Viscosity of Magmatic liquids: a model.
Notice bibliographique
Résumé
The viscosity of silicate melts controls magma transport dynamics, eruption style and rates of physicochemical processes (e.g., degassing, crystallization) in natural magmas. Thus a comprehensive viscosity model for magmatic liquids has long been a goal of earth scientists. Here we present a model that predicts the non-Arrhenian Newtonian viscosity of silicate melts as a function of T and melt composition, including the rheologically important volatile constituents H2O and F. Ourmodel is based on >1770 measurements of viscosity on multicomponent anhydrous and volatile-rich silicate melts. The non-Arrhenian T-dependence of viscosity is accounted for by the VFT equation [log ?=A+B/(T(K)-C)]. The optimization assumes a common, high-T limit (A) for silicatemelt viscosity and returns a value for this limit of -4.55 (+0.2) (e.g., log ?~10-4.6 Pa s). All compositional dependence is ascribed to the parameters B and C and is accounted for by an additional 17model coefficients. Our model is continuous in composition- and temperature-space and predicts the viscosity of natural volatile-bearing silicate melts (SiO2, Al2O3, TiO2, FeOtot, CaO, MgO,MnO, Na2O, K2O, P2O5, H2O, F2O-1) over fifteen log units of viscosity (10-1–1014 Pa s). The model for viscosity can also predict other transport properties including glasstransition temperatures (Tg) and melt fragility (m). We show strong systematic decreases in Tg and m with increasing volatile content. This pattern has implications for predicting styles of volcanic eruption and understanding silicate melt structure. Our model transforms a quarter-century of experimental study of melt viscosities, into a parameterisation having a predictive capacity thatmakes it relevant to diverse fields of research including: volcanology, geophysics, petrology and material sciences.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».