonly has high Mn and Zn and low Y and Ba concentrations. High Sr, Ni, and Cr and low Ga, Sn, and Mn/Zn characterize tourmaline from the Red Lake Archean lode gold deposit. Tourmaline from granite-related tin systems is characterized by high Al, Fe/Mg, and Sn and low Sr contents. Tourmalines from porphyry deposits and associated breccia pipes typically have high As, Sb, Sc, V, and Sr, intermediate to high Mn/Zn, and low Fe/Mg. In porphyry-related alteration zones and breccia pipes, tourmaline has compositions that vary systematically from deep to shallow depths. Most transition elements (V, Sc, Zn, and Cr) in tourmaline commonly increase in concentration with increasing distance (or elevation) from mineralization centers. Arsenic, Sb, Pb, and Sr in tourmaline display highest concentrations between 1 and 1.5 km from the deposit center and define geochemical shoulders to the mineralization ore zone. Characteristic trace elements (e.g., As, Sb, Sr, and Y) in tourmaline can potentially be used for fertility assessment to discriminate porphyry deposits from barren granitic batholiths, and potentially distinguish large porphyry deposits from smaller systems. Although there is some overlap in the concentrations of these trace elements relative to the compositional fields defined for tourmalines from mineralized and barren systems, the tourmalines from giant porphyry Cu deposits can be distinctive by having the most variable and highest As (>100 ppm) and Sb (>10 ppm) contents and lowest Sr/Y (<100) ratios. Our study provides a new tool defined by hypogene, low-level geochemical anomalies in tourmaline for mineralization vectoring and fertility assessment in magmatic-hydrothermal systems, especially those associated with porphyry Cu-Mo-Au 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,587

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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