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Enregistrement W4302305767 · doi:10.2138/am-2022-8668

Assimilation of xenocrystic apatite in peraluminous granitic magmas

2022· article· en· W4302305767 sur OpenAlexaff
D. B. Clarke, Daniel E. Harlov, James M. Brenan, Anne Jähkel, Sarah B. Cichy, Franziska Wilke

Notice bibliographique

RevueAmerican Mineralogist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApatiteGeologyMagmaLiquidusHydrothermal circulationMineralogyGeochemistryFeldsparQuartzChemical compositionPhase (matter)ChemistryVolcano

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apatite is a ubiquitous phase in granite plutons and in most adjacent country rocks, thus contamination of a granite magma with wall-rock material results in two genetic types of apatite in the magma: cognate and foreign. These two textural and chemical varieties of apatite undergo textural and compositional changes to reach physical and chemical equilibrium (perfect assimilation) in the melt. Our experiments replicate the conditions in such contaminated granites. The starting materials consist of a peraluminous synthetic SiO2-Al2O3-Na2O-K2O (SANK 1.3) granite gel with A/NK of 1.3, synthetic F-apatite, synthetic Cl-apatite, and natural Durango apatite. Initial experiments in cold-seal hydrothermal pressure vessels at magmatically realistic temperatures of 750 °C and pressures of 200 MPa produced negligible reactions, even after run times of 2000 h. Instead, we used an argon-pressurized internally heated pressure vessel with a rapid-quench setup at temperatures of 1200 °C, pressure of 200 MPa, and run durations of 192 h. An advantage of this high temperature is that it exceeds the liquidus for quartz and feldspar; therefore, apatite is the only solid phase in the run products. The starting composition of each run was 90 wt% SANK 1.3 granite gel and 10 wt% crushed apatite (consisting of one, two, or three varieties), with and without 4 wt% added H2O. Run products were examined by SEM for texture and by EMPA and LA-ICP-MS for composition. The starting synthetic granite composition contains no Ca, F, Cl, or REEs thus, in every run, apatite was initially undersaturated in the melt. In all experiments, most large apatite grains consisted of anhedral shards with rounded corners, most small apatite grains were round, and a small proportion of apatite grains developed one or more crystal faces. In experiments with two or three apatite compositions, the run-product apatite grains had compositions intermediate between those of the starting-material grains, and they were homogeneous with respect to Cl, and probably F, but not with respect to REEs. The processes to reach textural equilibrium consist of dissolution until the melt is saturated in apatite, followed by Ostwald ripening to eliminate small grains and to develop crystal faces on larger ones. The processes to reach chemical equilibrium consist of dissolution of apatite, diffusion of cations (Ca, P, REE) and anions (F, Cl, OH) through the silicate melt, and solid-state diffusion in the undissolved apatite grains. The halogens approached chemical equilibrium in all experiments, but in the experiments containing Durango apatite, the REEs have not. Models involving radial diffusion into spherical apatite grains at the temperatures of the experiments show complete re-equilibration of the halogens, but changes in the REE concentrations affecting only the outer few micrometers. We conclude that the rate of chemical equilibrium for the halogens is greater than the rate of physical equilibrium for texture, which in turn is greater the rate of chemical equilibrium for REEs. We illustrate these processes with a natural example of contaminated granite from the South Mountain Batholith in Nova Scotia. Given that all granites are contaminated rocks, we propose that future petrogenetic studies focus on developing techniques for a minerals-based quantitative estimation of contamination (QEC).

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0070,000

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 GPT0,193
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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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