Indicators of gold mineralization in the Yellowknife greenstone belt: a lithogeochemistry and mineralogy study
Notice bibliographique
Résumé
Geochemical signatures within an economic deposit are an important indicator used in the exploration of high-grade mineralization. In this study, we aim to identify elements that can act as geochemical indicators for orogenic gold within the Yellowknife greenstone belt that allow the discrimination of mineralized structures. The ability of a portable x-ray fluorescence spectrometer (pXRF) to provide a fast and accurate assessment of compositions depends on particle sizes and the degree of chemical homogeneity within various lithologies. Therefore, we have tested the precision and accuracy of pXRF in six drill cores with heterogeneous mineralogy, lithology and grain sizes from various locations across the Yellowknife Greenstone Belt against standard assay data and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP) data from Gold Terra. The six cores come from three drilling locations within Gold Terra’s mineral claims and represent gold mineralization hosted within two different lithologies. The pXRF analysis picks up distinct geochemical trends approaching mineralized structures and surrounding alteration/shear zones; However, the trends vary by location and host rock lithology. The correlation coefficients for elements analyzed with respect to gold were calculated at a belt wide scale for all drilling locations, and at a local scale for each drilling location. The elements with the highest correlation with gold across all drilling locations were As and S and vary at a local scale, dependent on host-rock lithology and alteration. Mineralogical variability as a function of distance from gold-bearing structures has been determined to assess what minerals control the geochemical trends detected. Oxide minerals such as rutile, titanite, and ilmenite are the mineralogical controls for geochemical trends seen in siderophile elements, while chlorite is the mineralogical control for lithophile elements, such as magnesium. Across lithologies, ilmenite (FeTiO3) displays replacement textures as it is altered to rutile (TiO2) and titanite (CaTiSiO5), liberating iron in the process. These iron liberating replacement reactions likely contributed to the iron budget that aided in the sulphidation of the wall rock and destruction of the gold bisulphide complex, triggering gold deposition.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».