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Enregistrement W3186340384 · doi:10.1093/gji/ggab293

Thermal conductivity of Triassic evaporites

2021· article· en· W3186340384 sur OpenAlexaff
Cristina Pauselli, Gianluca Gola, G. Ranalli, Paolo Mancinelli, Fabio Trippetta, Paolo Ballirano, Massimo Verdoya

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Perugia
Mots-clésEvaporiteGeothermal gradientGeologyAnhydriteThermal conductivitySedimentary rockCrustMineralogyGypsumGeochemistryGeophysicsPetrologyThermodynamicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Evaporites occur in various geological environments: sedimentary basins, orogenic belts, where they often act as tectonic decoupling layers, and as top-seals in hydrocarbon fields. In all cases, they affect the temperature distribution in the upper crust, as their thermal conductivity is relatively higher with respect to other sedimentary rocks. High heat conduction through evaporites enhances the geothermal gradient above the evaporitic layer and decreases it below, with potential consequences for surface heat flow, depth of the brittle–ductile transition and low-enthalpy geothermal exploitation. An accurate determination of their thermal conductivity is therefore necessary. We estimate the thermal conductivity of evaporitic rocks with a two-pronged method. First, an exhaustive review of the literature allows the determination of the conductivity for the main evaporitic minerals and of their variation with temperature. Secondly, in order to assess the effects of compositional variability, we select six samples of Triassic evaporites from the Apennines (from both outcrops and boreholes) and measure their mineralogical composition and thermal conductivity. The composition has a strong effect on conductivity, which goes from 5 W m–1 K–1 when anhydrite or dolomite are volumetrically predominant, to 2 W m–1 K–1 when gypsum is predominant. We also use various mixing models (where the rock conductivity is estimated from the mineralogical composition) and find sufficient agreement between measured and predicted values to justify the use of such models when direct measurements are not available. Finally, as an illustrative example of the thermal consequences of evaporites in the upper crust, we model the variations of temperature and surface heat flow caused by the occurrence of evaporitic layers of different thickness. The results show that the effects on crustal geotherms and the distribution of seismicity can be significant.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,972

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)0,0290,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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