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Enregistrement W4389560695 · doi:10.7185/gold2023.20614

Variable K-uptake into the upper oceanic crust due to strong temperature and dissolved silica control on the formation on secondary K-feldspar

2023· article· en· W4389560695 sur OpenAlexaff
Christiaan T. Laureijs

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeldsparCrustVariable (mathematics)GeologyOceanic crustGeochemistryEnvironmental scienceQuartzPaleontologySubductionTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potassium is one of the major elements in seawater with a concentration range between 9 and 11 mmol L -1 . Remarkably, from proxies for paleo-seawater composition such as primary fluid inclusions in halite it seems evident that the concentration of K in seawater remained in this range throughout the Phanerozoic. Hence, this suggests that sources and sinks of K in the ocean are roughly in balance. However, the relative role of the K sinks in the ocean are incompletely understood. Here, I focus on testing off-axis, hydrothermal systems as a variable sink through geological time. Potassium in these systems is mainly taken up by formation of secondary K-rich phyllosilicates (celadonite) and K-feldspar. From these K-feldspar is rarely observed in Cenozoic altered oceanic crust but present in Mesozoic crust. Compiled bulk geochemical data of ocean drill core samples suggests that the K-content in Mesozoic increased compared to Cenozoic crust. Also, radiometric dating studies of celadonite suggest that, with some exceptions, K is taken up into the crust within the first ~20 Myr [1]. From these lines of evidence, it is hypothesized that K-feldspar formation in altered upper oceanic crust and thus the variable K-sink in off-axis systems is controlled by environmental parameters such as seawater pH and temperature [2]. Here, I perform simple geochemical modelling to isolate the impact of these first parameters on the saturation of K-feldspar in equilibrium with primary plagioclase, secondary Na-beidelleite. This modelling showed that changes in temperature in the range of ~10 C warmer Mesozoic seawater leads to a strong increase in equilibrium K concentration in the off-axis fluid at constant Si content. However, an increase in fluid temperature also increases the dissolution rate of basalt which would lead to increased silica concentrations in off-axis fluids which increases the saturation of K-feldspar. Hence, a coupled model between changing temperature and Si content best explains the observed changes in mineralogy in altered upper oceanic crust through time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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