Modelos de condutividade térmica em rochas silicáticas, com ênfase em rochas da província Borborema, NE do Brasil

França, Diego Tavares de

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Title:	Modelos de condutividade térmica em rochas silicáticas, com ênfase em rochas da província Borborema, NE do Brasil
Authors:	França, Diego Tavares de
Advisor:	Moreira, José Antonio de Morais
Keywords:	Condutividade térmica;Modelos de rochas;Província Borborema
Issue Date:	19-Sep-2014
Publisher:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation:	FRANÇA, Diego Tavares de. Modelos de condutividade térmica em rochas silicáticas, com ênfase em rochas da província Borborema, NE do Brasil. 2014. 52f. Dissertação (Mestrado em Geodinâmica e Geofísica) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.
Portuguese Abstract:	Para estimar-se a condutividade térmica de rochas são usados modelos baseados apenas no seu conteúdo mineral. Neste trabalho, avaliamos o desempenho dos modelos Krischer e Esdorn (KE), Hashin e Shtrikman (HS), Maxwell clássico (CM), Maxwell-Wiener (MW), e a média geométrica (GM) para reproduzir os valores de condutividade térmica medidos em amostras de rochas cristalinas. Foram utilizadas 1105 amostras de rochas ígneas e metamórficas coletadas em afloramentos da Província Borborema. Para estas amostras, foram medidas as condutividades térmicas e se dispunha dos dados das análises modal (porcentagem em volume de quartzo, k-feldspato, plagioclásio e soma de minerais máficos). As rochas foram divididas em três grupos: (a) rochas ígneas e ortoderivadas, (b) rochas metassedimentares e (c) todas as amostras. O grupo das rochas ígneas e orto-derivadas (939 amostras) cobre a maioria das litologias definida no diagrama de Streckeisen, com alta concentração no campo dos granitos, granodioritos e tonalitos. No grupo das rochas metassedimentares (166 amostras), foram amostradas as litologias representativas, usualmente com baixo a médio grau metamórfico. O problema de reproduzir os valores medidos de condutividade foi tratado como um problema inverso onde, além das medidas de condutividade, a fração em volume dos minerais constituintes é conhecida e a condutividade efetiva dos minerais constituintes e os parâmetros dos modelos são as incógnitas. O objetivo é identificar o modelo (e as suas estimativas de condutividade efetiva dos minerais e parâmetros) que melhor reproduz os valores de condutividade medida das rochas. O desempenho do modelo foi medido pela porcentagem do número de amostras que reproduziam os valores medidos com uma tolerância de 15%. Em geral, para todos os modelos o desempenho foi bastante inferior para as rochas sedimentares (com desempenho entre 34% e 65%) em comparação com as rochas ígneas e orto-derivadas (desempenho entre 51% e 70%). Para as rochas ígneas 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 conteúdo de quartzo é um fator dominante na explicação da condutividade das rochas ígneas e orto-derivadas; em particular, usando o modelo MW a iv UFRN/CCET– Dissertação de mestrado Resumo solução é na pratica uma media harmônica (associação em série) do conteúdo 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 perturbações tanto nos valores das condutividades medidas como também com relação à perturbações no conteúdo 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 há uma maior dificuldade em obter-se uma superfície polida para um bom acoplamento entre a amostra e o sensor para medida da condutividade, além da anisotropia térmica apresentada por esses minerais (biotita, por exemplo). Independente do tipo de rocha, tanto os valores muito alto e muito baixo de condutividade são dificilmente explicáveis levando-se em conta apenas o conteúdo mineral.
Abstract:	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 vi UFRN/CCET– Dissertação 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.
URI:	https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20032
Appears in Collections:	PPGG - Mestrado em Geodinâmica e Geofísica

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