Minéraux indicateurs pour les gîtes aurifères

La Chaire de recherche industrielle CRSNG-Agnico Eagle en exploration minérale est le fruit d’un partenariat entre Mines Agnico Eagle, le ministère des Ressources naturelles et de la Faune, le CRSNG et l’Université Laval. Durant les 10 années de ses 2 mandats, elle s’est bâti une réputation internationale comme l’un des pôles d’excellence dans l’utilisation des minéraux indicateurs en exploration minérale. L’équipe a développé des méthodes utilisant une série de minéraux (scheelite, tourmaline, rutile, or, chalcopyrite) pour reconnaître la source de minéraux indicateurs dans les dépôts de surface. La conférence fera un bref survol des principaux résultats obtenus par l’équipe de la Chaire.

Auteurs : Étienne Brouard (CGC-Ottawa), Martin Roy (UQAM) et Hugo Dubé-Loubert (MRNF)

Le territoire du Québec a été affectées par les grandes glaciations du Quaternaire et fût l’hôte d’un des secteurs (dômes) les plus dynamiques des inlandsis nord-américains. Ceci se reflète par des enregistrements géomorphologiques et sédimentaires riches et variés. D’ailleurs, la couverture de dépôts glaciaires masque le socle rocheux un peu partout dans la province, formant ainsi un environnement géologique non traditionnel en exploration minérale.

Malgré l’importance de ces enregistrements géologiques, l’état des connaissances sur l’architecture des dépôts de surface et la géomorphologie glaciaire demeure encore fragmentaire et le niveau de cartographie est aussi très variable à l’échelle de la province du Québec.

Une grande quantité de données et de connaissances sur la géologie Quaternaire du Québec a été générée au cours des dernières décennies, à travers de nombreuses campagnes de cartographie et divers travaux de recherche scientifique. Cependant, la plupart de ces données ont été produites à diverses échelles (locales, régionales), ce qui complique l'uniformisation et la mise à l’échelle des différents travaux, en plus de limiter la mise sur pied de synthèses cartographiques qui permettraient une vision globale des différents processus glaciaires ayant façonnés le Québec. À cet égard, la carte glaciaire du Canada de la Commission géologique du Canada représente encore aujourd’hui le seul outil de référence, mais cet ouvrage synthèse date de plus de 50 ans.

Dans ce contexte, des travaux de compilation de données géologiques et cartographiques Quaternaires ont été entrepris dans le but de produire une carte glaciaire du Québec et ainsi permettre une mise à jour l’état des connaissances, tant au point de vue des grands ensembles sédimentaires de surface que des différentes formes de terrain glaciaires.

La compilation d’informations, nécessaire à la réalisation de ces cartes, a aussi permis de produire des synthèses géologiques régionales, mettant en relief les principales caractéristiques quaternaires inhérentes à chacune de ces régions, notamment sur la nature et la couverture spatiale des différents dépôts et écoulements glaciaires. Ces travaux synthèses et ces cartes permettront d’identifier les secteurs en déficit de connaissance et pourront ainsi aider à l’élaboration de futurs projets d’acquisition, en plus de servir de guides à l’exploration minérale ou encore comme outils académiques. Numéro de contribution de RNCan: 20230294

Auteurs : Juan Bello Rodriguez , Georges Beaudoin (Université Laval) et Isabelle McMartin (CGC-Ottawa)

Dans les zones de pergélisol, les marmites de boue (ventres-de-bœuf) sont des éléments géomorphologiques communs causés par la cryoturbation dans les sédiments glaciaires, d’où leur importance dans les études touchant les minéraux indicateurs (MI). Notre étude cherche à déterminer si la dynamique du mouvement interne dans ces marmites de boue pouvait conduire à un tri vertical des MI dans la couche active. L’étude a été effectuée sur le gisement aurifère orogénique d’Amaruq, dans le nord du Canada (Nunavut). Nous avons échantillonné le till le long de profils verticaux jusqu’à une profondeur d’environ 1,3 m dans deux tranchées situées à environ 1,5 km en aval glaciaire du gisement. Ces profils exposaient la partie centrale de deux marmites bien définies, dont l’une atteignait la surface du pergélisol (à 1,30 m de profondeur). La fraction < 2 mm des concentrés de minéraux lourds de tous les échantillons prélevés dans ces profils contenait de l’or et de la scheelite. Cependant, l’abondance de ces MI dans ces différents profils présentait des variations verticales qui n’étaient pas cohérentes, alors que la taille et la morphologie des grains d’or ne montraient pas de tendances claires. Les MI étaient plus abondants dans le till à l’intérieur du pergélisol que dans la couche active sus-jacente. Une marmite localisée à environ 30 cm de profondeur montrait un nombre plus élevé de grains d’or et de scheelite dans la partie centrale de la marmite. La composition chimique de l’or (< 400 µm), de la scheelite et de la chalcopyrite (0,25 à 2 mm) analysée à la microsonde électronique et par LA-ICP-MS démontre que la plupart de ces minéraux proviendraient du gisement d’or d’Amaruq. Cependant, aucun d’entre eux ne montrait de tendances de composition systématiques en fonction de la profondeur. En conclusion, les propriétés des MI (abondance, morphologie, taille et chimie des minéraux) dans les marmites de boue ne présentent pas de variation systématique en fonction de la profondeur. Cette étude suggère que les processus de cryoturbation ne conduisent pas à un fractionnement vertical uniforme des minéraux indicateurs dans les marmites de boue en raison de l’implication de multiples variables dans le processus de congélation-décongélation.

Auteurs : Léa Géring, Antoine Nadeau, Georges Beaudoin et Carl Guillemette (Université Laval)

Les minéraux indicateurs sont dispersés dans les dépôts superficiels sous la forme de grains clastiques. Ils sont très utiles en exploration minérale pour le traçage des minéralisations ou des altérations hydrothermales présentes dans le substrat rocheux. Leur nombre, leur composition, leur forme et leur proportion (relative) dans les fractions de minéraux lourds doivent être étudiés afin d’évaluer la nature et la distance de la source minéralisée. Ce projet vise à automatiser la collecte de ces quatre types d’informations afin d’améliorer la fiabilité et la rapidité de la méthode. Notre approche automatisée repose sur la cartographie des intensités élémentaires en fluorescence X combinée aux photographies des échantillons. Les données de fluorescence sont acquises à l’aide d’un appareil Tornado M4 (Bruker) avec un temps d’acquisition de 3 ms par pixel afin d’optimiser la précision des mesures. Le traitement commence par la réalisation d’une carte des grains en utilisant des méthodes de seuillage sur les données de fluorescence, puis un filtre médian est appliqué pour lisser les bordures des grains avant l’étape de segmentation par la méthode de ligne de partage des eaux (watershed segmentation – logiciel PyImageJ). Une opération intermédiaire a pour but de détecter les grains polyminéraliques et de définir les bordures des différents minéraux composant ces grains. Le traitement des données de fluorescence proprement dites consiste à additionner le signal enregistré par les 9 pixels centraux de chaque grain. Cette information sert d’entrée dans un algorithme de type arbre décisionnel qui sert à identifier le minéral qui compose le grain. Les paramètres de forme sont calculés à partir de l’image optique (photographie) de l’échantillon, car les images générées par µXRF comportent une déformation en raison de l’inclinaison du faisceau primaire. L’image optique doit être co-enregistrée avec les données µXRF afin d’utiliser les centroïdes de la carte des grains comme données d’entrée afin de guider un modèle d’intelligence artificielle (Segment Anything de Meta). Ce dernier permet de détecter avec précision les contours de grains et d’y associer un masque binaire à partir duquel sont calculés la circularité, l’arrondi et l’allongement.

Suivre la dispersion des grains d’or dans l’environnement secondaire dans le but de trouver la source de la minéralisation est une méthode qui a fait ses preuves… mais pas partout! Certains secteurs, tel le nord de l’Abitibi, présentent des traînées avec des comptes de grains d’or anomaux dont les sources sont encore inconnues. Les nouvelles technologies de caractérisation des grains permettent de décrire les modifications de la signature de ceux-ci dans l’environnement secondaire, ce qui a mené à l’élaboration d’un modèle de dispersion tenant compte du recyclage des sédiments glaciaires. Cette approche permet notamment de discriminer les anomalies significatives de celles associées à la nature stochastique du bruit de fond. Divers exemples provenant du Québec et d’ailleurs seront présentés lors de cette conférence.

Auteurs : Enzo Caraballo, Georges Beaudoin (Université Laval) et Sarah Dare (UQAC)

La chalcopyrite est un sulfure de cuivre et de fer que l’on trouve dans une grande variété de gîtes minéraux. Sa composition en éléments en traces est très variable. Plusieurs études ont proposé que la chalcopyrite pouvait constituer un minéral indicateur pour l’exploration. Afin de déterminer les critères géochimiques permettant son utilisation dans ce contexte, des chalcopyrites provenant de 8 types de dépôts distribués à l’échelle mondiale (2 magmatiques et 6 hydrothermaux) ont été analysées par microsonde électronique (EPMA) et par ablation laser et spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif (LA-ICP-MS). La composition en éléments en traces de la chalcopyrite a été examinée à l’aide de méthodes statistiques pour caractériser les variations dans les différents types de dépôts, lesquelles, combinées à l’apprentissage automatique, ont permis le développement de modèles de discrimination.

Les différences les plus importantes se situent au niveau des compositions des chalcopyrites provenant des systèmes magmatiques et hydrothermaux. Cette différence est marquée par le contenu en nickel, enrichi dans la chalcopyrite magmatique par rapport à celle d’origine hydrothermale. Dans les systèmes magmatiques, la composition en éléments en traces dans la chalcopyrite reflète deux principaux processus : 1) l’interaction magma/liquide sulfuré (facteur-R) pendant la cristallisation, et 2) la cristallisation fractionnée du liquide sulfuré dans les dépôts de sulfures de Ni-Cu. Cet élément est à la base des modèles de classification supervisée utilisant l’analyse discriminante par les moindres carrés partiels (PLS-DA) développés dans cette étude. Ces modèles permettent de discriminer les deux types de dépôts magmatiques étudiés (EGP lités ou sulfures à Ni-Cu) et le type riche en Cu et en Fe. De même, la concentration des éléments en traces dans la chalcopyrite dans les dépôts de SMV varie en fonction de la composition de la roche encaissante, la température et de la nature du fluide hydrothermal. La méthode PLS-DA indique que la composition en éléments en traces dans ces dépôts varie également en fonction des sous-types lithostratigraphiques. Ainsi, trois modèles de prédiction Random Forest (RF) permettent de discriminer les chalcopyrites des 6 contextes lithostratigraphiques reconnus pour les SMV (bimodal mafique, bimodal felsique, etc.). Finalement, trois modèles RF ont été développés afin de classifier la chalcopyrite parmi les 8 types de dépôts. Ces modèles ont été testés sur des données compilées de la littérature et sur des grains de chalcopyrite récupérés de sédiments de till et d’eskers de la Province de Churchill au Québec afin d’illustrer l’utilisation de la chimie de la chalcopyrite pour déterminer sa provenance aux fins d’exploration minérale.

Les éléments en traces dans la chalcopyrite montrent d’importantes variations pour un même type de dépôt; néanmoins, cette signature est particulière à chaque contexte de formation. Cela démontre le fort potentiel de cette méthode pour déterminer la source des minéralisations, comme par les modèles de discrimination. Cette étude démontre que la chalcopyrite peut être utilisée comme un minéral indicateur dans les sédiments glaciaires et offre la possibilité d’appliquer cette méthode en exploration minérale.

Auteurs : Arnaud Back, L. Paul Bédard, Cyril Kana Tepakbong, Julien Maitre (UQAC), Kévin Bouchard, Amadou Barry (UMR INRS-UQAC) et Réjean Girard (IOS Services géoscientifique)

En exploration minérale, l’identification et le comptage des minéraux sont essentiels à l’étude des sédiments glaciaires. L’apprentissage automatisé basé sur des photographies ou des photomicrographies pourrait être un moyen rapide et efficace d’identification et de quantification des minéraux. Malgré l’augmentation rapide du nombre d’articles traitant de la reconnaissance des minéraux à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatisé, peu de recherches ont porté sur les effets du processus d’acquisition d’images. L’identification de minéraux à partir d’images ou la description mathématique des grains sont des tâches complexes nécessitant une réduction de la variabilité à la source, soit lors de l’acquisition des images. Pour répondre à cette exigence, nous avons développé un protocole d’acquisition d’images pour les microscopes optiques. Notre protocole se concentre sur deux objectifs principaux : 1) assurer la reproductibilité et 2) réduire les effets parasites des images de minéraux. En ce qui concerne la reproductibilité, le protocole détaille la gestion des incertitudes associées à la caméra et au système optique, l’utilisation d’une jauge de couleur comme référence et la paramétrisation des conditions d’acquisition, telles que la lumière externe. Pour l’amélioration des images, il précise le choix de l’éclairage et son impact sur la précision de l’algorithme, le choix de l’objectif et la calibration de la balance des blancs. Le protocole a ensuite été testé lors d’une étude de cas portant sur la reconnaissance automatisée de minéraux dans des tills à partir de photomicrographies et d’un algorithme d’apprentissage automatisé. L’échantillon étudié était un concentré de minéraux lourds provenant de tills comprenant 20 espèces minérales dûment caractérisées par un minéralogiste. Grâce à ces images, il a été ensuite possible d’extraire de nombreuses caractéristiques du grain qui se regroupent en quatre grandes catégories : la taille, la forme, l’angularité et la texture de surface. La multitude d’outils répertoriés lors d’une revue de littérature très étendue (>274 articles) a nécessité un travail de compréhension et de tri de ces outils afin de fournir une description conforme et normalisée des caractéristiques de chacun des grains. Le développement conjoint de la reconnaissance automatisée des minéraux et de la description de grains grâce à l’analyse d’images au microscope optique fournira une alternative économique aux techniques classiques d’analyse minéralogique quantitative.