Ferric Iron in CaTiO3 Perovskite as an Oxygen Barometer for Kimberlitic Magmas I: Experimental Calibration
Notice bibliographique
Résumé
A method to estimate the oxygen fugacity (fO2) during the crystallization of kimberlites is developed using the Fe content of CaTiO3 perovskite (Pv), a common groundmass phase in these rocks. With increasing fO2, more Fe exists in the kimberlitic liquid as Fe3þ, and thus partitions into Pv. Experiments to study the partitioning of Fe between Pv and kimberlite liquid were conducted at 100 kPa on simple and complex anhydrous kimberlite bulk compositions from 1130 to 13008C over a range of fO2 from NNO 5 to NNOþ 4 (where NNO is the nickel^nickel oxide buffer), and atNb and rare earth element (REE) contents in the starting materials of 0^5 wt % and 1500 ppm, respectively.The partitioning of Fe between Pv and kimberlite liquid is influenced mostly by fO2, although the presence of Nb increases the partition of Fe3þ into perovskite at a given T and fO2. Multiple linear regression (MLR) of all the experimental data produces a relationship that describes the variation of Fe andNbinPvwith fO2relative to theNNObuffer: NNO 050ð0021Þ Nb Feð0031Þ þ 0030ð0001Þ=0004ð00002Þ (uncertainties at 2s, and Nb and Fe as cations per three oxygens). Over the range of conditions of our experiments, this relationship shows no temperature (T) dependence, is not affected by the bulk Fe content of the kimberlite starting material and reproduces experimental data to within 1 log fO2 unit. KEY WORDS: kimberlites; oxygen fugacity; perovskite; ferric iron; magma
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».