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Record W7052403306

Recognizing alteration and mineralizing assemblages using petrophysical properties : a study of physical properties in a Cu-Au system at Upper Beaver, Canada

2024· other· en· W7052403306 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languageen
FieldEngineering
TopicPlasma Diagnostics and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIgneous rockSilicicTheriaQuartz
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le gisement Upper Beaver (UB) est un système hydrothermal de Cu-Au situé dans la sous-province de l'Abitibi, au nord de la faille de Larder-Lake Cadillac. Le complexe intrusif Upper Beaver (UBIC) peut être décomposé en phases intrusives qui se succèdent et qui contiennent une abondance de magnétite primaire et secondaire. Cette abondance est associée à la minéralisation qui est riche en Cu-Au. Les contrôles structuraux complexes qui influencent la minéralisation peuvent souvent modifier la réponse géophysique mesurée en entraînant une différence de la signature pétrophysique pour des roches encaissantes qui ont pourtant des compositions minéralogiques similaires. En évaluant les propriétés électromagnétiques des roches (susceptibilité magnétique, résistivité/conductivité et polarisation provoquée), nous avons constaté qu'il est possible de différencier l'altération des unités géologiques sur la base des différences dans leur réponse pétrophysique. Ces différences sont imposées par des changements des roches par des processus tels que la formation de veines, la minéralisation et la formation de failles. Ces différences peuvent être grossièrement divisées en trois événements : (1) préminéralisation (2) minéralisation principale et (3) post-minéralisation. Dans ces travaux, nous démontrons que les valeurs de susceptibilité magnétique peuvent être utilisées pour différencier entre les veines qui sont issues de la préminéralisation, de la minéralisation principale et post-minéralisations. La susceptibilité varie en fonction de l'oxydation progressive du système, les phases préminéralisation et l'événement de minéralisation principale forment de la magnétite et nous y retrouvons des valeurs de susceptibilité magnétique supérieures à 100 x 10⁻³ SI. La formation de carbonates de quartz lors de l'événement de minéralisation principale influence légèrement l'abondance de magnétite et peut détruire une certaine portion de celle-ci. Les valeurs de susceptibilité magnétique pour ces unités sont alors contrôlées par la lithologie de l'hôte ou par l'altération dominante (qui se situent généralement entre 1 et 100 x 10⁻³ SI). La variation naturelle des valeurs de susceptibilité magnétique qui découlent de la combinaison de la formation de carbonate de quartz au sein de lithologies disparates rend cette phase difficile à identifier. Enfin, l'épisode stérile post-minéralisation est destructeur de magnétite avec des valeurs de susceptibilité magnétique inférieures à 1 x 10⁻³ SI. La résistivité électrique est fortement influencée par la géométrie des textures par rapport à la géométrie de l'instrument de mesure utilisé pour acquérir les données de forage. Nous montrons que l'épidote hydrothermale, la séricite et la minéralisation riche en Au-Cu ont un effet significatif sur la résistivité électrique à l'échelle du centimètre ou du mètre et que ces effets peuvent être déduits des résultats. Pour mieux illustrer les effets d'échelle de ces caractéristiques et, enfin de compte, la macro-texture de la masse rocheuse mesurée, nous avons introduit le rapport de résistivité N64/N8. À l'UB, la résistivité de la roche minéralisée devrait augmenter au fur et à mesure que les textures gagnent en importance. Les veines associées à la minéralisation sont dominées par le quartz, les carbonates et de l'ankérite qui sont tous des matériaux résistifs. L'altération antérieure à l'événement de minéralisation principale se situe dans une fourchette de N64/N8 entre 0,5 et 1,0. L'altération associée avec l'événement de la minéralisation principale peut être divisée en veines riches en Cu-Au et seulement riche en Au. Les veines riches en Cu-Au (qui sont dominées par l'épidote et l'altération du k-feldspath) se situent entre 1,0 et 2,5 tandis que les veines riches en Au (qui sont dominées par l'épidote, l'ankérite et l'altération de la séricite) se situent entre 2,5 et 3,5. L'altération post-minérale occupe des rapports allant de 0,5 à 1,0. Les brèches et les failles sont associées à des veines riches en carbonate et en Au et ont un effet important sur le rapport N64/N8. Nous avons également constaté que la minéralisation riche en Cu-Au à proximité de la zone de stock-work (un ensemble de veines et de brèches hydrothermales à proximité des intrusions felsiques centrales du gisement) présente un rapport de résistivité plus élevé que la minéralisation distale. Les fractures et les conditions de forage ont été étudiées. Nous avons conclu que celles-ci n'ont pas d'effets significatifs lorsqu'elles sont comparées aux effets des mécanismes d'altérations. Nous concluons que les textures qui sont souvent associées aux plus hautes teneurs de la minéralisation peuvent être séparées de la roche hôte en comparant les mesures obtenues à partir de différents espacements d'électrodes. La polarisation provoquée (IP) sert de pont entre la susceptibilité magnétique et la résistivit é, car elle est influencée par les mêmes processus géologiques (changements de grain et de texture). En raison de l'impact de l'échelle sur les caractéristiques texturales, le rapport IP IP641/IP161 a été créé. La signature IP entre les événements antérieurs, principaux et postérieurs à l'événement de minéralisation est restée relativement cohérente et n'était pas discernable par IP. La zone de stock-work contient cependant un halo de minéralisation de type skarn, qui a produit une anomalie IP notable. Des valeurs IP anormales ont également été observées aux contacts bréchifiés entre les unités I2Dm (syénite mafique) et V7 (basalte). Il s'agit probablement de magnétite aciculaire générée par le métasomatisme de contact dans ces régions, qui a été identifiée visuellement dans les forages de l'UB. Cependant, aucune microscopie n'a été réalisée sur les forages de cette étude et ne peut donc être confirmée.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.190 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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