Testing Pyrrhotite Trace Element Chemistry as a Vector Towards the Mineralization in the Sullivan Deposit, B.C.
Notice bibliographique
Résumé
Mineral exploration methods are expensive and time-consuming, especially in recent times, where many near-surface deposits have been found and exploited. To overcome these challenges, new strategies must be developed. Here, we test whether the trace element chemistry of pyrrhotite changes systematically with distance from mineralization at the Sullivan deposit, British Columbia. If so, this could provide an additional tool to search for new ore bodies. Forty samples of the hanging wall, footwall, and mineralization hosting stratigraphy (host horizon) were collected from seven drill holes, both proximal and distal to the Sullivan deposit. These samples were analyzed using reflected light microscopy, an electron microprobe, and LA-ICPMS (laser ablation, inductively coupled plasma mass spectrometry). A total of three hundred and ninety LA-ICPMS analyses were used to build machine learning classifiers (cluster analysis and random forests) to determine whether an unknown pyrrhotite sample was from the mineralized horizon and, if so, whether it was proximal or distal to the mineralization. Our study found that the trace element abundance in pyrrhotite was higher in the footwall and hanging wall compared to the host horizon, and within the host horizon, was higher distal to the mineralization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».