The fate of CO2, Ca, and Mg after terrestrial rock weathering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The silicate–carbonate cycle controls atmospheric CO2 concentrations and moderates Earth’s climate over geologic time scales. Chemical weathering of silicate minerals by CO2 results in the release of cations and the neutralization of CO2 to HCO3− or CO32−. The precipitation of Ca- and Mg-carbonate minerals is expected once waters are supersaturated. However, quantifying the magnitude of supersaturation required, particularly for Mg-carbonates, has remained challenging. Here we present a database of 854 water samples from the Central Plateau, British Columbia, Canada, representing a wide range of salinities, including both Na–(SO4)–HCO3–CO3 and Mg–Na–SO4 hypersaline lakes, to determine the geochemical thresholds for Ca- and Mg-carbonate formation. For HCO3-dominated waters, the data indicate maximum alkalinity thresholds of ~5 mEq/kg for Ca-carbonates and ~40 mEq/kg for Mg-carbonates. Activity plots of Ca–CO32− and Mg–CO32− suggest that maximum saturation thresholds for both Ca-carbonates and Mg-carbonates are applicable to HCO3-dominated, SO4-dominated, and CO2-rich waters. These geochemical thresholds may be used to optimize geochemical carbon dioxide removal (geoCDR) technologies, such as enhanced rock weathering, as HCO3− has up to double the CDR efficiency of carbonate minerals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».