Studies of mineral composition of ores of the Kumtor deposit (Central Tien Shan) by QXRD and XRF methods

封面

如何引用文章

全文:

详细

Samples of various mineral ore types of the Kumtor gold deposit (Central Tien Shan) were studied using XRF method on a TORNADO M4 analyzer by digital processing of images of the elemental scanning maps to reveal the possibilities of this method to measure the mineral composition of ores without using the AMICS electronic mineral database. During the experimental work, the optimal parameters of elemental analysis and scanning of samples were selected, which allow maximum information with minimal time and expenses. The experimental analyses enabled us to estimate the semi-quantitative content of major ore-forming non-metallic and ore minerals and to establish the possible presence of minerals previously unknown in the composition of ores (barytocalcite, viterite, ferrinatrite, etc.). The macro- and microscopical identification of these minerals is problematic, although their relative content locally reaches several weight percents.

作者简介

А. Shevkunov

Kyrgyz Institute of Mineral Raw Materials

编辑信件的主要联系方式.
Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
吉尔吉斯斯坦, pr. Mira 66, Bishkek, 720001

А. Guda

Southern Federal University

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
俄罗斯联邦, ul. Sladkova 178/4, Rostov-on-Don, 344090

А. Skorynina

Southern Federal University

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
俄罗斯联邦, ul. Sladkova 178/4, Rostov-on-Don, 344090

S. McKnight

University of Ballarat

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru

School of Science & Engineering

澳大利亚, University Drive, Mount Helen

参考

  1. [Automated analyzer of optical-mineralogical studies of rocks, ore and ore concentrates «Mineral C7»] (2018). https://siams.com/minerals7. (in Russian).
  2. [A guide for users of the Adobe Photoshop software] (2022). https://helpx.adobe.com/ru/photoshop/using/layer-basics.html. (in Russian).
  3. Anikin S.I. (1992) [Geology and mineralogical and geochemical features of gold-tellurium-rare-metal mineralization in the carbonaceous strata of the Vendian Kumtor ore field (Central Tien Shan)]. Avtoreferat dissertatsii kandidata geologo-mineralogicheskih nauk [Abstract of Dissertation of the Candidate of Geological-Mineralogical Sciences]. Bishkek, BPI. (in Russian). 20 с.
  4. Beckhoff B., Kanngießer B., Langhoff N. et al. (2006) Handbook of practical X-ray fluorescence analysis. Berlin, Heidelberg, Springer. 876 p.
  5. Bogdetsky V.N., Matveenko V.G., Tumanov B.M. (1981) [Geological position of gold-tungsten mineralization in carbonaceous shales on example of one Tien Shan deposit]. In: Stratiformnye mestorozhdeniya tsvetnyh i redkih metallov v chernoslantsevyh formatsiyah [Stratiform deposits of non-ferrous and rare metals in black shale complexes]. Frunze, FPI, 101–105. (in Russian).
  6. Godovikov A.A. (1975) [Mineralogy]. Moscow, Nedra. 520 p. (in Russian).
  7. Gonzalez R., Woods R. (2012) [Digital image processing]. Moscow, Technosphere. 1104 p. (in Russian).
  8. Ivanov S.M., Ansdell K.M., Melrose D.L. (2000) Ore texture and stable isotope constraints on ore deposition mechanisms at the Kumtor lode gold deposit. Gold in 2000. Littleton, Society of Economic Geologists, Poster Session Extended Abstracts Volume, 47–52.
  9. Nikonorov V.V. (1993) [A new type of gold mineralization in Kyrgyzstan]. Geologiya rudnykh mestorozhdeniy [Geology of Ore Deposits], 35(5), 450–454. (in Russian).
  10. Shemetova A.A. (2022) [Experience of using an automated mineral analysis system (MLA) for gold ores]. https://geowebinar.com/seminar-mineralogy-vims-2022. (in Russian).
  11. Shevkunov A.G., Bashkirov A.P. (2013) [Conditions of the origin of the mineral-forming system and the dynamics of its evolution on example of the Kumtor deposit]. Materialy vserossiyskoy konferentstsii «Rudoobrazuyushchie processy: ot geneticheskikh kontseptsiy k prognozu i otkrytiyu novykh rudnykh provintsiy i mestorozhdeniy» [Materials of the All-Russian Conference «Ore-Forming Processes: from Genetic Concepts to the Forecast and Discovery of New Ore Provinces and Deposits»]. Moscow, IGEM RAN, pp. 173–174. (in Russian).
  12. Shevkunov A.G., Maslennikov V.V., Large R.R., Maslennikova S.P., Danyushevsky L.V. (2018) [Geochemical features of pyrite types of the Kumtor gold deposit, Kyrgyzstan]. Mineralogiya [Mineralogy], 4(4), 22–40. (in Russian).
  13. Vasiliev P.V., Gu I., Fandrich R. (2010) [Application of a MLA automatic mineral disclosure analyzer for assessing the quality of mineral raw materials]. www.eco-oos.ru. (in Russian).
  14. M4 TORNADO AMICS. Automated Mineral Analyzer for Mining and Geosciences (2022) www.bruker.com/m4tornado.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».