Распределение редких элементов между минералами и расплавом: параметризация экспериментальных данных для оливина, пироксенов и полевых шпатов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведен анализ экспериментальных данных по распределению микроэлементов между минералами (оливином, ортопироксеном, клинопироксеном и полевыми шпатами) и силикатными расплавами. Использованные данные охватывают широкий интервал условий (от 1 атм до 10 ГПа и ~1000–2000 °C), а также составов расплавов (от ультраосновных до ультракислых) и минералов. Зависимости логарифмов коэффициентов распределения (lnDi) от условий и составов аппроксимированы линейными функциями от 1/T, P/T (P – давление и T – абсолютная температура) и параметров состава минералов и расплава. Установлено также, что отношения Di /Dj для большого количества пар элементов не зависят от экспериментальных параметров и варьируют в узких пределах. Параметры зависимостей Di от условий и составов оценены минимизацией квадратичных отклонений модельных значений Di и Di /Dj от экспериментальных. Полученные зависимости позволяют рассчитывать Di для большого количества элементов с точностью примерно до множителя 1.2–2.0. Используя полученные оценки, в качестве примера рассматривается модель образования мафических расплавов базальтов срединно-океанических хребтов при плавлении перидотитового источника и кристаллизации первичных магм в коровых условиях.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Гирнис

Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии Российской Академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: girnis@igem.ru
Россия, 119017, Москва, Старомонетный пер., 35

Список литературы

  1. Гирнис А. В. (2003) Равновесие оливин-ортопироксен-расплав как термобарометр для мантийных магм. Петрология. 11(2), 115–127.
  2. Гирнис А. В. (2023) Распределение редких элементов между оливином и расплавом: обобщение экспериментальных данных. Геохимия. 61(4), 327–340.
  3. Girnis A. V. (2023) Trace element partitioning between olivine and melt: Analysis of experimental data. Geochem. Int. 61(4), 311–323.
  4. Наумов В. Б., Дорофеева В. А., Гирнис А. В., Коваленкер В. А. (2022) Летучие, редкие и рудные элементы в магматических расплавах и природных флюидах по данным изучения включений в минералах. I. Средние концентрации 45 элементов в главных геодинамических обстановках. Земли. Геохимия. 67(4), 318–338.
  5. Naumov V. B., Dorofeeva V. A., Girnis A. V., and Kovalenker V. A. (2022) Volatile, trace, and ore elements in magmatic melts and natural fluids: evidence from mineral-hosted inclusions. I. Mean concentrations of 45 elements in the main geodynamic settings of the Earth. Geochem. Int. 60(4), 325–344.
  6. Allan N. L., Du Z., Lavrentiev M. Y., Blundy J. D., Purton J. A., van Westrenen W. (2003) Atomistic simulation of mineral–melt trace-element partitioning. Phys. Earth Planet. Int. 139, 93–111.
  7. Bedard J. H. (2005) Partitioning coefficients between olivine and silicate melts. Lithos. 83, 394–419.
  8. Bedard J. H. (2006) Trace element partitioning in plagioclase feldspar. Geochim. Cosmochim. Acta. 70, 3717–3742.
  9. Bedard J. H. (2023) Trace element partitioning coefficients between terrestrial silicate melts and plagioclase feldspar: Improved and simplified parameters. Geochim. Cosmochim. Acta. 350, 69–86.
  10. Bevington P. R., Robinson D. K. (2003) Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. 3rd ed., Boston et al., McGraw-Hill.
  11. Blundy J., Wood B., (1994) Prediction of crystal–melt partition coefficients from elastic moduli. Nature. 372, 452–454.
  12. Brey G. P., Koehler T., Nickel K. G. (1990) Geothermobarometry in four-phase lherzolites I. Experimental results from 10 to 60 kbar. J. Petrol. 31, 1313–1352.
  13. Colson R. O., Mckay G. A., Taylor L. A. (1988) Temperature and composition dependencies of trace element partitioning: Olivine/melt and low-Ca pyroxene/melt. Geochim. Cosmochim. Acta. 52, 539–553.
  14. Cung E. W., Ustunisik G. K., Wolf A. S., Nielsen R. L. (2023). The influence of database characteristics on the internal consistency of predictive models of trace element partitioning for clinopyroxene, garnet, and amphibole. Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 24, e2023GC010876. https://doi.org/10.1029/2023GC010876
  15. Drake M. J. (1975) The oxidation state of europium as an indicator of oxygen fugacity. Geochim. Cosmochim. Acta. 39, 55–64.
  16. Gale A., Dalton C. A., Langmuir C. H., Su Y., Schilling J.-G. (2013) The mean composition of ocean ridge basalts. Geochem., Geophys., Geosyst. 14, 489–518.
  17. Green T. H. (1994) Experimental studies of trace-element partitioning applicable to igneous petrogenesis – Sedona 16 years later. Chem. Geol. 117, 1–36.
  18. Honour V. C., Holness M. B., Partridge J. L., Charlier B. (2019) Microstructural evolution of silicate immiscible liquids in ferrobasalts. Contrib. Mineral. Petrol. 174, 77.
  19. Irving A. J. (1978) A review of experimental studies of crystal/liquid trace element partitioning. Geochim. Cosmochim. Acta. 42, 743–770.
  20. Jones J. H. (2016) Thoughts and reminiscences on experimental trace element partitioning. Geochemical Perspectives. 5(2), 1–251.
  21. Kessel R., Schmidt M. W., Ulmer P., Pettke T. (2005) Trace element signature of subduction-zone fluids, melts and supercritical liquids at 120–180 km depth. Nature. 437, 724–727.
  22. Le Bas M. J., Le Maitre R. N., Streckeisen A., Zanettin B. (1986) A Chemical classification of volcanic rocks based on the total alkali-silica diagram. J. Petrol. 27, 745–750.
  23. Michael P. J., Graham D. W. (2015) The behavior and concentration of CO2 in the suboceanic mantle: Inferences from undegassed ocean ridge and ocean island basalts. Lithos. 236–237, 338–351. https://doi.org/10.1016/j.lithos.2015.08.020.
  24. Miller S. A., Asimow P. D., Burnett D. S. (2006) Determination of melt influence on divalent element partitioning between anorthite and CMAS melts. Geochim. Cosmochim. Acta. 70, 4258–4274.
  25. Nagasawa H. (1966) Trace element partition coefficient in ionic crystals. Science. 152, 767–769.
  26. Navrotsky A. (1978) Thermodynamics of element partitioning:(1) Systematics of transition metals in crystalline and molten silicates and (2) defect chemistry and “the Henry's law problem”. Geochim. Cosmochim. Acta. 42, 887–902.
  27. Nielsen, R.L. (1988) A model for the simulation of combined major and trace element liquid lines of decent. Geochim. Cosmochim. Acta. 52, 27–38.
  28. Nielsen R. L., Ustunisik, G.K. (2022a) Amphibole/melt partition coefficient experiments v. 2, Version 1.0. Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA). https://doi.org/10.26022/IEDA/112324.
  29. Nielsen R. L., Ustunisik G. K. (2022b) Clinopyroxene/melt partition coefficient experiments v. 2, Version 1.0. Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA). https://doi.org/10.26022/IEDA/112325.
  30. Nielsen R. L., Ustunisik G. K. (2022c) Garnet/melt partition coefficient experiments v. 2, Version 1.0. Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA). https://doi.org/10.26022/IEDA/112323.
  31. Onuma N., Higuchi H., Wakita H., Nagasawa H. (1968) Trace element partition between two pyroxenes and the host lava. Earth Planet. Sci. Lett. 5, 47–51.
  32. Palme H., O’Neill H. St.C. (2014) Cosmochemical estimates of mantle composition. Treatise on Geochemistry. 2nd ed. 3, 1–39.
  33. Presnall D. C., Hoover J. D. (1987). High pressure phase equilibrium constraints on the origin of mid-ocean ridge basalts. In: Mysen, B. O. (ed.) Magmatic Processes: Physicochemical Principles. Geochemical Society, Spec. Publ. 1, 75–89.
  34. Philpotts J. A. (1978) The law of constant rejection. Geochim. Cosmochim. Acta 42, 909–920.
  35. Rustioni G., Audetat A., Keppler H. (2019) Experimental evidence for fluid-induced melting in subduction zones. Geochem. Persp. Lett. 11, 49–54.
  36. Salters V. J.M., Stracke A. (2004) Composition of the depleted mantle. Geochemistry Geophysic. Geosystem. 5(5), 1–27.
  37. Schoneveld L., O’Neill H. St.C. (2019) The influence of melt composition on the partitioning of trace elements between anorthite and silicate melt. Contrib. Mineral. Petrol. 173, 13. https://doi.org/10.1007/s00410–019–1548–8
  38. Schmidt M. V., Connolly J. A.D., Gunther D., Bogaerts M. (2006) Element partitioning: The role of melt structure and composition. Science. 312, 1646–1650.
  39. Stracke A., Genske F., Berndt J., Koornneef J. M. (2019) Ubiquitous ultra-depleted domains in Earth’s mantle. Nat. Geosci. 12, 851–855.
  40. Veksler I. V., Dorfman A. M., Danyushevsky L. V., Jakobsen J. K., Dingwell D. B. (2006) Immiscible silicate liquid partition coefficients: implications for crystal–melt element partitioning and basalt petrogenesis. Contrib. Mineral. Petrol. 152, 685–702.
  41. Warren J. M., Shimizu N., Sakaguchi C., Dick H. J.B., Nakamura E. (2009) An assessment of upper mantle heterogeneity based on abyssal peridotite isotopic compositions. J. Geophys. Res. 114, B12203.
  42. Watson E. B. (1976) Two-liquid partition coefficients: experimental data and geochemical implications. Contrib. Mineral. Petrol. 56, 119–134.
  43. Wood B. J., Blundy J. D. (2014) Trace element partitioning: The influences of ionic radius, cation charge, pressure, and temperature. Treatise on Geochemistry. 2nd. ed. 3, 421–448.
  44. Yang L., van Hinsberg V. J. (2019) Liquid immiscibility in the CaF2-granite system and trace element partitioning between the immiscible liquids. Chem. Geol. 511, 28–41.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Корреляция коэффициентов распределения элементов разной валентности на примере распределения Ho и Hf между ортопироксеном и расплавом. Диаграммы показывают экспериментальные данные для разных температур, давлений и составов фаз (табл. A1, электронное приложение). (а) Корреляция Opx-LDHf и Opx-LDHo с содержанием Al в пироксене. (б) Прямая корреляция значений Opx-LDHf и Opx-LDHo с наклоном ~1.55. Два эксперимента, отмеченные крестиками, выбиваются из общей зависимости, хотя по обоим элементам не выходят за пределы интервалов значений, полученных в других опытах. Такие точки отбрасывались при обработке массивов данных, если в отношении остальных параметров они не выходили за пределы экспериментально изученной области.

Скачать (139KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Составы экспериментальных расплавов на классификационной диаграмме Na2O+K2O–SiO2 и P–T параметры экспериментов (на врезках), использованных при анализе коэффициентов распределения элементов между минералами и расплавом. Линиями показаны границы полей магматических пород (Le Bas et al., 1986): P – пикриты, PB – пикробазальты, B – базальты, BA – андезибазальты, A – андезиты, D – дациты, R – риолиты, AB – щелочные базальты, TB – трахибазальты, BTA – трахиандезибазальты, TA – трахиандезиты, T – трахиты, F – фоидиты, PhT – фонотефриты, TPh – тефрофонолиты, Ph – фонолиты.

Скачать (665KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Рассчитанные коэффициенты распределения элементов для базальта при 1 атм и 1200 °C. Вертикальные отрезки соответствуют одному стандартному отклонению значений lnDi. Элементы отсортированы в порядке возрастания значений Cpx-LDi.

Скачать (291KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Корреляция экспериментальных и модельных значений lnDi на примере (а) Cpx-LDCe и (б) Opx-LDGd. Отклонение зависимостей от идеального наклона 1:1 связано с тем, что в моделях минимизируются отклонения не только lnDi, но и ln(Di/Dj). В результате, отклонение для отдельного элемента может быть больше, чем при расчете зависимости для каждого элемента по отдельности, но при этом достигается лучшая согласованность результатов для разных элементов.

Скачать (155KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Один из возможных способов проверки правильности полученных зависимостей Di от состава расплава – согласованность с экспериментальными данными по распределению элементов между двумя несмешивающимися силикатными расплавами. Диаграмма показывает пример такого сравнения для распределения Zr и Hf (данные Honour et al., 2019; Schmidt et al., 2006; Yang, van Hinsberg, 2019). В целом, наблюдается значимая корреляция между экспериментальными значениями и расчетными, полученными с использованием полученных выражений для Ol-LDZr и Ol-LDHf, но для некоторых экспериментов измеренные и расчетные значения принципиально различаются.

Скачать (50KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Вариации содержаний редких элементов в модельных расплавах MORB, нормализованные к содержаниям в источнике. Показаны составы расплавов (верхняя область), рассчитанные для широких интервалов условий выплавления в мантии и кристаллизации расплавов в коровых условиях при участии переменных количеств оливина, ортопироксена, клинопироксена и плагиоклаза (см. текст), используя коэффициенты распределения элементов из табл. A2. Нижняя область показывает концентрации, нормализованные к содержанию идеально некогерентного элемента Z, для которого коэффициенты распределения для всех минералов приближаются к 0.

Скачать (164KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Составы источников базальтов срединно-океанических хребтов, рассчитанные для вариаций нормализованных составов, показанных на рис. 5. Верхнее и нижнее серые поля соответствуют наиболее и наименее обогащенным составам расплавных включений и стекол пород (Наумов и др., 2022) соответственно. Жирная линия в центральной части – состав обедненной мантии по (Salters, Stracke, 2004). Все составы нормализованы к содержаниям в примитивной мантии (Palme, O’Neill, 2014).

Скачать (223KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».