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Enregistrement W4226192548 · doi:10.1093/petrology/egac021

Partitioning Behaviors of Cobalt and Manganese along Diverse Melting Paths of Peridotitic and MORB-Like Pyroxenitic Mantle

2022· article· en· W4226192548 sur OpenAlexaff
Chen Chen, Zhuosen Yao, Christina Yan Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Petrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPeridotiteMantle (geology)GeologyGeochemistryMantle wedgeAdakiteTransition zoneBasaltPartial meltingMantle plumeOceanic crustPetrologySubductionLithosphereTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Co, Mn, Fe, and Ni contents of olivine phenocrysts and host basalts are sensitive to source mantle lithology, which suggests they may be used to constrain the processes of mantle melting and identify basalts formed from non-peridotitic (i.e. pyroxenitic) mantle sources. Here, we use a new comprehensive, forward model involving multiple parameters to simulate partitioning of Co and Mn during partial melting of the mantle in different tectonic settings: (1) polybaric continuous melting of peridotite mantle in mid-ocean ridges can generate melts that show decreasing Co and Mn with increasing degrees of melting so that the mid-ocean ridge basalts (MORBs) contain ~39–84 μg/g Co and ~900–1600 μg/g Mn; (2) flux-melting of the mantle wedge in subduction zones tends to produce a melt that has Co increasing from ~24 to 55 μg/g and Mn from ~500 to 1110 μg/g with increasing temperature; (3) melts produced by isobaric melting of the subcontinental lithospheric mantle are also sensitive to increasing temperature and have ~35–160 μg/g Co and ~800–2600 μg/g Mn; (4) decompression melting of peridotite related to the mantle plume generates melts containing ~45–140 μg/g Co and ~1000–2000 μg/g Mn, and the abundances of these metals decrease with increasing degrees of melting; and (5) partitioning behaviors of Co, Mn, and Ni during decompression melting of MORB-like pyroxenite contrast with those during decompression melting of peridotite due to the different mineralogy and compositions in mantle lithologies, and the MORB-like pyroxenite-derived melt is metal-poor with ~25–60 μg/g Co, ~290–1600 μg/g Mn, and ~160–340 μg/g Ni. Although high-Ni, low-Mn forsteritic olivine phenocrysts and high melt Fe/Mn ratio have been proposed as diagnostic indicators of pyroxenitic components in the mantle, our models show that these features can be also generated by melting of peridotite at greater depth (i.e. a high pressure and temperature). To quantify the effect of high-pressure melting of peridotite on these diagnostic indicators, we modeled the correlations of melt Fe/Mn and olivine Co, Mn, and Ni contents with melting depth along the decompression melting path of a thermal plume. When Fe/Mn ratios of basalts and/or compositions of olivine phenocrysts deviate significantly from our modeled correlation lines, high-pressure melting of peridotite cannot explain these data, and the existence of pyroxenitic component in the mantle source is likely required. The pyroxenite-derived melt is modeled to be Ni-poor, but mixing with a peridotite-derived melt can strongly increase the partition coefficient of Ni between olivine and mixed melt, resulting in the generation of high-Ni olivine phenocrysts in plume-associated magmatic suites.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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