Critical Raw Materials (CRMs) investigation in dismissedhistorical Volcanogenic Massive Sulfide (VMS) depositsin the Northern Apennine (Italy)
Notice bibliographique
Résumé
Northern Italy has more than 100 abandoned mining sites, most of which are now under investigation to determine their Critical Raw Materials (CRMs, i.e., minerals or elements whose supply is not enough to satisfy the global demand) content [Kiss et al., 2023]. Dismissed mining sites in the Emilia Romagna region are no exception, in particular, the Boccassuolo mines, related to ophiolitic terrains (Boccassuolo Ophiolite). These sites are receiving new interest due to the various disseminated historical extractive spots of Cyprus-type Volcanogenic Massive Sulfide deposits [Garuti et al., 2011]. These deposits, also known as VMS, occur here as pods within small bodies of ophiolitic basalts cropping out as olistoliths in the Northern Apennine External Ligurian units and owe their origin to metal-rich hydrothermal fluid circulation which developed quartz-sulfide veins when mixed with seawater through a fissures network [Saccani, 2015]. They are characterized by sequences of pillow lavas associated with serpentine and gabbro breccias, radiolarian cherts, limestones, and abundant serpentinized subcontinental mantle peridotites [Kiss et al., 2023]. In this area, basalts show OCTZ chemical features with transitional-MORB affinity and a garnet signature (Dyn/Yb0=1.2-1.4). Bulk rock geochemical analyses for major and trace elements were performed, and preliminary results agree with previous studies [e.g., Barrie & Hannington, 1999, Zaccarini & Garuti, 2008]: these deposits are Cu and Cu-Zn VMS types, with almost no Pb (<1 ppm), with Cu max. 200*UCC, Zn max. 118*UCC, and Ag max. 12*UCC [Rudnick & Gao, 2014]. Such preliminary data provide the first relevant information to map trace metal enrichment distribution in the main rocks. Radiogenic (Sr-Nd-Pb) and stable (S-C) isotopic analyses and another sampling in Montecreto and other sites in the Emilia Romagna region are planned to compare the results, increase the available database, and estimate the CRMs volumes. References Barrie C.T., and Hannington M.D., (1999). Introduction: Classification of Volcanic‐Associated Massive Sulfide Deposits Based on Host‐Rock Composition. Volcanic-Associated Massive Sulfide Deposits: Processes and Examples in Modern and Ancient Settings, 8, 2-10. doi:10.5382/Rev.08.01 Garuti G., Zaccarini F., Scacchetti M., and Bartoli O., (2011). The Pb‐rich sulfide veins in the Boccassuolo ophiolite: Implications for the geochemical evolution of hydrothermal activity across the ocean‐continent transition in the Ligurian Tethys (Northern‐Apennine, Italy). Lithos, 124(3- 4), 243-254. https://doi.org/10.1016/j.lithos.2010.11.006 Kiss G.B., Molnár K., Benkó Z., Skoda P., Kapui Z., Garuti G., Zaccarini F., Palcsu L. and Czuppon G., (2023). Tracing the Source of Hydrothermal Fluid in Ophiolite‐Related Volcanogenic Massive Sulfide Deposits: A Case Study from the Italian Northern Apennines. Minerals, 13(1)(8). https://doi.org/10.3390/min13010008 Rudnick R.L., and Gao S., (2014). Composition of the Continental Crust. Treatise on Geochemistry, 1-51. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-095975-7.00301-6 Saccani E., (2015). A new method of discriminating different types of post‐Archean ophiolitic basalts Abstract Volume 2nd SOGEI Conference July 1-4, 2024 | Perugia, Italy 76 and their tectonic significance using Th‐Nb and Ce‐Dy‐Yb systematics. Geoscience Frontiers, 6(4), 481-501. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2014.03.006 Zaccarini F., and Garuti G., (2008). Mineralogy and chemical composition of VMS deposits. Mineralogy and Petrology, 94, 61-83. https://doi.org/10.1007/s00710-008-0010-9
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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)
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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».