MagMaTaB: एक मशीन लर्निंग-आधारित मॉडल मैगमैटिक लिक्विड थर्मोबारोमेट्री के लिए

मैग्मा के दबाव और तापमान का निर्धारण पेत्रोलॉजी, जियोडायनामिक्स, और ज्वालामुखी विज्ञान में विभिन्न चुनौतियों से निपटने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। हालांकि, अंतर्निहित अशुद्धियों, विशेष रूप से बारोमेट्री में, मौजूदा मॉडलों की प्रभावशीलता को सीमित कर दिया है, जो क्रस्टल आग्नेय प्रणालियों की वास्तुकला को उजागर करने में। इस प्रस्तुति में, मैं एक नए मशीन लर्निंग मॉडल को पेश करूंगा, जिसे एक व्यापक प्रयोगात्मक डेटाबेस का उपयोग करके कैलिब्रेट किया गया है, ताकि मैग्मा के P-T स्थितियों को निकालने के लिए रिग्रेशन मॉडल बनाया जा सके। गणनाएँ मेल्ट रासायनिक संरचना और सह-अस्तित्व वाले खनिज संघटन को इनपुट चर के रूप में विचार करके की जाती हैं। हमारा दृष्टिकोण बहुपरक है, जो बेसाल्ट से राइओलाइट तक व्यापक रचना की एक श्रृंखला में लागू होता है, 0.2 से 15 कबार के दबावों और 675 से 1400C तक के तापमान को कवर करता है। परीक्षण और अनुकूलन दिखाते हैं कि मॉडल 1.1-1.3 कबार की मूल-औसत त्रुटि के साथ दबावों को पुनः प्राप्त कर सकता है और 21C जितनी कम त्रुटियों के साथ तापमान के अनुमान प्रदान करता है। यह संकेत देता है कि मेल्ट रसायन-खनिज संघटन जोड़े पहले की तुलना में अधिक विस्तृत स्थितियों में मैग्माटिक चर को विश्वसनीय रूप से कैप्चर करते हैं। हम प्रस्तावित करते हैं कि यह विश्वसनीयता प्राकृतिक मैग्मा संरचनाओं में अपेक्षाकृत कम थर्मोडायनामिक भिन्नता से उत्पन्न होती है, हालांकि कई ऑक्साइड घटकों की उपस्थिति होती है। हमारे मॉडल को दो मामलों पर लागू करते हुए, जिनकी भूभौतिकी अच्छी तरह से तय है - माउंट सेंट हेलेन्स ज्वालामुखी (अमेरिका) और आइसलैंड के अस्कजा कैल्डेरा में - हम माउंट सेंट हेलेन्स से 1980-1986 के बीच विस्फोटित डेसाइट समग्र चट्टानों का विश्लेषण करते हैं। इन चट्टानों का अनुमान लगाया गया है कि ये एक जटिल खनिज मूस से निकाली गई तरल पदार्थों का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिससे मेल्ट निकासी स्रोत दबाव प्राप्त होते हैं जो भूभौतिकीय सीमाओं के साथ अद्भुत रूप से मेल खाते हैं। अस्कजा कैल्डेरा के लिए, हमारा मॉडल विशेष भूकामी तरंग गति के विसंगतियों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है, जो हमारी मॉडल की क्षमता को दर्शाता है, जो पेत्रोलॉजी और भूभौतिकी के बीच की खाई को पाटने में सहायक हो सकता है। हमारा मॉडल, जिसे MagMaTaB नाम दिया गया है, एक उपयोगकर्ता-मित्रवत वेब अनुप्रयोग के माध्यम से सुलभ है।