C20-C21-C23 tricyclic terpanes abundance patterns: Origin and application to depositional environment identification
Notice bibliographique
Résumé
Reconstruction of paleo-depositional environments in a sedimentary basin is often obstructed by the absence of typical environmental indicators in sedimentary rocks. Here, we propose a biomarker method using C 20 -C 21 -C 23 tricyclic terpanes (TTs) as a tracer, which is simple in analysis but robust to provide reliable and detailed environmental information. Based on the analysis of 271 C 20 -C 21 -C 23 TT data from 32 basins in 18 countries, we observed a relationship between C 20 -C 21 -C 23 TT abundance patterns and depositional environments. This relationship was attributed to the control of depositional environments on the input proportions of plankton and terrigenous plants, which act as two end-member precursors for the TTs in a depositional system. The various mixing proportions between these two end-members result in different C 20 -C 21 -C 23 TT abundance patterns associated with different depositional environments, e.g., C 20 >C 21 >C 23 TT in river-lake transitional, C 20 <C 21 <C 23 TT in marine or saline lacustrine environments, C 20 <C 21 >C 23 TT in freshwater lacustrine and C 20 >C 21 <C 23 TT in marine-continental transitional environments. In addition, the C 23 /C 21 TT ratio increases with elevated salinity of depositional water, and the C 21 /C 20 TT ratio increases with increasing water depths. Based on these observations, a discrimination diagram using C 23 /C 21 TT vs. C 21 /C 20 TT was developed for environmental identification. The validity of this C 20 -C 21 -C 23 TT biomarker method is well demonstrated by the rock samples with typical environmental indicators. This method is applicable in a broad spectrum of rocks and in maturities up to 2.4%Ro. Its strength was shown by a case study of a complex depositional system in the East China Sea Basin, which has been strongly affected by eustasy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».