Dados da Submissão

Título

APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MAQUINA NO ESTUDO DE PROVENIÊNCIA SEDIMENTAR: QUÍMICA MINERAL E OS EFEITOS DA SELEÇÃO HIDRÁULICA NOS ARENITOS DA FORMAÇÃO PIAUÍ, PENNSILVANIANO DA BACIA DO PARNAÍBA

Texto do resumo

Estudos de proveniência sedimentares são diretamente relacionados com a natureza dos processos físicos de transporte e deposição dos sedimentos. A ausência de uma caracterização da seleção hidráulica pode ocasionar resultados inadequados que retratam frações não representativas da assembleia mineral, induzindo intepretações equivocadas quanto ao preenchimento sedimentar de bacias. Utilizando amostras de arenitos eólicos (1) e fluviais (4) da Formação Piauí (Pennsilvaniano da Bacia do Parnaíba) e buscando compreender a distorção causada pela seleção hidráulica, propôs-se uma análise que interpretasse as assembleias de minerais pesados em três diferentes frações graulométricas. O trabalho iniciou com levantamento de seções colunares e coleta de amostras em campo na área de Floriano (PI). Também foram produzidas lâminas delgadas para petrografia quantitativa de componentes principais e diagenéticos. As amostras foram desagregadas e peneiradas em três intervalos granulométricos distintos: maiores que 180 μm, entre 180 μm e 100 μm, e menores que 100 μm. O processamento dos fracionados se deu de maneira padronizada: lavagem, bateamento, separação por bromofórmio (CHBr3) e confecção de lâminas com resina epóxi para fixação dos grãos. As três frações de cada uma das cinco amostras (15 alíquotas ao total) foram analisadas por espectrômetro de dispersão de energia acoplado a microscópio eletrônico de varredura (JSM-6610LV) no Laboratório de Geologia Isotópica da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Foram realizados 100 pontos por lâmina, totalizando 1500 análises individuais de grãos de minerais pesados. O tratamento dos dados obtidos utilizou um script em linguagem R, baseado em: (1) análise de componentes principais (PCA) para quantificação da similaridade da composição química de cada mineral; (2) clusterização e simulação pelo algoritmo k-means; e (3) validação estatística por meio do elbow method. Petrograficamente as cinco amostras coletadas foram classificadas como arenitos quartzosos com eodiagênese continental de clima seco bem marcada por crescimento de quartzo sintaxial, sobrecrescimento de cutículas de esmectita e hematita com dissolução parcial de feldspatos e litoclastos vulcânicos. Quatro amostras foram interpretadas como de fácies de preenchimento de canais fluviais e uma como de duna eólica. A assembleia de minerais pesados foi dividida em 10 espécies minerais (clusters), com predomínio de zircão, óxidos de Fe, Fe-Ti, Ti e Mn e subordinadamente granada, turmalina, monazita, xenotímio e Cr-espinélio. As frações mais finas (<100 μm) tendem a concentrar zircão em comparação a granadas e turmalinas, que se concentram na fração grossa (>180 μm). Ainda, observou-se diferenças na concentração de minerais pesados entre as amostras fluviais estratigraficamente de topo (0,141% a 0,069%) e eólicas (0,038%), e uma diminuição no índice ZTR em detrimento da concentração de óxidos. A amostra fluvial de base também mostrou estar depletada em minerais pesados (0,014%). A interpretação conjunta de paleocorrente, posição geoespacial das amostras e a relação estratigráfica entre elas, atrelada aos resultados dos minerais pesados mostra que os mecanismos de seleção hidráulica atuam diretamente na concentração de minerais pesados na fração intermediária de up para downstream.

Palavras Chave

Sedimentologia; Proveniência Sedimentar; Estratigrafia; Química Mineral; Aprendizado de máquina.