MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3023143593 · doi:10.2138/am-2020-6841

Polymerization during melting of ortho- and meta-silicates: Effects on Q species stability, heats of fusion, and redox state of mid-ocean range basalts (MORBs)

2020· article· en· W3023143593 sur OpenAlexaff
H.W. Nesbitt, G.M. Bancroft, Grant S. Henderson

Notice bibliographique

RevueAmerican Mineralogist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndothermic processPolymerizationChemistryForsteriteNatural bond orbitalMelting pointCrystallographyPhysical chemistryDensity functional theoryMineralogyPolymerComputational chemistryOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 29Si NMR and Raman spectroscopic studies demonstrate that fusion of crystalline orthosilicates and metasilicates produces melts more polymerized than their precursor crystals. Forsterite, for example, consists of 100% Q0 species, whereas its melt consists of ~50 mol% of Q1 species (Q = a Si tetrahedron and the superscript indicates the number of bridging oxygen atoms in the tetrahedron). Polymerization during melting can be rationalized from an energetics perspective. Si-NBO-M moieties of Q species are more susceptible to librational, rotational, and vibrational modes than are Si-BO-Si moieties (NBO = non-bridging oxygen; BO = bridging oxygen; M = counter cation). Thermal agitation activates these additional modes, thus increasing the CP and free energy of melts. The reaction of Qn to Qn+1 species during melting eliminates Si-NBO-M moieties and produces Si-O-Si moieties that are less susceptible to the additional modes, thereby minimizing the CP of melts. By decreasing the abundances of Q0, Q1, and Q2 species in favor of Q3 and Q4 species, melts become more stable. In the absence of polymerization, melting temperatures of minerals would be appreciably greater than observed. Polymerization involves formation of Si-O bonds, which are strongly endothermic (Si-O bond dissociation is ~798 kJ/mol). The large heats of fusion (ΔHf) of orthosilicates result primarily from polymerization reactions during melting (ΔHf of forsterite, fayalite, and tephroite are ~142, ~92, and ~90 kJ/mol). The fusion of metasilicates and sorosilicates (e.g., pyroxenes and melilites) involves endothermic polymerization and exothermic depolymerization reactions, although the former dominates. These reactions tend to negate each other during melting, yielding less positive ΔHf values than observed for orthosilicate fusion (e.g., ΔHf of enstatite, diopside, pseudowollastonite, and åkermanite are ~73, ~69, ~57, and ~62 kJ/mol). Where polymerization and depolymerization reactions are absent ΔHf is low and is due mostly to disordering during melting (e.g., ΔHf of cristobalite iŝ8.9 kJ/mol). Experimental evidence indicates that ferric iron is present as a negatively charged oxy-anionic complex in melts (e.g., [FeO2]1–) so that oxidation of Fe2+ should proceed according to: 4Femelt2+ + 1O2 + 6Omelt2−→4[FeO2]melt1−. Free oxygen (O2–), a by-product of polymerization reactions, drives the reaction to the right. Midocean ridge basalts (MORBs) consequently should be more oxidized than their source (e.g., lherzolites) or their residues (e.g., harzburgites). Extraction of melt from the upper mantle and deposition in the crust should produce a crust more oxidized than its upper mantle source. Production of O2– during melting and its presence in alkali-rich magmas also explains the alkali-ferric iron effect.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican MineralogistMême sujetGeological and Geochemical AnalysisTravaux en français237 207