Buoyant replenishment in silicic magma reservoirs: Experimental approach and implications for magma dynamics, crystal mush remobilization, and eruption
Notice bibliographique
Résumé
We present new experiments on replenishment of rhyolite magma chambers by rhyolite magma using corn syrup‐water solutions. We emphasize small density contrasts and show that buoyancy is the key controlling factor for whether injections will rise to the top (if buoyant) or pond at the base (if denser). During emplacement, we observe little or no mixing of the injected liquid with the reservoir liquid, as predicted by the fact that our injections have low Reynolds numbers (<10, typically). At later stages, the low‐buoyancy (≤1 kg m−3) injected liquid, which has accumulated at the top of the reservoir, undergoes mixing with the reservoir liquid, which may originate by the gravitational destabilization of a thin layer of denser resident liquid trapped above the injected liquid layer. The presence of a basal crystal mush, modeled by acrylic beads in a corn syrup‐water solution matrix is also considered. Slightly buoyant injections entrain a small fraction of mush particles to the top of the overlying liquid layer. Entrainment efficiency increases dramatically for high‐buoyancy injections. We hypothesize that the injected liquid can entrain a maximum quantity of mush particles, which corresponds to the amount required for the injected liquid/mush particle suspension to attain neutral buoyancy in the resident liquid. Hence for silicic systems, a replenishing melt can entrain up to 12.5% crystals during its ascent through the mush. Our results have implications for rhyolites bearing crystals with disequilibrium features, as they may represent mush crystals remobilized by a replenishing silicic magma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».