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Previous issue date: 2014-09-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Para estimar-se a condutividade t?rmica de rochas s?o usados modelos
baseados apenas no seu conte?do mineral. Neste trabalho, avaliamos o desempenho
dos modelos Krischer e Esdorn (KE), Hashin e Shtrikman (HS), Maxwell
cl?ssico (CM), Maxwell-Wiener (MW), e a m?dia geom?trica (GM) para reproduzir
os valores de condutividade t?rmica medidos em amostras de rochas cristalinas.
Foram utilizadas 1105 amostras de rochas ?gneas e metam?rficas coletadas
em afloramentos da Prov?ncia Borborema. Para estas amostras, foram medidas
as condutividades t?rmicas e se dispunha dos dados das an?lises modal
(porcentagem em volume de quartzo, k-feldspato, plagiocl?sio e soma de minerais
m?ficos). As rochas foram divididas em tr?s grupos: (a) rochas ?gneas e ortoderivadas,
(b) rochas metassedimentares e (c) todas as amostras. O grupo das
rochas ?gneas e orto-derivadas (939 amostras) cobre a maioria das litologias definida
no diagrama de Streckeisen, com alta concentra??o no campo dos granitos,
granodioritos e tonalitos. No grupo das rochas metassedimentares (166
amostras), foram amostradas as litologias representativas, usualmente com
baixo a m?dio grau metam?rfico. O problema de reproduzir os valores medidos
de condutividade foi tratado como um problema inverso onde, al?m das medidas
de condutividade, a fra??o em volume dos minerais constituintes ? conhecida e
a condutividade efetiva dos minerais constituintes e os par?metros dos modelos
s?o as inc?gnitas. O objetivo ? identificar o modelo (e as suas estimativas de
condutividade efetiva dos minerais e par?metros) que melhor reproduz os valores
de condutividade medida das rochas. O desempenho do modelo foi medido
pela porcentagem do n?mero de amostras que reproduziam os valores medidos
com uma toler?ncia de 15%. Em geral, para todos os modelos o desempenho foi
bastante inferior para as rochas sedimentares (com desempenho entre 34% e
65%) em compara??o com as rochas ?gneas e orto-derivadas (desempenho entre
51% e 70%). Para as rochas ?gneas e orto-derivadas todos os modelos tiveram
um desempenho similar (desempenho em torno de 70%) exceto para o modelo
GM (desempenho entre 51% e 65%). Os modelos KE e HS (desempenho
de 70%) apresentaram desempenho ligeiramente superior ao modelo CM e MW
(67%). O conte?do de quartzo ? um fator dominante na explica??o da condutividade
das rochas ?gneas e orto-derivadas; em particular, usando o modelo MW a
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UFRN/CCET? Disserta??o de mestrado Resumo
solu??o ? na pratica uma media harm?nica (associa??o em s?rie) do conte?do
de quartzo e da matriz. Por outro lado, para as rochas metassedimentares, os
desempenhos dos modelos foram diferentes com o modelo KE (65%) sendo bastante
superior ao HS (53%), CM (entre 34% e 42%) e MW (40%) e GM (entre
35% e 42%). Os valores efetivos obtidos para os minerais constituintes apresentaram
estabilidade para perturba??es tanto nos valores das condutividades medidas
como tamb?m com rela??o ? perturba??es no conte?do de quartzo. O fato
de as rochas sedimentares serem mais ricas em minerais planares explica parcialmente
o baixo desempenho dos modelos para estas rochas. Neste caso h?
uma maior dificuldade em obter-se uma superf?cie polida para um bom acoplamento
entre a amostra e o sensor para medida da condutividade, al?m da anisotropia
t?rmica apresentada por esses minerais (biotita, por exemplo). Independente
do tipo de rocha, tanto os valores muito alto e muito baixo de condutividade
s?o dificilmente explic?veis levando-se em conta apenas o conte?do mineral. / A practical approach to estimate rock thermal conductivities is to use rock
models based just on the observed or expected rock mineral content. In this
study, we evaluate the performances of the Krischer and Esdorn (KE), Hashin
and Shtrikman (HS), classic Maxwell (CM), Maxwell-Wiener (MW), and geometric
mean (GM) models in reproducing the measures of thermal conductivity of crystalline
rocks.We used 1,105 samples of igneous and metamorphic rocks collected
in outcroppings of the Borborema Province, Northeastern Brazil. Both thermal
conductivity and petrographic modal analysis (percent volumes of quartz, K-feldspar,
plagioclase, and sum of mafic minerals) were done. We divided the rocks
into two groups: (a) igneous and ortho-derived (or meta-igneous) rocks and (b)
metasedimentary rocks. The group of igneous and ortho-derived rocks (939 samples)
covers most the lithologies de_ned in the Streckeisen diagram, with higher
concentrations in the fields of granite, granodiorite, and tonalite. In the group of
metasedimentary rocks (166 samples), it were sampled representative lithologies,
usually of low to medium metamorphic grade. We treat the problem of reproducing
the measured values of rock conductivity as an inverse problem where,
besides the conductivity measurements, the volume fractions of the constituent
minerals are known and the effective conductivities of the constituent minerals
and model parameters are unknown. The key idea was to identify the model (and
its associated estimates of effective mineral conductivities and parameters) that
better reproduces the measures of rock conductivity. We evaluate the model performances
by the quantity ? that is equal to the percentage of number of rock
samples which estimated conductivities honor the measured conductivities within
the tolerance of 15%. In general, for all models, the performances were quite
inferior for the metasedimentary rocks (34% < ? < 65%) as compared with the
igneous and ortho-derived rocks (51% < ? < 70%). For igneous and ortho-derived
rocks, all model performances were very similar (? = 70%), except the GM-model
that presented a poor performance (51% < ? < 65%); the KE and HS-models (?
= 70%) were slightly superior than the CM and MW-models (? = 67%). The quartz
content is the dominant factor in explaining the rock conductivity for igneous and
ortho-derived rocks; in particular, using the MW-model the solution is in practice
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UFRN/CCET? Disserta??o de mestrado
the series association of the quartz content. On the other hand, for metasedimentary
rocks, model performances were different and the performance of the KEmodel
(? = 65%) was quite superior than the HS (? = 53%), CM (34% < ? < 42%),
MW (? = 40%), and GM (35% < ? < 42%). The estimated effective mineral conductivities
are stable for perturbations both in the rock conductivity measures and
in the quartz volume fraction. The fact that the metasedimentary rocks are richer
in platy-minerals explains partially the poor model performances, because both
the high thermal anisotropy of biotite (one of the most common platy-mineral) and
the difficulty in obtaining polished surfaces for measurement coupling when platyminerals
are present. Independently of the rock type, both very low and very high
values of rock conductivities are hardly explained by rock models based just on
rock mineral content.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/20032 |
Date | 19 September 2014 |
Creators | Fran?a, Diego Tavares de |
Contributors | 58310339887, Xavier J?nior, Milton Morais, 44366116472, http://lattes.cnpq.br/3128669965557866, Argollo, Roberto Max de, 00222682515, http://lattes.cnpq.br/7355604682792589, Moreira, Jos? Antonio de Morais |
Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM GEODIN?MICA E GEOF?SICA, UFRN, Brasil |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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