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Enregistrement W4409844649 · doi:10.1016/j.oregeorev.2025.106643

Revealing the distribution and efficient enrichment of cobalt in a Cu–Au skarn mineralization system

2025· article· en· W4409844649 sur OpenAlexaff
Shitao Zhang, Jianfeng Gao, He Zhang, Xiaowen Huang, Jianping Li, Rucao Li, Hao Xu

Notice bibliographique

RevueOre Geology Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkarnMineralization (soil science)GeologyGeochemistryCobaltMineralogyPaleontologyMetallurgyHydrothermal circulationFluid inclusionsSoil scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Cobalt mainly occurs in pyrite, sphalerite and magnetite in the Tonglushan deposit. • High oxygen fugacity and hydrous mantle-derived magma promote cobalt enrichment. • Fluid mixing and cooling reduce oxygen fugacity and lead to cobalt precipitation. Cobalt (Co) has become one of the most indispensable key metals globally, underpinning numerous industries and driving technological breakthroughs, particularly in the field of new energy electric vehicles. Skarn ore deposits are a significant source of cobalt reserves, and in China, cobalt-bearing skarn deposits account for about 28 % of the country’s total cobalt reserves. The Middle–Lower Yangtze River Metallogenic Belt (MLYRB) in eastern China stands as an important Cu–Au–Fe–Co polymetallic ore belt. However, previous research initiatives have focused primarily on cobalt associated with Fe skarn deposits, leaving the exploration of cobalt occurrence and enrichment in Cu–Au skarn deposits within the MLYRB unexplored. The Tonglushan deposit (86.3 Mt @ 1.66 % Cu, 0.94 g/t Au, 39.4 % Fe and 0.012 % Co) is representative Cu–Au polymetallic skarn deposit in the MLYRB, characterized by medium-scale cobalt mineralization. In this study, we conducted a comprehensive investigation into the distribution and enrichment patterns of cobalt at Tonglushan through detailed petrographic observations, SEM, LA–ICP–MS, TEM, and in situ S isotope analysis. The results show that cobalt primarily exists in pyrite (Pyb1 avg. 3827 ppm; Pyb2 avg. 2067 ppm), sphalerite (avg. 653 ppm), and magnetite (avg. 324 ppm) within the skarn mineralization centre at Tonglushan. Elemental correlation analysis and TEM investigations reveal that Co and Ni predominantly substitute for Fe 2+ in magnetite and pyrite, while Co and Fe primarily replace Zn 2+ in sphalerite through isomorphic substitution. Moreover, in the early alteration stages, the high temperature and high salinity of hydrothermal fluids facilitate the efficient migration of cobalt in the form of CoCl 4 2- . In the subsequent ore-forming stage, fluid mixing and cooling lead to a decrease in oxygen fugacity, which is the main factor responsible for cobalt precipitation. Our finding further highlights that the sulfide-rich magnetite ores in the Cu-Au and Fe skarn mineralization centre may hold significant potential for exploration and exploitation of cobalt resources within the MLYRB in eastern China.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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