Исследование минерального состава руд месторождения Кумтор (Срединный Тянь-Шань) методами QXRD и XRF

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Методом XRF на анализаторе TORNADO M4 исследованы образцы из разных минеральных типов руд золото-(вольфрам)-сульфидного месторождения Кумтор (Срединный Тянь-Шань) путем цифровой обработки изображений поэлементных карт сканирования с целью установления возможности применения этого метода для количественной оценки минерального состава руд без использования электронной базы данных минералов AMICS. Подобраны оптимальные параметры проведения элементного анализа и сканирования образцов, позволяющие получить максимальную информацию при минимальных затратах времени и средств. Проведенные анализы позволили оценить содержание основных рудообразующих нерудных и рудных минералов на полуколичественном уровне, а также установить признаки возможного присутствия минералов, ранее неизвестных в составе руд (баритокальцит, витерит, ферринатрит и др.). Визуально и при микроскопических исследованиях выделение таких минералов проблематично, хотя их относительное содержание достигает в ряде случаев нескольких массовых процентов.

Об авторах

А. Г. Шевкунов

Кыргызский институт минерального сырья

Автор, ответственный за переписку.
Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
Киргизия, пр. Мира 66, Бишкек, 720001

А. А. Гуда

Южный Федеральный университет

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
Россия, ул. Сладкова 178/4, Ростов-на Дону, 344090

А. А. Скорынина

Южный Федеральный университет

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru
Россия, ул. Сладкова 178/4, Ростов-на Дону, 344090

С. В. Макнайт

Университет Балларат

Email: anatoly_shevkunov@mail.ru

Научная и инженерная школа

Австралия, Маунт Хелен

Список литературы

  1. Автоматизированный анализатор оптико-минералогических исследований горных пород, руды и рудных концентратов «Минерал С7» (2018) https://siams.com/minerals7.
  2. Аникин С.И. (1992) Геология и минералого-геохимические особенности золото-теллур-редкометального оруденения в углеродистых толщах венда Кумторского рудного поля (Срединный Тянь-Шань). Автореферат дис. к.г-м.н. Бишкек, БПИ. 20 с.
  3. Богдецкий В.Н., Матвеенко В.Г., Туманов Б.М. (1981) Геологическая позиция золото-вольфрамового оруденения в углеродистых сланцах на примере одного месторождения Тянь-Шаня / Стратиформные месторождения цветных и редких металлов в черносланцевых формациях. Фрунзе, ФПИ, 101–105.
  4. Васильев П.В., Гу И., Фандрич Р. (2010) Применение автоматического анализатора раскрытия минералов MLA для оценки качества минерального сырья. www.eco-oos.ru.
  5. Годовиков А.А. (1975) Минералогия. М., Недра, 520 с.
  6. Гонсалес Р., Вудс Р. (2012) Цифровая обработка изображений. М., Техносфера,. 1104 с.
  7. Никоноров В.В. (1993) Новый тип золотого оруденения в Кыргызстане. Геология рудных месторождений, 35(5), 450–454.
  8. Руководство для пользователей графического редактора Adobe Photoshop (2022) https://helpx.adobe.com/ru/photoshop/using/layer-basics.html.
  9. Шевкунов А.Г., Башкиров А.П. (2013) Условия зарождения минералообразующей системы и динамика ее развития на примере месторождения Кумтор. Материалы всероссийской конференции «Рудообразующие процессы: от генетических концепций к прогнозу и открытию новых рудных провинций и месторождений». М., ИГЕМ РАН, 173–174.
  10. Шевкунов А.Г., Масленников В.В., Ларж Р.Р., Масленникова С.П., Данюшевский Л.В. (2018) Геохимические особенности разновидностей пирита золоторудного месторождения Кумтор, Кыргызстан. Минералогия, 4(4), 22–40.
  11. Шеметова А.А. (2022) Опыт использования автоматизированной системы анализа минералов (MLA) для золотых руд. https://geowebinar.com/seminar-mineralogy-vims-2022.
  12. Beckhoff B., Kanngießer B., Langhoff N., et al. (2006) Handbook of practical X-ray fluorescence analysis. Berlin, Heidelberg, Springer, 876 p.
  13. 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.
  14. M4 TORNADO AMICS. Automated mineral analyzer for mining and geosciences (2022) www.bruker.com/m4tornado.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».