Annealing studies of ion tracks and fission tracks in muscovite

Orientador: Sandro Guedes de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb WataghinResumo: O trabalho consistiu em estudar a muscovita como termocronômetro. Por ter pequena quantidade de urânio, abaixo de 5 partes por milhão, a utilização direta é inviável. Dessa forma, irradiamos placas de muscovita com íons de $^{238}U$ moderados por folhas de alumínio (resultando em diferentes energias) e com diferentes ângulos de incidência, com a finalidade de analisar o comportamento da muscovita com traços de íons e também para que esses íons criassem canais com o objetivo de revelar maior quantidade de traços fósseis. Realizamos planejamento utilizando algorítimo D-ótimo para realizar tratamentos térmicos com diferentes tempos e temperaturas, a fim de obter dados de ''annealing'' para a muscovita. Medimos o comprimento dos traços de íons projetados com as seguintes dependências: massa do íon, tempo de ''annealing'', temperatura de ''annealing'', energia de incidência e ângulo de incidência. Os parâmetros energia de incidência, ângulo de incidência e características do íon, não são considerados em nenhum dos modelos disponíveis na literatura. Assim sendo, formulamos um novo modelo empírico para a cinética de ''annealing'': $l = l_0 + a*energia - e^{\left(\frac{temperatura}{b + c*log(tempo)}\right)}$, $l$ sendo comprimento do traço com ''annealing'' e $l_0$ o comprimento sem ''annealing'' e, as constantes $a$, $b$ e $c$ ajustadas a partir dos dados experimentais. As constantes $a$ e $L_0$ são as variáveis relativas ao ângulo de incidência, tipo do íon e energia. Este modelo, além de ter um número menor de parâmetros, com uma simples modificação, $\frac{L}{L_0} = 1 + A.e^{\frac{T}{b}},\ b = B+C.ln(t)$, pode ser aplicado também para traços de fissão confinados. Nesse caso são apenas 3 parâmetros, $A$, $B$ e $C$ e o modelo ajustado possibilita a análise térmica em qualquer mineral que possuir dados experimentais. Neste trabalho mostramos o ajuste para os seguintes minerais: apatita, zircão, epídoto e muscovita. A partir dos traços de íons que sofreram ''annealing'' conseguimos ajustar parâmetros e obtivemos resultados consistentes com trabalhos anteriores. Um deles foi a previsão de \citeauthor{Bigazzi1967} que, possivelmente, utilizou amostras de superfície à 303K. Com esse resultado, validamos que traços de íons podem gerar bons resultados no estudo de ''annealing'' em laboratório e em tempos geológicos. Por fim, desenvolvemos um aplicativo que contempla: o ajuste dos parâmetros do modelo aos dados experimentais de modo automático, a obtenção de índices térmicos (temperatura de fechamento e zona de ''annealing parcial'') independente do mineral e a reconstrução de histórias térmicas para múltiplos minerais a partir de vínculos geológicos, da idade e de uma lista de comprimento de traços confinados. Além dessas características, a inédita ferramenta utiliza interface ''web'' que pode ser utilizada em qualquer plataforma e sistema operacional. Por fim, os resultados significativos foram: novos dados de ''annealing'' de traços de íons em mica muscovita, novo modelo empírico para abordar a cinética do ''annealing'' para traços de íons ou fissão e um aplicativo para tratamento de dados, ajuste, obtenção de índices térmicos e histórias térmicasAbstract: In this work we studied muscovite as a thermocronometer. Muscovite have low amount of uranium, below 5 parts per million. Because of that it is impractical to be used as thermocronometer. Thus irradiating it with swift heavy ions of $ ^ {238} U $, moderated by aluminum foil (resulting in different energies) and with different angles of incidence is one way to analyze the behavior of muscovite ion tracks. These tracks can act like channels to the acid, chemical etching, revealing more fossil traces. We carry out experimental planning using D-optimal algorithm do thermal treatments at different times and temperatures in order anneal muscovite tracks. We measured the length of the ion tracks created with the following dependencies: ion mass, annealing time and temperature, impact energy and angle of incidence. The incidence of energy parameters, angle of incidence and ion characteristics are not considered in any of the models available in the literature. Therefore, we have developed a new empirical model for the kinetics of annealing: $l = l_0 + a*energia - e^{\left(\frac{temperatura}{b + c*log(tempo)}\right)}$, $l$ annealed fission track length and $l_0$ fission track length and the constants $a$, $b$ and $c$ adjusted from the experimental data . The constants $a$ and $L_0$ are related to the angle of incidence, type of ion and energy. This model, besides having fewer parameters, with a simple modification, $\frac{L}{L_0} = 1 + A.e^{\frac{T}{b}},\ b = B+C.ln(t)$ may also be applied to confined fission tracks. The adjusted model , with only 3 parameters, $A$, $B$ and $C$, enables thermal analysis in any mineral that has experimental data. We show fitting for the following minerals: apatite, zircon, epidote and muscovite. From the annealed ion tracks we fit the data to get all parameters and obtained results consistent with previous work. One was that we predict that \citeauthor{Bigazzi1967}, possibly, used surface samples with 303 K. With this result, we validate that ions tracks can generate good results using annealing laboratory data extrapolated to geological time. Finally, we developed an application with the following features: automatic model fitting to experimental data, simulation of thermal index (closure temperature and partial annealing) independent of the mineral and the reconstruction of thermal histories for multiple minerals from geological. In addition to these features, the application has web interface and can be used on any platform and operating system. Finally, the most significant results of this work were: new experimental annealing data of ion tracks in muscovite, new empirical model to increase the knowledge of the ion or fission tracks annealing kinetics and an application for data processing, fit and simulation of thermal index and thermal histories reconstructionMestradoFísicaMestre em Físic