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Enregistrement W2989633833 · doi:10.1029/2019gc008818

The Henkel Petrophysical Plot: Mineralogy and Lithology From Physical Properties

2020· article· en· W2989633833 sur OpenAlexaff
R J Enkin, T S Hamilton, William A. Morris

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMagnetiteIgneous rockMineralogyPetrophysicsFeldsparLithologyGeochemistryMineralParamagnetismQuartzMagnetic susceptibilityRock magnetismGeophysicsMagnetizationRemanencePorosityMaterials scienceChemistryMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Henkel plot (logarithm of magnetic susceptibility versus density of rock samples) reveals that most rocks fall on either a “magnetite trend” or a “paramagnetic trend.” Interpretation of gravity and magnetic surveys is improved when the mineralogical and lithological basis of these trends is understood. We present a quantitative mineralogical mixing model, involving the components QFC (quartz‐feldspar‐calcite), FM (ferromagnesian silicates), and M (magnetite) and discuss the geological processes which produce or modify these mixtures. Igneous rocks mostly plot on the magnetite trend, where the FM/M ratio is about 10. The density‐susceptibility mineralogical mixing model is compatible with the CIPW mineral calculation for igneous classification from chemical analyses. Sedimentary and metamorphic processes usually involve oxidation, reduction, and/or iron loss, all which are magnetite‐destructive and lead to petrophysical measurements along the paramagnetic trend where FM/M > 1,000. Mineralization, with the introduction of sulfides and oxides, leads to dense rocks which do not plot along the magnetite nor paramagnetic trends. This quantitative analysis provides a method to integrate geological processes in the interpretation of geophysical surveys.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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