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Título: O magmatismo plutônico Ediacarano-Cambriano do Sistema Orogênico Araçuaí-Ribeira revisitado, SE do Brasil.
Autor(es): Armond, Pedro Vieira
Orientador(es): Gonçalves, Leonardo Eustáquio da Silva
Lacerda, Syro Gusthavo
Gonçalves, Cristiane Paula de Castro
Membros da banca: Gonçalves, Leonardo Eustáquio da Silva
Danderfer Filho, André
Nalini Júnior, Hermínio Arias
Palavras-chave: Granitogênese
Geoquímica
Aprendizado de máquina
Data do documento: 2023
Referência: ARMOND, Pedro. O magmatismo plutônico Ediacarano-Cambriano do Sistema Orogênico Araçuaí-Ribeira revisitado, SE do Brasil.. 2023. 146 f. Monografia (Graduação em Engenharia Geológica) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Resumo: O paradigma da classificação granítica é tema central de intensos debates na literatura geocientífica. Identificam-se duas correntes principais de pensamento, frequentemente opostas, sobre os mecanismos subjacentes à granitogênese. A corrente 'crustalista', sustenta que os granitos se originam primariamente através dos processos de refusão ou retrabalhamento crustal. Em contrapartida, tem-se a corrente que postula que os melts graníticos provêm de líquidos basálticos mantélicos que, ao passarem por um processo de diferenciação magmática e interação com rochas crustais (e/ou melts provenientes dessas rochas), em zonas MASH (Melting-Assimilation-Storage-Homogenization), evoluem para composições intermediárias e ácidas, resultando na formação dos granitoides. É crucial considerar que a granitogênese seja influenciada por um equilíbrio, e por vezes dominância, entre as contribuições de ambos os processos centrais, variando conforme os estágios e ambientes geodinâmicos. Nesse contexto, o Sistema Orogênico Araçuaí-Ribeira (SOAR – Brasiliano-Pan-Africano) no sudeste do Brasil emerge como um laboratório propício para investigar rochas dessa natureza. Isto é justificado pelo expressivo magmatismo plutônico Ediacarano-Cambriano da região, nominalmente subdividido de G1 a G5, que se acredita ter sido formado em diferentes estágios evolutivos. Existem dois modelos principais que se contrapõem e discutem a natureza geodinâmica do SOAR. De um lado, destaca-se o modelo que propõe uma orogenia colisional subsequente a uma margem continental ativa, com ocorrência de subducção de crosta oceânica sob crosta continental. Por outro lado, existe a defesa de um modelo de orogenia intracontinental, cuja principal força motriz responsável por desencadear o processo orogênico, seria dominada por uma tensão compressiva distante dos limites das margens ativas, atuando em uma massa litosférica coesa. Visando investigar tais controvérsias, empregou-se uma metodologia de Machine Learning com análise estatística supervisionada, utilizando o método de Análise Discriminante Linear (LDA) na categorização de 1243 amostras de rochas graníticas do SOAR. A adoção pioneira do LDA neste contexto, revelou agrupamentos sutis e evidenciou as variáveis mais discriminantes para a separação dos grupos pré-definidos. Os resultados mostram distinções interclasse claras entre as supersuítes. Uma reclassificação subsequente, sustentada no modelo treinado a partir de 6851 amostras da literatura, identificou as rochas G1 como ACG; G2, G3 e G4 como CPG/MPG típicas; e G5 como bimodais, com predomínio de KCG sobre CPG/MPG. A partir de diretrizes propostas por Bonin e colaboradores (2020), empregaram-se diagramas geoquímicos convencionais centrados nos 10 elementos maiores (SiO2, Al2O3, FeOt, TiO2, MnO, MgO, CaO, Na2O, K2O e P2O5), para se realçar parâmetros fundamentais na classificação granítica (Nomenclatura, Aluminosidade, Maficidade, Alcalinidade) e validar os resultados obtidos pelo modelo treinado. Ao comparar a distribuição das amostras com bando de dados global, observou-se que as 5 supersuítes apresentam padrões semelhantes aos seus correspondentes: G1 com ACG; G2, G3, G4 e G5dif com CPG/MPG; e G5 com KCG. Portanto, tais resultados corroboram majoritariamente os processos petrogenéticos alinhados ao modelo de orogenia colisional de margem continental ativa.
Resumo em outra língua: The paradigm of granite classification remains a central theme of intense debates in geoscientific literature. Two main schools of thought are identified, often opposing, regarding the underlying mechanisms of granitogenesis. The 'crustalist' school contends that granites primarily originate through processes of remelting or crustal reworking. In contrast, another school postulates that granitic melts come from mantle-derived basaltic liquids that, upon undergoing magmatic differentiation and interaction with crustal rocks (and/or melts from these rocks) in MASH (Melting-Assimilation-Storage-Homogenization) zones, evolve into intermediate and acidic compositions, resulting in granitoid formation. It's essential to consider that granitogenesis might be influenced by a balance, and sometimes dominance, between the contributions of both central processes, varying according to geodynamic stages and environments. In this context, the Araçuaí-Ribeira Orogenic System (SOAR – Brasiliano-Pan-African) in southeastern Brazil emerges as a favorable laboratory for investigating such rocks. This is justified by the region's significant Ediacaran-Cambrian plutonic magmatism, nominally subdivided from G1 to G5, believed to have formed at different evolutionary stages. Two main models counter and discuss the geodynamic nature of SOAR. On one hand, there's the model proposing a collisional orogeny subsequent to an active continental margin, with the occurrence of oceanic crust subduction beneath the continental crust. On the other hand, there's the defense of an intracontinental orogeny model, where the main driving force responsible for triggering the orogenic process would be dominated by compressive stress far from the boundaries of active margins, acting on a cohesive lithospheric mass. To investigate such controversies, a Machine Learning methodology with supervised statistical analysis was employed, using Linear Discriminant Analysis (LDA) to categorize 1243 samples of SOAR granitic rocks. The pioneering adoption of LDA in this context revealed subtle groupings and highlighted the most discriminating variables for the separation of predefined groups. The results show clear interclass distinctions among the supersuites. A subsequent reclassification, based on the model trained from 6851 samples from literature, identified the G1 rocks as ACG; G2, G3, and G4 as typical CPG/MPG; and G5 as bimodal, predominantly KCG, and secondarily as CPG/MPG. Following guidelines proposed by Bonin et al. (2020), conventional geochemical diagrams centered on the 10 major elements (SiO2, Al2O3, FeOt, TiO2, MnO, MgO, CaO, Na2O, K2O e P2O5), were used to highlight fundamental parameters in granite classification (Nomenclature, Aluminosity, Maficity, Alkalinity) and validate the results obtained by the trained model. When comparing the sample distribution with a global database, it was observed that the 5 supersuites exhibit patterns similar to their counterparts: G1 with ACG; G2, G3, G4, and G5dif with CPG/MPG; and G5 with KCG. Therefore, such results predominantly corroborate the petrogenetic processes aligned with the collisional orogeny model of an active continental margin.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6381
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