Distribution and provenance of heavy minerals from recent sediments of Green Lake, North Brazil, revisited

Geostatistical and multivariate statistical analyses were applied to heavy mineral data from an Amazonian fluvial-lake system near the Tapajós River mouth to investigate the spatial distribution and source-area of sediments. Twenty-one points were investigated, and the physical characteristics of the Green Lake deepest point were determined. Sand accumulates in the lake margins and mud quantity increases towards the lake center. Heavy mineral assemblage is composed of zircon, tourmaline, kyanite, rutile, staurolite, anatase, sillimanite, garnet, and spinel. Tourmaline, staurolite, and spinel are more abundant in the southeast area of the lake, while kyanite is dominant in the north area and zircon is in the whole lake except in its southeast area. Zircon - tourmaline and zircon - staurolite pairs are negatively correlated (r= -0.947 and -0.775, respectively), while tourmaline - staurolite and sillimanite - anatase pairs have a positive correlation (r= 0.628 and 0.675, respectively) which indicate different source rock types. Geostatistical analysis grouped the heavy minerals in three grups: Group 1 (tourmaline – staurolite – spinel - kyanite) and Group 2 (garnet – rutile – sillimanite - anatase) related to metamorphic source rocks ranging from medium to high grade, and Group 3 (zircon) related to acid igneous source rocks. The heavy mineral assemblage of Green Lake is analogous to the assemblage of the Alter do Chão Formation, indicating that this formation is the source of sediments of Green Lake

Argilominerais da Formação Codó (Aptiano Superior), Bacia de Grajaú, nordeste do Brasil

A Formação Codó, exposta no leste e sul da Bacia de Grajaú, consiste em sistemas deposicionais dos tipos lacustre e sabkha-salt pan, respectivamente, cujos depósitos incluem evaporito, folhelho negro betuminoso, folhelho cinza-esverdeado e calcário organizados em ciclos de arrasamento ascendente. Neste trabalho, foram realizadas análises de difração de raios-X, microscopia óptica e microscopia eletrônica de varredura em rochas predominantemente argilosas desta unidade, objetivando a caracterização da assembléia de argilominerais e o registro de sua variabilidade vertical ao longo dos ciclos deposicionais, a fim de discutir sua origem e verificar sua aplicabilidade como indicadores paleoclimático e paleoambiental. Os resultados indicam uma assembléia de argilominerais dominada por esmectita, seguida por ilita, caulinita e interestratificados irregulares ilita/esmectita. A esmectita é, em sua maioria, detrítica e caracterizada por palhetas crenuladas e/ou esgarçadas dispostas em arranjo paralelo ou caótico, sendo dominantes na porção inferior dos ciclos deposicionais. Quando pura, a esmectita mostra cristalinidade boa, tendo sido classificada como dioctaédrica e pertencente à espécie montmorillonita. Para o topo dos ciclos de arrasamento ascendente, ocorre aumento relativo de caulinita e ilita, estas com hábitos que revelam, pelo menos em parte, contribuição autigênica. A constatação de origem detrítica para o maior volume de argilominerais presentes nos depósitos estudados tornou possível sua utilização com propósitos de interpretação paleoambiental e paleoclimática. De forma geral, o domínio de esmectitas detríticas revela deposição a partir de suspensões em praticamente toda a extensão do sistema deposicional, sendo condizente com ambientes calmos, típicos de sistemas lacustres e complexos de sabkha-salt pan, como proposto para as áreas de estudo através de dados faciológicos. O domínio de argilas revela bacia com topografia, no geral, plana, sendo a espécie montmorillonita típica de áreas continentais. Além disto, mesmo tendo sido constatada origem autigênica para a caulinita e ilita, a coincidência sistemática de suas maiores ocorrências com o topo dos ciclos de arrasamento ascendente, sugere formação condicionada a mudanças paleoambientais específicas. Assim, propõe-se um modelo onde esmectitas detríticas teriam sido introduzidas em grande volume para áreas deprimidas durante períodos de nível de base elevado. À medida que o influxo e, conseqüentemente, o nível de base diminuiu, reduzindo a lâmina d´água, houve alternância de sedimentação clástica e química sob condições alternadamente subaquosas e subaéreas. A formação de caulinita e ilita como produto de substituição da esmectita detrítica pode ter ocorrido por influência de freqüentes exposições subaéreas e pedogênese. Estudos futuros são ainda necessários para melhor entender a origem destes minerais autigênicos. Porém, a ocorrência de ambos minerais em mesmo horizonte estratigráfico associado com fácies lacustres marginais do topo dos ciclos de arrasamento ascendente da área de estudo sugere possível influência climática. Desta forma, a formação da ilita ocorreria sob condições de maior evaporação (períodos mais secos), enquanto que a caulinita teria se formado sob condições de maior lixiviação por águas freáticas com pH baixo (períodos mais úmidos). O domínio de esmectita detrítica do tipo montmorillonita é condizente com condições de lixiviação e intemperismo intermediários em solos temperados com boa drenagem e pH neutro ou solos pobremente drenados e alcalinos de zonas áridas. Estas características, aliadas à vasta ocorrência de evaporitos na região estudada, confirmam tendência de clima quente e semi-árido durante o Neoaptiano da Bacia de Grajaú

Distribution and provenance of heavy minerals from recent sediments of Green Lake, North Brazil, revisited

Geostatistical and multivariate statistical analyses were applied to heavy mineral data from an Amazonian fluvial-lake system near the Tapajós River mouth to investigate the spatial distribution and source-area of sediments. Twenty-one points were investigated, and the physical characteristics of the Green Lake deepest point were determined. Sand accumulates in the lake margins and mud quantity increases towards the lake center. Heavy mineral assemblage is composed of zircon, tourmaline, kyanite, rutile, staurolite, anatase, sillimanite, garnet, and spinel. Tourmaline, staurolite, and spinel are more abundant in the southeast area of the lake, while kyanite is dominant in the north area and zircon is in the whole lake except in its southeast area. Zircon - tourmaline and zircon - staurolite pairs are negatively correlated (r= -0.947 and -0.775, respectively), while tourmaline - staurolite and sillimanite - anatase pairs have a positive correlation (r= 0.628 and 0.675, respectively) which indicate different source rock types. Geostatistical analysis grouped the heavy minerals in three grups: Group 1 (tourmaline - staurolite - spinel - kyanite) and Group 2 (garnet - rutile - sillimanite - anatase) related to metamorphic source rocks ranging from medium to high grade, and Group 3 (zircon) related to acid igneous source rocks. The heavy mineral assemblage of Green Lake is analogous to the assemblage of the Alter do Chão Formation, indicating that this formation is the source of sediments of Green Lake

Reconhecimento de Dígitos de Medidores de Energia por meio da Voz no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition of Energy Meters through Voice in the Context of an Authentication Application

A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) destaca que perdas não-técnicas estão relacionadas a entraves no processo de leitura de consumo. Para a redução dessas falhas, uma alternativa factível e de menor custo seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura.  Este processo leva em consideração o uso de plataformas digitais, através das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo.  Uma etapa importante desse processo é o reconhecimento automático de dígitos de medidores por meio da voz.  Este trabalho, portanto, propõe um método para a realização dessa tarefa, que utiliza processamento de áudio e inteligência computacional. Para a extração de características de áudio, utiliza-se Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e MelSpectrogram de forma combinada. O método apresenta Recall de 94,74%; Precision de 94,91%; F1 score de 94,72% e 0,9419 de índice Kappa utilizando-se o classificador Support Vector Machine (SVM)

Combined fit to the spectrum and composition data measured by the Pierre Auger Observatory including magnetic horizon effects

The measurements by the Pierre Auger Observatory of the energy spectrum and mass composition of cosmic rays can be interpreted assuming the presence of two extragalactic source populations, one dominating the flux at energies above a few EeV and the other below. To fit the data ignoring magnetic field effects, the high-energy population needs to accelerate a mixture of nuclei with very hard spectra, at odds with the approximate E$^{-2}$ shape expected from diffusive shock acceleration. The presence of turbulent extragalactic magnetic fields in the region between the closest sources and the Earth can significantly modify the observed CR spectrum with respect to that emitted by the sources, reducing the flux of low-rigidity particles that reach the Earth. We here take into account this magnetic horizon effect in the combined fit of the spectrum and shower depth distributions, exploring the possibility that a spectrum for the high-energy population sources with a shape closer to E$^{-2}$ be able to explain the observations

Extraction of the Muon Signals Recorded with the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory Using Recurrent Neural Networks

We present a method based on the use of Recurrent Neural Networks to extract the muon component from the time traces registered with water-Cherenkov detector (WCD) stations of the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory. The design of the WCDs does not allow to separate the contribution of muons to the time traces obtained from the WCDs from those of photons, electrons and positrons for all events. Separating the muon and electromagnetic components is crucial for the determination of the nature of the primary cosmic rays and properties of the hadronic interactions at ultra-high energies. We trained a neural network to extract the muon and the electromagnetic components from the WCD traces using a large set of simulated air showers, with around 450 000 simulated events. For training and evaluating the performance of the neural network, simulated events with energies between 1018.5, eV and 1020 eV and zenith angles below 60 degrees were used. We also study the performance of this method on experimental data of the Pierre Auger Observatory and show that our predicted muon lateral distributions agree with the parameterizations obtained by the AGASA collaboration