Quantification of the water content in synthetic glasses and natural melt inclusions using confocal Raman spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The importance of water in controlling magmatic ore-forming processes cannot be understated.To accurately constrain the water content in these systems, the application of confocal 532 nm laser Raman spectroscopy was evaluated on silicate glasses of varying bulk composition and water content with a final goal of testing the method developed on hydrous melt inclusions from natural samples.Water derivation is ultimately based on the ratio between areas of the silicate region at 700-1250 cm -1 and the O-H region at ~3600 cm -1 of the Raman spectra.Calibration of this method was carried out using hydrous synthetic glasses of rhyolitic, dacitic, and trachytic compositions with a range in water contents (2.68 to 6.59 wt% H2O).This study identified important steps for spectral treatment in the water quantification process, including baseline correction of the spectra and application of the frequency-temperature correction.The largest source of error for this determination was identified as a combination of glass sample heterogeneity and variations in the baseline correction of the spectra.The phenomenon of fluorescence, in coloured or impure glasses, obscures the water band and makes baseline corrections difficult.This was investigated through comparison of hydrous and anhydrous synthetic glasses of the same composition to evaluate a correction protocol, and the use of near-UV excitation sources to reduce fluorescence.Finally, this method was applied to natural, quartz-hosted melt inclusions from Late Paleozoic rhyolites from Southern New Brunswick.Ultimately, the method developed enables constraining of water content to within an average ~0.85 wt% accuracy for both synthetic glasses and natural melt inclusions.This is sufficient to differentiate between degassed vs. undegassed liquids, or melts trapped at contrasting crustal depths.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».