定量化火成岩结构分析与岩浆固结的动力学过程
第17卷第1期2010年1月
地学前缘(中国地质大学(北京);北京大学)
Eart h Science Frontiers (China University of Geosciences (Beijing );Peking University )
Vol.17No.1J an.2010
收稿日期:2009211229;修回日期:2009212203
基金项目:河南省地质矿产重大科技攻关计划项目(26417);国家自然科学基金项目(90814007);国家自然科学基金对外交流与合作项目(40911120079,RFBR 2GFEN08205292224)
作者简介:杨宗锋(1984—),男,博士研究生,矿物学、岩石学、矿床学专业,主要从事岩浆活动与成矿作用研究。E 2mail :yangzfeng2008@
https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,
定量化火成岩结构分析与岩浆固结的动力学过程
杨宗锋1, 罗照华1, 卢欣祥2
11中国地质大学(北京)地质过程与矿产资源国家重点实验室,北京10008321河南省国土资源科学研究院,河南郑州450053
Yang Zongfeng 1, L uo Zhaohua 1, L u Xinxiang 2
11S tate Key L aboratory of Geological Processes and Mineral Resources ,China Universit y of Geosciences (B ei j ing ),B ei j ing 100083,China 21Research I nstit ute of L and and Resources ,Zhengz hou 450053,China
Yang Zongfeng ,Luo Zhaohu a ,Lu Xinxiang.Q u antitative textural analysis of igneous rocks and the kinetics and dynamics of m agm a solidif ication processes.Ea rt h Science F rontiers ,2010,17(1):2462266
Abstract :Quantitative textural analysis of igneous rocks has been improving the traditional qualitative and semi 2quantitative petrographic methods to a new level that can be compared to geochemical analysis ,which in 2cludes crystal size distribution (CSD ),spatial distribution pattern (SDP ),crystal alignment factor ,dihedral an 2gle ,etc.These quantitative textural analysis techniques and their basic theoretical equations ,magma dynamic and kinetic implications and application processes are introduced and summarized in this paper.In particular ,the principles and current situations of two dimensional thin sections ,serial thin sections and X 2ray tomo 2graphy techniques in quantitative textural analysis are summarized.The closure and validity of crystal size dis 2tribution are discussed briefly.Some important kinetics and dynamics of magma solidification processes ,inclu 2ding crystal nucleation and growth ,crystal accumulation ,f ractionation and f ragmentation ,magma mixing ,compaction ,compaction 2pressure 2solution and magma flow ,textural adjustment and equilibration ,are compre 2hensively elaborated with regard to crystal size https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,bined with the published dataset of crystal size distribution and spatial distribution pattern ,the characteristics of the closed and open magmatic systems are summarized briefly in terms of the quantitative textural parameters ,and the kinetic processes of magma so 2lidification displayed by the correlations of the textural parameters are also presented.Finally the analytical procedures and attentions of the two dimensional thin sections technique are discussed ,and it can be concluded that the comprehensive techniques of combining quantitative textural analysis with geochemical analysis would become the important tools for studying the dynamic processes of diagenesis and mineralization ,and would also extend to the field of the diagenesis and mineralization mechanisms analysis of magmatic related deposits and ore deposits forecasting in f uture.
K ey w ords :igneous rocks texture ;quantitative ;crystal size distribution ;spatial distribution pattern ;kinetics and dynamics of magma solidification
摘 要:定量化火成岩结构分析将传统的定性或半定量化的岩相学研究提高到了与岩石地球化学分析相比拟的定量化程度,实现了诸如晶体粒度分布、晶体空间分布、晶体定向程度分析和二面角测量等方面的定量化研究。集中介绍了以上4种国际上应用广泛的定量化火成岩结构分析方法,包括各种研究方法的基本理论公式、岩浆动力学意义和实现方式。详细介绍了定量化火成岩结构分析中处于核心地位的晶体粒度分布理论,概括了二维岩石薄片法、三维连续剖面法和X射线层析技术,在定量化火成岩结构分析中的应用原理和现状。对晶体粒度分布分析中数据的封闭性和有效性检验进行了简要论述。综合阐述了晶体成核生长,晶体的聚集、分离和分解,岩浆混合,压滤、压熔和岩浆流动,结构的调整和平衡等一些基本的岩浆动力学过程中晶体粒度分布特征的表现。结合一些已发表的晶体粒度分布和晶体空间分布数据,简要概括了重要的基本定量化火成岩结构参数所表达的封闭和开放岩浆体系的特征,以及参数间协变关系所反映的岩浆固结动力学过程。最后给出了二维岩石光薄片分析法的基本流程和注意事项,认为今后定量化火成岩结构分析和地球化学分析结合在一起的综合方法,将成为研究成岩成矿动力学过程的重要手段,也将会逐步扩展到岩浆相关矿床中成岩成矿机制分析和成矿预测的方向。
关键词:火成岩结构;定量化;晶体粒度分布;晶体空间分布;岩浆固结动力学
中图分类号:P5881114 文献标志码:A 文章编号:100522321(2010)0120246221
火成岩造岩矿物的成核和生长取决于体系的物理化学条件及其与环境之间的相互关系。因此,体系的化学组成、温度、压力、流体条件等强烈影响到矿物的晶出顺序、晶体形态、颗粒大小和展布方式等岩石结构特征。此外,这些因素的变化速率也对岩石结构具有重要影响。据此,火成岩结构不仅取决于体系内部的物理化学条件,而且与环境的物理化学条件密切相关,是体系与环境复杂相互作用的产物。在很多岩石学教材中都给出了类似图1所示的晶体成核和生长速率与过冷度的关系图解[1],这种复杂的相互作用造就了复杂多样的岩石结构类型,因而岩相学特征可以提供非常直观而重要的岩石成因信息。例如,斑状结构是岩浆两阶段或多阶段固结的产物,反映了岩浆自岩浆房快速上升。然而,长期以来火成岩结构特征一直没有得到充分的重视,多数情况下仅作为一般性描述术语出现在各类文献中。而从20世纪80年代末,结晶岩(火成岩和变质岩)的定量化岩石结构研究开始得到不断发展和完善,使得透过岩石结构、定量化的分析岩浆作用和变质作用中涉及晶体成核生长的动力学过程成为可能。目前定量化火成岩结构分析,已经成为一种重要的研究火成岩形成与演化过程中多种动力学过程(晶体的分离与聚集、晶体的成核和生长速率变化、孔隙熔体迁移和渗透、岩浆混合、岩石结构的退火与增粗[2210]、矿物压缩变形和重结晶[11]、岩浆作用的时间尺度[12]、熔体、流体渗透对矿物粒度的影响[13214]、岩浆侵位机制与多阶段冷却[4,15218])的方法。定量化火成岩结构分析已在国外发展和应用了二十几年,近些年在国内也有几个应用实例,
但国内的分析
图1 晶体成核速率和生长速率随过冷度
增加的象征性变化曲线[1]
Fig11 Typical curves for variation of nucleation rate(N)
and growt h rate(G)with increasing undercooling(ΔT)[1]
方法依然是该理论体系发展早期精度相对较低的方法,分析结果缺乏有效性检验,应用过程中对于部分理论公式的理解存在偏差[19222]。基于以上原因,笔者对定量化火成岩结构分析方法的基本原理及其应用和发展现状做一简单综述,并详细介绍一种使用广泛、较为精确的分析方法,供大家参考,由于学术水平和理解能力有限,难免出现解释不清和理解错误之处,敬请读者原谅和指正。
1 火成岩结构定量化分析的基本方法
111 晶体粒度分布理论
1988年Marsh[8]首次将化学工程领域发展起
来的晶体粒度分布理论(crystal size dist ribu2 tion)[23224]引进到岩浆作用系统,并在其合作者随后的两篇论文中,将这一理论应用到了火成岩[2]和变质岩[3]当中,初步探讨了晶体粒度分布特征反映的岩浆结晶作用的各种物理化学过程。
岩浆系统中控制晶体分布平衡的方程可表示成如下形式[8]:
5(V n) 5t+5(GV n)
5L+Qn=0(1)
V为岩浆系统体积,n为晶体布居密度,G为晶体生长速率,L为晶体粒度,t为结晶时间,Q为注入和流出岩浆系统的岩浆体积差。
11111 开放稳定体系
对于一个体积不变的开放稳定岩浆房系统来说上述方程(1)可简化为
5n t+5(Gn)
L+
n
τ=0(2)
τ≡V
Q ,为晶体在体积为V的岩浆房中的时间,通过
Q的改变量发生交换。Randolph和Larson[23]所作的实验中不断地向反应容器中添加和抽取物质,加入的反应物可以含有晶体。加入反应物时会随时形成新的晶体,因此排出的物质晶体含量更高,以此保证反
应物质的体积V不变。这样的系统中5n
5t=0晶体
生长速率G稳定不变。由方程(2)可得:
n=n o exp -L
Gτ
(3)
n o代表晶体最终成核密度(L趋近0时),其余字母含义同上。
11112 封闭批式结晶体系
封闭体系下岩浆体系的流量Q为0,此时方程(1)为
5(V n) 5t+5(GV n)
5L=0(4)
V n= n,如果晶体生长速率G与粒度无关,成核速率随时间呈指数增长(线性冷却速率),封闭体系同样会产生对数线性关系的晶体粒度分布[4,8]:
ln n=ln n o+-1
Gτ
L(5)
方程(5)即为方程(3)两边取自然对数后的表达形式。
从目前已有的研究来看,并没有一个体系完全符合这两种状态,而是两种模型的组合特点。尽管实际情况很可能是两体系的混合过程,但Marsh[4,8]认为,最实用并最有效的反应晶体生长时间的模型是稳定状态下的关系,因为这种过程形成的岩石结构代表了最原始未受改造的动力学过程,其他各种变化条件都会在这一模型中有所体现,并且都可以通过方程(5)得到体现。
实际研究过程中,晶体粒度分布是将一种岩石中的一种矿物表示在ln n与L的协变图解中,从方程(5)不难看出晶体布居密度n(单位体积单位给定长度间隔的晶体数目)和晶体长度L(通常以晶体的长轴表示)将形成一个半对数的线性关系,此时L 的宽度须呈指数倍数增加,如图2相邻两个长度间隔右侧为左侧的1001167倍。如果没有受其他因素影响将会产生一条光滑的直线(图2),这样的图解中纵坐标的截距为ln n o(晶体最终成核密度的自然对数),直线斜率S(-1/Gτ)的负倒数Gτ表示晶体的特征粒度或特征长(C L),代表粒度为零的晶体到粒度无限大的所有晶体的平均粒度。
图2 晶体粒度分布的一般表达式
Fig12 General expression of crystal size distribution
112 晶体空间展布形式
J erram等[25]将园艺学中描述植物二维空间分布关系的方法[26]应用到了晶体的空间分布形式,其基本含义为将岩石光薄片中一定区域内一种或多种矿物的分布看作点(质心)分布,那么岩石中所有晶体间最短相邻距离的平均值r A定义为
r A=
∑r
N
(6) r表示最短相邻距离,N表示测量的晶体数目。相
同区域内相同数量晶体最短相邻距离的随机分布预测值r E 定义为
图3 不同结构特征的空隙率2R 图解[25,27]
Fig 13 Porosity 2R plot of certain reference textures [25,27]
RSDL —计算机产生的球体随机分布线;左倾粗虚线区域表示接触聚集分布区域;竖直直线区域表示非接触分布区域(接触分布
和随机分布的过渡区域);空白区域表示非接触分布区域(随机分布和有序分布区域);右上角的3个箭头方向表示影响R 值变化
的几种常见过程。
r E =
1
2ρ(7)其中ρ是观测区域内颗粒数的分布密度,等于晶体数除以观测面积。晶体间最短相邻距离的观测值和预测值间的比值定义为
R =
r A
r E
(8)
R 值用于定量描述二维空间晶体的空间分布形式,
对于随机分布的点来说R =1。R =0表示最大聚集程度(所有的点位于同一个中心),六边形有序排列分布产生最大的R 值(R =21149),因此R <1表示聚集分布,R >1表示有序分布。不同岩石结构的晶体空间分布形式,通常表示在空隙率(%)(已分析颗粒含量以外的体积)与R 值相关图解中。图3中给出了一些特定岩石结构的R 值与空隙率的关系。这些作为参考的结构是由已知的三维结构进行二维剖面后的结果(图3a 、3b 、3c 、3d ),其中的RSDL 线代表了球体的随机分布,水平的虚线代表球体随机分布和聚集分布的界限。分布在RSDL 线以上的点表示更加有序的分布。分
布在RSDL 线之下表示更加聚集的岩石结构,即矿物之间聚集程度高[25]。图3中的斜虚线和RSDL 线进一步划分出有序、聚集和接触分布3个区域[27]
(详细说明见图3)。另外,机械挤压、
过度生长和颗粒大小变化(分选程度)等过程均会引起R 值和空
隙率不同的变化趋势(图3)[25]。113 二面角与晶体定向程度
火成岩结构中除了以上晶体粒度和晶体空间分
布特征可以定量化区分不同的岩石结构以外,还有
晶体间或晶体熔体间的夹角,晶体长轴方向或变形伸长方向的一致程度等参数,来定量描述岩石的结构特征,前者主要通过度量固体2固体2固体(全晶质结构)或固体2固体2熔体(部分结晶结构)间的二面
角,分析结构的平衡程度[27229],后者主要以计算岩石二维剖面中晶体间最长轴方向的定向程度,来获取晶体定向生长、晶体变形和岩浆流动等过程中引起的面理和线理及其发育程度等[11,30233]。对于全晶质的火成岩结构,可以通过图4中视二面角的累积频率分布图,来分析岩石结构的平衡程度以及对比不同样品间的平衡差异程度等,获取
图4 全晶质结构的视二面角分布[28]
Fig14 Apparent dihedral angle distribution
for holocrystalline textures[28]
图中左上角插图简单示意了太山庙花岗岩中3个紧密相连的
石英形成的视二面角含义。图中标有度数的3条黑色曲线表
示理论上平衡结构的视二面角分布特征,100°和140°表示20°的标准偏差;灰色曲线表示不平衡结构的视二面角分布特征。
这样的图解通常应测量100个以上的角度,以减小误差和增加对比度。图4给出了太山庙花岗岩基和东沟花岗斑岩的两个代表性的视二面角分布情况,图中显示出东沟斑岩的视二面角分布情况与非平衡结构更加接近,而太山庙花岗岩的结构平衡程度要更高一些。
分析和确定晶体的定向程度,通常可以用晶体间排列方向的一致性程度来定量化表示。对于仅通过肉眼不易确定晶体的总体方向性的情况下,可以对岩石薄片中矿物间长轴方向的一致性程度进行计算,一般选择颗粒较大的矿物进行统计,因为定向性在大颗粒上表现得更加明显。其中一种方法是将待分析的所有晶体的长轴方向θ分解为互相垂直的两个单位向量,即x(x=cosθ)和y(y=sinθ)。从而晶体的定向程度可由如下矩阵T的特征值来表示[34235]:
T=1
n
∑x2∑xy
∑xy∑y2
(9)
其中n为测量晶体的总数。
这个矩阵的特征值E1和E2表示了岩石薄片中晶体间长轴方向的一致性程度,当E1=E2=50时,表示晶体无定向,当E1=100,E2=0时,表示晶体长轴方向完全一致。用E1表示时,无定向和完全定向的变化范围为50～100。因此将其转化为更加直观的数字来表示晶体的定向程度(A F):
A F=(E1-50)×2(10)
当A F=100时,表示晶体完全定向,A F=0时,表示无统计意义上的定向[36]。这种方法在分析晶体粒度分布特征的基础上即可获得,且表示定向程度较为直观,因而应用较为方便和普遍[11,31232]。
另一种计算晶体定向程度的方法也是根据晶体的长轴方向,在单位圆中用平均定向角度的合向量平均值 R表示数据的分散性和定向性[37238]:
R=1
n
∑n
i=1
cosθi2+∑
n
i=1
sinθi2(11)其中n是测量晶体数目,θi是晶体长轴的角度。对测量次数n>50的情况来说, R(95%的显著性水平)的界限为01244[37]。如果实测值小于这个值,说明晶体的方向是随机分布的,如果远大于此值说明定向性很好,此时定向角度的平均值为
θ=arctan
∑n
i=1
sinθi
∑n
i=1
co sθi
(12) 2 火成岩结构定量化参数的获取方法
在前文所述的定量化火成岩结构分析方法中,晶体粒度分布分析可看作以上几种方法的核心和基础。通常在利用二维岩石薄片法分析晶体粒度分布特征时,诸如晶体空间分布、视二面角分析和晶体定向性分析等均可在此基础上获得,因为二维岩石薄片法中,不仅获得了晶体的粒度特征,同时晶体的长轴方向,质心位置,晶体间的视二面角和晶体的三维形态都可以直接或间接获得。下文将介绍3种常用的和一些不太常用的定量化岩石结构分析方法(晶体粒度分析方法),并重点介绍第一种较为成熟且易于应用的方法。
211 二维岩石薄片法
由于晶体粒度分布研究的是晶体的三维布居密度特征,因此二维薄片法是建立在岩石薄片中晶体二维截面的统计性特征基础上,进行立体转化后而获得晶体三维粒度分布特征。
进行三维转化的优点在于能够获得晶体的三维习性,并能够在已知体积含量的基础上,计算晶体的布居密度,晶体的粒度特征和数据有效性均可在此基础上进行检验(详见下文论述)。
最早使用的将切面晶体数目转化成三维晶体数
目的方法相对简单[39]:
n V(L xy)=n A(l xy)115(13) n V表示粒度间隔在L X～L Y范围内单位体积单位长度的晶体数目,n A表示粒度间隔在l X～l Y范围内单位面积单位长度的晶体数目(从薄片统计得出)。实际上这种转化方法并没有基本的立体学转化依据[40241],只是将二维n A(1/L2)转化成三维n V(1/ L3)最简单的一种方法,由这种方法获得的数据有效性和准确性都和实际情况相差较大[42],其在晶体粒度分布理论发展早期和国内的一些研究实例中应用较多[223,8,19222]。
从立体转化学角度来说,将晶体的二维剖面分布转化成三维分布。需要考虑两个基本问题:切面效应和交切几率问题[40,43],前者表示随机切过晶体的平面并不总是穿过晶体的中心,截面长轴的大小可以从0到其3维最长轴之间任意变化;后者表示截面总是更容易切过较大的晶体,小晶体被切过的概率较小。Higgins[41]进一步综合了切面效应[40,44]和交切几率问题[44246]的基本计算方法,建立了较为准确的二维到三维的转化方法,并将其写入了CSD2 corrections软件当中,使二维晶体参数测量转化成三维晶体习性变得更加准确,方便和快捷,目前使用较为广泛。
在考虑以上基本的立体学问题基础之上,一个重要的参数就是晶体的立体形态,这个三维习性的特征将直接影响最终的晶体粒度分布。通常使用短轴(S)、中轴(I)和长轴(L)来近似代替晶体的形态特征。对于平行六面体和三轴椭球体来说,晶体切面的宽/长(W/L)的众数接近等于晶体实际的S/I 值,I/L值通常利用晶体切面长/宽(L/W)的统计性特征进行估计[47248],如Higgins[47]获得的关系式: I/L=015+(W/L的平均值-W/L的众数)
/(W/L的标准偏差)(14) Garrido等[48]的关系式:
I/L=(W/L的平均值-1109×(W/L的众数)2-1149×(W/L的众数)+01056)/01126(15)或者通过比较CSD获得的体积含量和实际统计的面积含量来获得[49],因为一块岩石一定区域内的晶体面积含量总是等于晶体的体积含量;此外,还可以将所有晶体切面的长/宽(L/W)的值与已有模型进行对比,选取相似程度最高的一组来代替晶体实际的短轴(S)、中轴(I)和长轴(L)[50]。很显然第二种方法忽略了晶体切面宽/长(W/L)的众数接近等于
晶体实际的S/I值,这一更为准确的统计学特征,并且目前已有的模型是建立在直角平行六面体晶形基础上[50],更适用于长石类矿物,对于形态复杂的如角闪石和石英一类的矿物误差相对较大,因此实际应用时应注意这一点。在实际计算当中I/L的变化会改变CSD的尺度大小,S/I的改变仅会影响尾端修正[41]。由于二维法均需要晶体截面的统计学特征,因此实际统计的晶体数目要足够多,一般应不低于200个[50251]。下文的实例分析当中将对这种方法的使用作进一步的说明。
212 连续剖面法
连续剖面法是利用切过晶体的若干个剖面来重塑晶体的三维形态,包括两种情况,第一种是通过样品切取一系列连续平行的剖面后再分析,属于无损分析[52];第二种是分析完一个剖面后将其磨损后再分析第二个剖面,属于有损分析[51,53]。在这两种方法中每个剖面制好后,用扫描仪或数码相机进行表面成像,成像时可以将表面染色以突出一些特殊的矿物,如亚硝酸钴钠可以突出钾长石。第二种分析方法的缺点是剖面制作过程中样品破坏太多不能进行相应的地球化学分析。
原则上这种方法可以获得很高精度的数据,有时可能只有几μm,但精度受剖面间的间距限制,如果想得到岩石结构三维同样的精度,那么剖面间隔应该和每张图像的精度相等[53]。如果岩石晶体颗粒较粗就可以降低磨片方向的精度,这样既增加测试样品的体积又降低数据库的容量[51]。尽管连续剖面法很费时,但能提供相当好的结果,特别是一些数量少且不规则的颗粒,这种研究方法的精度有时可以达到小于40μm的水平[53],可以和低精度的X2射线成像技术相比拟。第一种连续剖面法,切面间的间隔通常大于015mm,但通过薄片要比岩石表面区分晶体容易很多。Robo2Met.3D(U.S.Pa2 tent Pending)全自动装置的应用[54],大大减少了时间消耗和提高了精度,连续剖面的精度在012～10μm,每小时能切割20个剖面。连续剖面图像需要区分不同的晶体,很多方法都可以实现,最常用的是根据颜色的不同区分每一个像素[5]。由于图像识别的计算法则已取得很大进步[55],如果使用第一种剖面法会有更多的光学图像处理方法。这些区分好的剖面图像可用于构建三维图像,既可以表示成立体数据的形式,也可以是重新构建的晶体轮廓。以上两种方法合成的图像都可以建立晶体的完整形状,
从而实现三维晶体粒度分布的分析,但其共同的缺点是对于紧密接触的同种矿物区分较为困难。213 X射线层析技术
20世纪90年代美国德克萨斯州的比尔卡尔森实验室首先在地学领域使用了X2射线层析成像术进行远距离3D成像,随后不断用于火成岩结构的三维成像和定量化分析[56]。目前随着高精度分析设备的发展,这种研究方法已取得了很大进步,层析成像技术(C T)就是从围绕一个物体形成的分层投影中构建一个剖面,一系列紧密连接的剖面可以组合成3D图像,这种方法通常用相对标准的X2光光源[57],但也可以用其他光源,如同步加速器辐射[58],伽玛射线,电子束,甚至可见光。
X2射线成像是根据矿物和气泡间的线性衰变系数μ的不同将它们区分开,这个系数取决于矿物的电子密度,不同的原子序数和入射X2射线的能量。有时可用两束能量不同(频率)的X2射线检测样品,两个图像联合使用增强相的区分度。总体来说,这种方法和连续剖面法类似不能区分连在一起的同种矿物,因为μ值和方向及矿物的各向异性无关。光束细且样品盒小使测试样品的大小受到限制,一些工业方面的设备可以处理40cm长的样品,而医用扫描仪可以适合更大的样品。空间分辨率是样品大小和图像像素(通常为500～2000像素)的函数。现代的显微X2射线成像设备可以测试7cm×3cm的样品,精度在6～30μm。目前实验室通常可以达到低于5μm的精度。新的纳米成像体系也在发展和使用,精度能达到低于300nm 体素的大小。当利用更大的扫描仪时,对于大于一寸以上的样品精度通常在011～012mm。受像素的影响,样品越大精度越低。例如G odel等[59]使用医用扫描仪对岩心长10cm的层状硫化物侵入体成像,获得的体素大小为01125mm×01125mm×015 mm。
同步加速器辐射优于普通的X2射线。例如,同步加速器辐射更精确,聚焦范围更小。Gualda和Rivers[60]用同步加速器辐射源对直径是5～10mm 的圆柱体获得了8～17μm的精度。同步加速器辐射亦可以和X2射线荧光成像联合使用做出三维成分图[61]。Kyle等[62]分析斑岩型铜金矿时,在420 kV电压下用钨作为X光源的高精度X2射线层析技术(HRXCT)分析样品直径为5～50mm,精度为0125mm。而带有图像增强检波器,微共焦X光源的超高精度C T,分析样品为3～70mm,精度达到1～10μm,这两种C T分析不仅能区分样品中的金属矿物和硅酸岩矿物,而且很好的识别了其中粒度很细的少量金,尽管目前的精度很低,但这种方法对一些物质显示出较好的前景,而使用传输电子显微镜的高精度电子成像技术能获得亚微米到纳米级的图像[63]。
CSD的获取是一个计数的过程,计数统计的不确定性可以用来估计误差,考虑到自然的样品中晶体的数量随着晶体粒度的增加而降低,其不确定性也随之加大,为了降低统计误差需要加大分析样品的体积,但同时需要统计的小颗粒晶体数目显著增加,使分析变得更费时,Gualda[64]认为如果粒度间隔为20～80μm,获得较准确的布居密度总共至少需要100个晶体。而用四组间隔时(20～320μm),至少需要250个颗粒,最好是大于400个颗粒才能获得比较合理的布居密度,为了减少需要统计的晶体颗粒数目和降低大颗粒的统计不确定性,需要用不同的分辨率研究多个体积(或者是近似体积)的样品。
214 其他不太常用的三维分析方法
光学扫描可用于确定透明物质中少量矿物的结构,这种剖面使用大光圈高放大率的光学显微镜观测,观测深度很小,只有很小范围的深度可以聚焦。照一张像后增加样品和物镜间的距离,重复这些过程就可以构筑这个剖面完整的3D图。基质中的晶体必须足够的透明,并且晶体数量密度低到所用晶体都可以观察清楚。因此这种方法只在一些特殊的情况下使用,比如研究玻璃质火成岩中的微晶[65]。激光扫描共焦显微镜是专门为这种研究方法设计的[66267],这种方法不是用光照射整个剖面,而是使用激光束扫描样品的一部分,无毁坏性并大大降低邻近晶体和基质散射光的影响,Petford等[66]使用这种方法研究了砂岩中的孔隙分布特征。磁共振成像技术以往大量应用于医学领域,近年来也用于岩石结构研究。磁共振成像反应的是材料的氢含量。目前这种方法只在碳酸盐岩中应用,主要显示充满水的气孔分布特征[68],但这种方法在其他研究中可能同样有用,特别是随着精度的提高。
3 数据的封闭性与有效性
以上一些定量化的岩石结构分析均是建立在基
本理论公式和统计学的基础之上,因此正确理解基本理论公式和进行统计性数据的封闭性及有效性检验十分重要。这里依然以晶体粒度分布分析方法为
例,对一些容易误解和忽视的关键问题进行简要说明。晶体粒度分布理论在地质学中已经发展和应用了20a ,在这期间也有一些基本问题的争论,如晶体
粒度分布分析中晶体粒度和布居密度是否存在自相关的问题[69271],实际上Pan [69]认为的存在自相关性,是错误的理解了其中两个关键的参数:晶体粒度间隔并不是等间距的而是相差指数倍数;不同样品间和不同晶体粒度间隔内晶体的质量百分含量不是固定不变的,其中第一个问题在目前国内仅有的几个研究实例当中均存在[19222]
,因此正确认识
以上两个核心内容是理解和应用晶体粒度分布理
论的关键
。
图5 晶体粒度分布中的一些边界条件
Fig 15 Some closure limits for crystal size distribution
a —不同三维形态的(圆度均默认为016)晶体,在由截距和特征长之间表示的晶体粒度分布特征中,应当位于图中曲线以下;
b —当晶体含量为100%时,特定形态的晶体将会在晶体粒度分布图解中形成一系列直线,直线型的晶体粒度分布图中不应当超过图中阴影区域;
c —晶体含量为1%时形成斜率为-5,截距为0178的晶体粒度分布图,如果晶体继续生长并且成核速率成指数增加,晶体含量将持续增加,直到截距为5139时停止,此时斜率依然是-5,晶体含量为100%,晶体粒度分布图不会进入图中阴影区域。
CSD 的分析是针对岩石中某个矿物相来说的。即使只有一种矿物组成的岩石,它的含量也就是100%,因此进行CSD 分析时需要考虑矿物含量的
边界条件,对于直线型的CSD 某种矿物相i 的体积含量V i 可以通过以下公式表达[8,49]:V i =σ
∫
∞
n i (L )L 3
d L
(16)
结合方程(3)和(16)得
V i =6σn o
i C 4
L
(17)
其中n o
i 为矿物相i 的最终成核密度,C L 表示晶体的
特征粒度或特征长,为直线斜率S (-1/G
τ)的负倒数。
σ为矿物相i 的形状参数(立方体即为晶体体积与边长的三次方之间的比值),其基本表达式为σ=[1-Ω(1-π/6)]I S/L 2(18)
其中Ω为圆度(直角平行六面体为0,椭球体为1)。S 、I 和L 分别是平行六面体或椭球体的短轴、中轴
和长轴。对于任意形状晶体的圆度可通过如下公式
获得Ω=4πA/P 2
(19)
其中A 和P 分别为晶体二维切面的面积和周长。
结合以上方程可计算不同形状,不同含量下矿物相CSD 中参数间的关系和封闭性(边界条件)。图5(a 、b 、c )中描述了一些参数在表示晶体粒度分布特征时,晶体含量的边界条件对这些参数的影响趋势和范围。具体内容见图中说明。
样品中如果矿物相的含量较小时,CSD 中的截距和斜率都可独立发生变化(自由度为2)。如晶体
含量接近封闭值,斜率改变也会引起截距改变(自由
度为1)(图5b ),除非晶体发生熔解或分解成亚颗粒。通过公式(16)和(17)可以比较实际测量的晶体含量和CSD 确定的晶体含量的差异程度,以此检验
二维数据转化的CSD 准确度,但需要注意CSD 中体积含量的误差问题,因为大晶体含量高时由于布
居密度精度不够会明显影响晶体含量。对于复杂弯
折的CSD 可以用方程(16)的不连续形式[49]单独计算体积含量寻找原因:
V i =σ
∑n i (L j )L j 3
W j
(20)其中j 是间隔数,W j 是间隔宽度,L j 是间隔数j 内的平均粒度。n i (L j )是矿物相i 在平均粒度为L j 时的布居密度。
由于CSD的分析过程是一个统计学上的实验,因此需要对拟合直线的有效性或真实性进行检验。通常可以采用统计学中的卡方检验,相关系数R2和吻合参数Q来进行检验[72]。前两种方法只是计算了每个观测点和拟合直线间的分散程度,并未考虑每个观测数据误差的影响,无法给出这种分散性是否超出了单个点的误差范围。吻合参数Q可以确定观察值和期望值间的偏差是否由偶然波动造成,Q值非常小,暗示这种偏差不大可能是由于偶然波动造成,表明模型是错误的或者是低估了误差以及误差不是正态分布。如果Q值大于011,则CSD 可能符合模型。通常Q>01001也可以接受,因为真正错误的模型通常会产生一个非常小的Q值。Q 大于011并不表示数据更有效。如果接近于1可能表明误差高估了。
4 应用与解释
我们最终看到的火成岩结构往往是经历了一个复杂动力学过程之后的产物,透过CSD分析将会得到一个主导作用过程。近年来,许多学者都试图建立更多的CSD表示方法,从中获取更多的结构变化因素。早期Marsh[8]认为许多火成岩在布居密度的自然对数和粒度的相关图解中将是一条直线,称为经典的半对数CSD图,后来有些学者认为许多CSD 是一种对数正态分布[73275],另外一些学者发现有些CSD具有分散粒度分布的特征[76]。如果晶体的生长速率和大小成正比那么将会出现对数正态分布的现象,符合这种分布的CSD在半对数分布图解中会形成小晶体急速减少的趋势[75],许多变质岩[3]和火成岩[77279]都会在半对数分布图解中出现这种现象,但这种现象可能主要是由于岩浆混合、结晶放热或流体存在情况下的结构平衡和粗化过程引起[5]。一个检验对数正态分布的方法就是用变换后的累积分布函数(标准化的累积频率:50%的频率CDF=0)和粒度的自然对数做CDF相关分析,类似于沉积岩石学中的粒度分析[80],对数正态分布在这样的图解中显示为一条直线[5,72]。Armienti和Tarquini[76]发现地幔橄榄岩中的橄榄石是一种分散分布,反映了变形作用引起的粒度缩小和粗化平衡间的调整过程。另外,Turcotte[81]发现一些碎裂岩石中粒度变化较大的范围内也是一种分散分布。检验这种分布的方法就是使用大于某个粒度的晶体数量的自然对数和粒度的自然对数做相关分析,分散分布在这样的图解中为一条直线[5,72]。所以,CSD目前可以用3种理论模型形式进行表达:S2CSD经典半对数分布图,L2CSD对数分布图和F2CSD分散分布图。不过大量的研究显示多数情况下CSD更符合半对数分布,这和其基本理论公式是一致的,而且表示成这种形式更有利于探讨岩浆固结的动力学过程(详见下文论述)。
411 岩浆固结的动力学过程
(1)晶体成核生长过程。晶体的成核和生长速率受结晶能的控制,热力学上表现在过冷度,化学上表现在饱和度。温压条件的变化会明显改变结晶能的大小。所有晶体同时成核然后再生长的情况可能不是更常见的情况,多数岩浆房可能存在不断供给,不断排出的稳定开放过程[8]。在稳定的环境下,只会产生一种CSD直线,随着温度的下降成核速率以一种稳定的指数方式增加,结晶程度随之增加,此时将会产生一系列斜率相同截距不同的CSD直线(图6a)[425,8],截距变大暗示成核速率加快,相同粒度下成核速率高晶体的布居密度增大。斜率相同说明晶体的特征长(C L)即晶体的平均粒度不变。如果晶体的生长速率近似相等,存留时间的增长会促进大晶体的生长,斜率变缓,整体显示大晶体含量高,粒度更粗(图6b)。相反,生长速率增大亦会产生这样的结果[82]。在岩浆房内部会产生稳定的线性CSD,但是当岩浆突然喷发,过冷度会快速增加,成核速率以更快的速度增加,进入一个新的指数增加过程,此时的CSD会在小颗粒处形成更陡的斜率(图6c)[4,8]。
(2)晶体的聚集、分离和分解。晶体的聚集将会使原有的CSD斜率变缓,因为大晶体比小晶体更利于堆积在一起,而大晶体的分离过程会形成斜率更陡的CSD(图6d)[8,78]。由于大颗粒晶体的分离过程往往是颗粒偏大的分离的更多,晶体的堆积过程则是一个相反的过程,所以,分离结晶过程会形成粒度范围变小的向上凸的CSD,堆晶会形成粒度范围变大的向下凹的CSD。大晶体的分解将会明显增加小晶体的含量,其效果有些类似晶体聚集过程(图6e)。如果晶体分解和晶体分离过程同时发生,那么在小颗粒和大颗粒处会形成较陡的斜率,而中间颗粒的斜率会较缓[8](图6e)。晶体聚集、分离和分解作用引起的CSD变化与晶体成核生长过程的变化有时不易区分,因此需要借助化学成分变化或细致
图6 一些可能影响晶体粒度分布(CSD)形状的动力学过程
Fig16 Some dynamic processes that can affect the shape of the CSD
a—饱和度增加[4,8];b—晶体的存留时间或生长速率增加[82];c—两种成核过程[4];d—晶体的聚集与分离[8];e—晶体的分解或分解与分离[8];f—两种岩浆的混合[83];g—压滤作用[78];h—压滤和压熔作用[78];i—结构粗化过程(CN方式)[77];j—晶体的聚集生长[78]。
的岩相学观察以及其他定量化岩石结构分析的约束,这样可以同时得出以上几种情况对CSD变化的贡献,以免过分强调某个单一过程。
(3)岩浆混合。两种成分相差较大的岩浆混合作用,单独的野外地质观察可能就能识别,但有些成分近似的岩浆混合可能肉眼不宜识别,但通过CSD 可能会有较好的体现。两种具有不同CSD的岩浆混合将在粒度大小重合区发生弧形弯曲(图6f),这种弯曲主要与纵坐标为成核密度的自然对数值有关,而两端的小晶体和大晶体分别保持两种岩浆的CSD斜率,但均会向下移动。混合曲线的弯曲程度将取决于两种岩浆CSD的斜率大小和混合比例[83]。
(4)压滤、压溶和岩浆流动。压滤作用同样可以改变晶体的CSD[11,25,84285]。这种过程以机械压缩过程开始,晶体的重组将孔隙间的熔流体挤出,这样将会改变CSD中每个粒度范围的布居密度,发生平行上移(图6g),增大截距,斜率不变。例如:50%的压滤将使斜率增加017[=ln(1/015)],所有晶体在这种过程中会呈现同样的CSD变化[78]。机械压滤在小于50%的情况下不易形成明显的叶理[31]。高程度的压滤作用将会引起晶体形态的变化[36,85]。对于含有少量熔体的堆晶体来说,晶体压缩过程中具有较高表面能的矿物会形成压溶现象,同时会造成更高程度的压滤作用而最终发育明显的叶理构造[85]。压溶过程有些类似结构增粗过程,高表面能的矿物进入熔体中,但两种过程并不完全一样,压滤可以造成所有的晶体熔解(图6h)。如果压滤2压溶作用产生的CSD与结构增粗类似,那么特征长(C L)和叶理程度相关[78]。尽管压滤2压溶能够产生明显的叶理,但岩浆的流动可能是更有效的一种机制[31,86287]。岩浆流动同时将会形成线理,并且不会引起CSD的变化,因此可以通过测量晶体的定向程度加以区分。
(5)结构的调整和平衡。分散的多相混合体并没有处于一个最低能状态,因为小颗粒大于大颗粒单位体积的表面能,在这样的系统中将通过增加颗粒的平均大小来减小系统的总能量[88]。颗粒的平均大小只有能量加入时才能减小,例如变形过程。因此结构的调整平衡过程可以看作是一个退火增粗过程,即熟知的Ostwald成熟过程,也被称为结构成熟或晶体老化过程[3,5,8,77279,85,88289],很显然某种矿物相在增粗过程中不存在这种相的新晶体的成核作用,小于临界半径的晶体将发生溶解,大于临界半径的颗粒将生长增大,这个过程通过扩散作用将物质从小颗粒转移到大颗粒可以有几种不同的机制[85],如果没有熔体和流体物质存在,扩散可能在颗粒的内部进行,更可能是沿着颗粒的边缘。如果存在熔体和流体,则熔体和流体里的扩散将控制所用颗粒内部的扩散作用,一些反环带的斜长石暗示颗粒间熔体和流体的作用。尽管这些过程的热动力驱动能是熟知的,但是其中的动力学过程却是很复
杂的[88]。材料领域的研究成果可能不太适合地质过程,然而早期Lif shitz和Slyozov[90]的溶液实验做出了很好的开端,并建立了Lif shitz2Slyozov2Wager (L SW)理论。这种溶液针对稀溶液系统,假定所用的晶体间都能发生相互作用,并能和同样的流体间存在作用,晶体形态假定是球形。大多数L SW理论的应用考虑的是平均晶体粒度与时间的关系。但是,对于侵入岩来说固结的时间不好确定,这种情况下将晶体生长速率和晶体粒度联系一起会更好[90]:
d r d t =k
r
1
r3
-
1
r
(21)
其中d r/d t是晶体生长速率,r3是临界半径,r是晶体半径,k是速率常量。
方程(21)表明当系统在降低总能量时,小于临界半径的晶体会发生强烈的再吸收过程,溶解的物质会转移到大于临界半径的晶体,无限大晶体的生长速率接近零。根据以上原理Higgins[77]进行了实验,结果显示按L SW理论引起的结构增粗现象与实际观察到的相差较大。
De Hoff[91]在许多实验观察中发现每个晶体的生长速率并不是只受大小控制,而是取决于每个晶体的大小特征,称为生长速率的传播效应。表明生长过程中每个晶体的位置十分重要,因此不同晶体间发生了强烈作用而不只是和相同流体作用的结果。综合晶体分布的几何学特征提出了CN(Com2 municating Neighbours)理论:
d r d t =k
1
λ
1
r3
-
1
r
(22)
其中d r/d t是晶体生长速率,k是速率常量,1/λ是晶体间距离的调和平均值,r3是临界晶体半径,r是晶体半径。
与L SW明显不同的是CN理论中扩散作用受相邻晶体间距离的影响。以CN理论的条件进行实验的结果与实际观测十分接近[77],看来CN理论更接近岩石结构的平衡增粗过程。这样许多特殊的岩石结构会得到更好的解释,比如嵌晶包含结构,按照以往的认识被包裹的晶体往往先成核生长,包裹在外面的晶体随后成核并具有更大的生长速率,因此将其他晶体包围起来,但在有些情况下这样的推论会存在明显的问题,比如镁铁质侵入体中橄榄石包裹辉石和斜长石的现象[77],最好的解释可能是过冷度下降的同时,部分固结的岩浆由于结晶热或残余熔流体的对流使温度升高到橄榄石的液相线温度附近时,小于临界半径的橄榄石颗粒具有负的生长速率将发生溶解,大的橄榄石颗粒将以明显大于斜长石的生长速率继续生长,结果形成橄榄石包围斜长石和其他矿物的现象。在橄榄石粗化过程中,温度继续下降但无新的橄榄石成核。这样的粗化过程最终在CSD图中会很清楚的体现,小颗粒晶体不断减少并减小截距,大晶体数量增加使斜率变的更平缓(图6i)。
如果岩浆在固结过程中岩浆内部发生对流作用,或有基性岩浆和流体物质的注入,并且是多阶段的,将会形成一种类似两种岩浆混合作用的CSD变化方式。基性岩浆的注入将加速晶体的熔解和增粗过程,每一次基性岩浆注入都将溶解大量的小于临界半径的小颗粒晶体,同时结构粗化使CSD斜率变平缓,最后的喷出物会成核形成大量的小颗粒晶体,结果造成大颗粒和小颗粒晶体具有明显不同斜率的CSD[79]。同位素方面的复杂环带特征证明了这种结构分析的准确性[92]。
以CN理论方式的结构增粗现象对一些矿物的反环带特征提供了新解释,如斜长石的反环带现象,岩浆在正常环境下固结过程中形成内部富钙外部富钠的环带结构,一旦晶体的粗化过程发生,许多小于临界半径的斜长石将发生熔解,同时提供给大晶体更多富钙的组分,随着岩浆继续冷却许多大颗粒的斜长石外围会形成更基性的斜长石。
晶体生长过程中除了发生上述结构增粗过程以外,晶体的聚集生长(adcumulus growt h)(图6j)可能是岩石结构成熟和粗化的另一个重要方式[85],这种晶体的生长过程使所有粒度大小的晶体同时生长变大,在CSD中显示为从左到右一系列平行的直线,与结构增粗过程明显不同的地方是,如果所有晶体同时粗化将会显著降低剩余岩浆的渗透性,大量未固结的岩浆和流体都将被封存在晶体的间隙中。相反,结构增粗引起小晶体的熔解会不断保持剩余岩浆的渗透性,即使在结晶程度较高时也能形成岩浆和流体的通道。由此可见,以上两种晶体的粗化方式对于半固结状态岩浆中物质的渗透和传导影响很大。高的渗透率可以促使熔浆和流体物质的不断迁移和聚集,假设含矿流体能在这种高渗透率半固结的岩浆中发生流动和汇集作用,那么随着岩浆固结程度的增高,流体中携带的成矿物质可能会富集在某些部位成矿。聚集生长的晶体不仅可以控制已经圈闭熔浆和流体的运移,重要的是它将阻止周围
的熔体和流体从中通过,因此它的作用可能是两方面的,一是如果圈闭的就是丰度较高的含矿流体,那么固结的岩石中将含有大量成矿物质;二是低的渗透率将阻挡周围的含矿流体四处运移,最终造成周围的矿物质沉淀到它所封存的区域内。
图7 晶体粒度分布(CSD )中一些变量间的协变关系和动力学意义
Fig 17 Correlation and dynamic implications of some variables in the crystal size distributions
1—加拿大元古宙Lac 2St 2J ean 杂岩体斜长岩中的斜长石[77];2—苏格兰西北部Rum 层状苦橄岩中的橄榄石[93];3—南非Bushveld 杂岩体中的斜方辉石[11];4—冰岛Eldfell 火山玄武岩中的斜长石[82]
;5—意大利阿留申群岛Stromboli 火山玄武岩中的斜长石[94];6—美国内华达州Dome 山中基性熔岩中的斜长石[95];7—新西兰Egmont 火山凝灰岩和安山岩中的斜长石[30];8—希腊
Kameni 英安岩中的斜长石[83];9—苏格兰西北部Rum 层状辉长岩中的斜长石[96]
;10—德国东部Halle 火山流纹岩中的钾长石、斜
长石和石英[51];11—南非Bushveld 杂岩体斜方辉石岩中的斜方辉石[32];12—罗马尼亚Motru 岩墙群安山岩中的角闪石[97]
;13—
阿曼蛇绿岩套辉长岩中的斜长石[48]
。图b 、c 、g 据文献[4]修改,图b 、c 、g 、i 分别表示了变量间协变趋势在晶体粒度分布(CSD )中
的可能含义。
412 基本定量化参数的应用与意义
(1)晶体粒度分布中的参数。获得晶体粒度分
布图之后,正如前文图6中所表示的一样,可以从中反映出岩浆固结的多种动力学过程,还可以通过图5进行数据的有效性和封闭性检验,但是实际分析
过程中,往往一系列数据在晶体粒度分布图中的直
观意义不是十分清晰,因此还需要通过与晶体粒度分布直接相关的一些变量间的关系,进一步探讨其所指示的岩浆体系特征和多种动力学过程。其中具
有重要指示意义的变量参数有截距(ln n o )、斜率(S )、特征长(C L )、最大长度(L max )(通常用每个CSD 分析中最大的4个颗粒的长轴平均值表示)和
晶体含量(V )等。为了更加清楚的说明这些变量间
协变关系的动力学意义,图7中引用了一些具有代
表性的数据,绘制了一些常用的图解,并附有插图对其进行说明。
CSD 图解中经常用截距和斜率之间的协变关
系,来探讨岩浆体系是开放的还是封闭的[4]。大量的已有研究显示完全符合这两种极端情况的岩浆体系是十分少见的,多数都表现出复合特点(图7)。对于开放体系来说,如果是稳定的,那么截距和斜率都将固定不变[4](图7b),例如德国东部Halle火山一系列CSD中截距和斜率均集中在一个很小的范围内;对于非稳定的开放体系来说,斜率将在截距不变的情况下发生显著改变[4],但多数情况下斜率和截距之间总是呈现一种负相关的特征,同时具有一定的分散性(图7a),似乎更类似封闭体系下的特征(图7c)。在截距和矿物体积含量的变异关系中多数情况下都没有十分明显的相关性,不过这种分散的特征依然暗示了许多动力学过程,如在矿物含量不变的情况下,截距发生纵向上的显著改变,可能代表一种结构粗化过程(图7i)或单个封闭岩浆房固结过程中的关系[98];当截距不变而矿物含量变化显著时,可能体现的是开放体系的特征或者出现了堆晶过程;当截距和矿物含量出现正相关的时候,主要与封闭体系下过冷度的不断增加和结晶程度增高有关。
晶体的最大粒度和CSD图解中的斜率一样均体现了封闭体系或开放体系的存活时间,同时最大粒度的晶体往往更容易进入或离开体系,它的变化通常独立于CSD的变化,因此利用最大粒度和特征长(斜率的负倒数)以及截距间的变异关系,可以获取很多重要的岩浆固结动力学过程。最大粒度和特征长之间两种可能的极端过程(图7g):(1)最大粒度不变,特征长改变;(2)特征长不变,最大粒度改变。第一种情况可能会出现在封闭体系或开放体系中,大于某一粒径的晶体被分离出体系的情况,或者出现退火增粗时最大粒径的晶体未受到影响。第二种情况多数出现在完全的封闭体系之下,或者是成核速率和生长速率都是稳定的开放体系下[4]。但是总体来看,多数情况是特征长和最大粒径出现不同程度的正相关,代表了两种极端过程的复合特征(图7f)。对于图7f中加拿大Lac2St2J ean杂岩体斜长岩中的斜长石来说,更多体现的是一个结构粗化过程,而德国东部Halle火山流纹岩中的钾长石、斜长石和石英更像是在成核速率和生长速率都是稳定的开放体系下形成。最大粒度与截距间的关系和最大粒度与特征长间的关系十分类似,可以用于补充说明和理解,多数出现负相关代表了封闭体系和不稳定的开放体系特征(图7h、i)。
实际分析当中往往结合这些图解之间的相互关系,以及下文将要论述的晶体空间分布特征,来综合反演岩浆固结的动力学过程。
图8 晶体空间分布的一些应用实例
Fig18 Some application examples
of spatial distribution pattern
1—南非Bushveld杂岩体中的斜方辉石[11];2—加拿大Alexo
科马提岩中的橄榄石[27];3—澳大利亚西部kambalda科马提
岩中的橄榄石[27];4—津巴布韦Belingwe科马提岩中的橄榄
石[27];5—美国Holyoke玄武岩中的斜长石[27];6—津巴布韦
Belingwe玄武岩中的橄榄石[27];7—德国东部Halle火山流纹
岩中的钾长石、斜长石和石英[51];8—美国Holyoke玄武岩中
的斜长石[27];9—芬兰西部Vammala科马提岩中的橄榄
石[27]。a—机械压缩;b—过度生长;c—变形压缩;d—分选增
强。其余说明同图3。
(2)晶体空间分布中的参数。从已有的研究来看,多数情况下晶体的空间分布特征往往位于随机分布线(RSDL)的下方,表现出不同程度的聚集分布特征(图8)。对于南非Bushveld杂岩体中的斜方辉石R变化趋势,可能为变形压缩或分选程度不同引起。结合晶体粒度分布中一些变量的协变关系来看(图7),其更可能是一种变形压缩过程和重结晶过程。像津巴布韦Belingwe科马提岩的结构特征虽有一定分选程度的差异,但这种变化趋势多数体现的是一种机械压缩过程,并且更高程度的机械压缩将会形成加拿大Alexo科马提岩的结构特征。而当Belingwe科马提岩经过过度生长过程以后将会形成澳大利亚西部Kambalda科马提岩的结构特征。美国Holyoke玄武岩间的结构特征则可以用分选程度的差异进行解释。晶体空间分布特征的变异关系同样也具有多解性,因而需要结合晶体粒度分布特征和晶体定向程度分析来综合约束。另外,晶体空间分布特征不仅对于分析结构特征及其变化趋势有重要作用,同时在反应岩浆固结过程中熔体和流体的渗透性特征也有一定的指示意义,如高空隙率,聚集程度高的晶体分布特征将更利于熔流体
的迁移和渗透。
413 定量化火成岩结构分析与化学分析结合近年来定量化火成岩结构分析方法和地球化学分析方法均取得了快速的发展,使得定量化火成岩结构分析与地球化学分析,尤其是与矿物微区元素和同位素分析逐渐结合到了一起,从而提供了一种认识结晶成岩动力学过程的综合分析方法。通过这种方法不仅可以更加可靠而全面的获得成岩动力学方面的物理过程,同时有助于认识元素、同位素的分异和不同的结晶动力学过程间的相互关系。这种联合分析方法目前已经成为国际上定量化岩石结构分析的新趋势,在全面认识岩浆作用和部分变质作用动力学过程方面已经得到一定的应用和发展[18,992101]。例如在解决不一致年龄问题[102]、岩浆混合和补给[12,1032104]、复杂岩浆源区[82]、岩浆上升过程[105]、岩浆近固相线附近的结构变化[96]、变质岩中晶体的成核生长过程[106]和流体渗透作用对矿物形成和粒度变化的影响[13]等方面均显示出较好的效果。
5 岩石光薄片分析法的使用
二维法通常采取岩石光薄片的统计方法。基本流程如下(图9):
(1)制作待研究岩石样品的光薄片,对于火山岩和粒度较细的侵入岩来说,磨制常规大小的薄片即可,颗粒较粗尤其是斑晶明显且较大时应当磨制加大的薄片,使待分析区域内能够出现5个以上粒径最大且粒度较为接近的同种矿物,因为在一个粒度间隔内少于5个晶体颗粒时误差会很大[5]。
(2)获取光薄片的显微照片,依据矿物的粒度大小选取放大倍数和拍照区域,尽量保证分析区域内有200个以上的晶体,这样更利于获得晶体的三维形态参数,避免粒度间隔中断和减小误差。
(3)将不同偏光、不同试板或不同消光位下的光薄片照片重合到图像处理软件的(如Photo shop和Coreldraw等)不同图层中,以便手动区分矿物和描绘矿物边界(不易区分的颗粒在显微镜较大放大倍数下确定)。
(4)将描绘好的一种矿物边界充填成黑色,按原始大小输出成.tif格式黑白图片,以便下一步图像处理分析(图9A)。
(5)将已描绘好的晶体黑白图片导入类似Im2 ageJ和N IH Image的图像处理软件当中,设定好比例尺和统计参数后,进行矿物面积、长轴、短轴、圆度、质心和含量分析(图9B)。
(6)将矿物的量化数据导入CSDcorrections 1138或CSDslice5软件当中,确定矿物的三维习性,然后在CSDcorrections1138中调整好晶体的圆度、粒度表示方法、结构特征和粒度间隔后,计算获得此种矿物的晶体粒度分布特征(图9C,表1)。
(7)多次计算不同粒度间隔下的晶体粒度分布,尽量减小立体转化带来的体积含量偏差,增加直线的拟合程度,对于直线拟合程度特别差的数据,在确定为非人为因素影响的情况下,可以分段计算。
(8)从分析获得的晶体粒度分布图中获得诸如截距、斜率、特征长和单位体积晶体个数等一系列晶体成核生长的参数(表2),寻找各种参数间的协变关系和其指示的岩浆作用动力学过程。
对于肉眼容易识别的粒度较大和(或)含量较低的矿物,可以野外进行实地测量(图9)或磨制光片测量,选取一定区域测量大于特定长度的所有颗粒的长轴和短轴,然后进行立体转化。如图9右下角的图中就是一处较好的野外露头观测点,其中蓝色斑点为已测量过的钾长石斑晶。
6 结论与展望
定量化火成岩结构分析方法较为成熟的用于岩浆作用系统的研究,已经在国际上发展了20多年。尽管一些基本理论前提仍值得进一步的思考和探究,但这种方法在解决岩浆固结的动力学过程方面,已经取得了非常好的效果,有些方面更是明显强于传统的地球化学方法,而这两种方法的不断结合和
表1 定量化岩石结构参数
Table1 Quantitative textural parameters of rocks
样品号三维形态圆度面积
/mm2
体积含
量/%
三维含
量/%
回归含
量/%
截距斜率
特征长
/mm
总数R Q R2AF值
单位体积数目
/(个?mm-3)
D024291∶1143∶11430173931434163617371782179±0114-3132±011601348011060197610199916182153
图9 晶体粒度分布分析中的二维岩石薄片法简易分析流程Fig19 Two dimensional thin2section methods and its analytical
procedure of crystal size distribution
表2 晶体粒度分布中的粒度间隔及个数
Table2 Size bins and numbers of crystal
size distributions
样品号粒度间隔/mm晶体个数
D02429 4.640～3.1601
3.160～2.1500
2.150～1.47017
1.470～1.00049
1.000～0.68192
0.681～0.464111
0.464～0.316106
0.316～0.21560
0.215～0.14731
0.147～0.10013
0.100～0.0680
注:标有下划线的数据表示未参与CSD直线的拟合。
应用,将岩浆系统的物理化学因素紧密的结合到了一起,为充分约束和认识岩浆作用的动力学过程,提供了一种新的综合分析方法。目前这种联合分析方法还仅主要停留在成岩过程分析,今后的发展方向很可能会扩展到岩浆相关矿床中的成岩成矿过程研究,并将更加有利于认识和理解成矿流体在岩石结构、元素和同位素方面的作用方式,为成矿过程和成矿预测提供更加准确和可靠的岩石结构特征,也为进一步建立成矿过程和岩石结构的关联模型提供重要的科学依据。
Michael Higgins教授提供了CSDcorrections1138软件,Daniel Morgan博士提供了CSDslice5软件,与他们的交流提高了文中对确定晶体三维形态和二维剖面法的理解水平,梁涛博士和李德东博士认真阅读了文章初稿,并提出了修改建议,黄丹峰硕士、周久龙硕士和程黎鹿硕士对文中部分问题与作者进行了热心探讨,在此一并表示衷心的感谢!
R eferences
[1] Vernon R H.A Practical Guide to Rock Microstruct ure[M].
Cambridge:Cambridge University Press,2004:12594. [2] Cashman K V,Marsh B D.Crystal size distribution(CSD)in
rocks and t he kinetics and dynamics of crystallization II:
Makaopuhi lava lake[J].Contributions to Mineralogy and
Petrology,1988,99(3):2922305.
[3] Cashman K V,Ferry J M.Crystal size distribution(CSD)in
rocks and t he kinetics and dynamics of crystallization[J].
Contributions to Mineralogy and Petrology,1988,99(4):
4012415.[4] Marsh B D.On t he interpretation of crystal size distributions
in magmatic systems[J].Journal of Petrology,1998,39(4):
5532599.
[5] Higgins M D.Quantitative Text ural Measurement s in Igne2
ous and Metamorphic Petrology[M].Cambridge:Cambridge
University Press,2006:12276.
[6] Armienti P,Pareschi M T,Innocenti F,et al.Effect s of
magma storage and ascent on t he kinetics of crystal2growt h:
The case of t he1991293Mt Etna eruption[J].Contributions
to Mineralogy and Petrology,1994,115(4):4022414. [7] Marsh B D.Crystallization of silicate magmas deciphered u2
sing crystal size distributions[J].Journal of t he American
Ceramic Society,2007,90(3):7462757.
[8] Marsh B D.Crystal size distribution(CSD)in rocks and t he
kinetics and dynamics of crystallization[J].Contributions to
Mineralogy and Petrology,1988,99(3):2772291.
[9] Armienti P.Decryption of igneous rock textures:Crystal size
distribution tools[J].Reviews in Mineralogy and Geochemis2
try,2008,69:6232649.
[10] Inanli F O,Huff W D.Quartz crystal size dist ribution of t he
Ordovician Millbrig K2bentonite[J].Journal of Volcanology
and Geot hermal Research,2009,184(3/4):2852291. [11] Boorman S,Boudreau A,Kruger F J.The lower zone2critical
zone transition of t he bushveld complex:A quantitative tex2
tural study[J].Journal of Pet rology,2004,45(6):12092
1235.
[12] Salisbury M J,Bohrson W A,Clynne M A,et al.Multiple
plagioclase crystal populations identified by crystal size distri2
bution and in situ chemical data:Implications for timescales
of magma chamber processes associated wit h t he1915erup2
tion of Lassen Peak,CA[J].Journal of Petrology,2008,49
(10):175521780.
[13] Muller T,Baumgartner L P,Foster C T,et al.Crystal size
distribution of periclase in contact metamorphic dolomite mar2
bles from t he Sout hern Adamello Massif,Italy[J].Journal of
Pet rology,2009,50(3):4512465.
[14] OπDriscoll B,Donaldson C H,Daly J S,et al.The roles of
melt infiltration and cumulate assimilation in t he formation of
anort hosite and a Cr2spinel seam in t he Rum Eastern layered
intrusion,NW Scotland[J].Lit hos,2008,111(1/2):6220.
[15] Stemprok M,Dolejs D,Muler A,et al.Textural evidence of
magma decompression,devolatilization and disequilibrium
quenching:An example from t he Western Krusne hory/
Erzgebirge granite pluton[J].Contributions to Mineralogy
and Petrology,2008,155(1):932109.
[16] Higgins M D.The Cascadia megat hrust eart hquake of1700
may have rejuvenated an isolated basalt volcano in western
Canada:Age and pet rographic evidence[J].Journal of Vol2
canology and Geot hermal Research,2009,179(1/2):1492
156.
[17] Simakin A G,Bindeman I N.Evolution of crystal sizes in t he
series of dissolution and precipitation event s in open magma
systems[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Re2
search,2008,177(4):99721010.
[18] Higgins M D,Meilleur D.Development and emplacement of
t he Inyo domes magmatic suite,California:Evidence from
geological,text ural(CSD)and geochemical observations of
ash and lava[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Re2
search,2009,186(3/4):2802292.
[19] Cheng Z M,Lu F X.Crystal size distribution in volcanic
rocks in Laoshangou of J unggar Basin and significance of
crystallization kinetics[J].Geoscience,1997,11(2):1492
156(in Chinese).
[20] Xu W Y,Fu B.Size statistics of plagioclase phenocryst s in
mineralized and Barren porphyries in Shaxi porphyry copper2
gold deposit,Anhui Province and it s significance for studying
magma2crystallization kinetics and ore2forming process[J].
Acta Petrologica Sinica,1997,13(2):1802188(in Chinese).
[21] Xu X C,Yue S C.The magmatic dynamics of Laowan granite
and it s relations wit h mineralization in Tongbai,Henan[J].
Acta Petrologica Sinica,2001,17(2):2452253(in Chinese).
[22] Yuan F,Zhou T F,Tan L G,et al.Dynamics of magma
evolvement of Atishi granite body in Nurt Area,Xinjiang[J].
Geological Science and Technology Information,2006,25
(1):14218(in Chinese).
[23] Randolph A D,Larson M A.Theory of Particulate Processes
[M].New Y ork:Academic Press,1971:12251.
[24] Randolph A D,Larson M A.Modeling size dispersion in t he
prediction of crystal2size dist ribution[J].Chem Eng Sci,
1977,32:106721081.
[25] J erram D A,Cheadle M J,Hunter R H,et al.The spatial
distribution of grains and crystals in rocks[J].Contributions
to Mineralogy and Petrology,1996,125(1):60274.
[26] Clark P G,Evans F C.Distance to nearest neighbor as a
measure of spatial relationships in populations[J].Ecology,
1954,35(4):4452453.
[27] Jerram D A,Cheadle M J,Philpott s A R.Quantifying t he
building blocks of igneous rocks:Are clustered crystal frame2
works t he foundation[J]?Journal of Petrology,2003,44
(11):203322051.
[28] Elliott M T,Cheadle M J,J erram D A.On t he identification
of textural equilibrium in rocks using dihedral angle measure2
ment s[J].Geology,1997,25(4):3552358.
[29] Holness M B,Cheadle M J,Mc Kenzie D.On t he use of
changes in dihedral angle to decode late2stage textural evolu2
tion in cumulates[J].Journal of Petrology,2005,46(8):
156521583.
[30] Higgins M D.Crystal size distributions and ot her quantitative
textural measurement s in lavas and tuff from Egmont volcano
(Mt Taranaki),New Zealand[J].Bulletin of Volcanology,
1996,58(2/3):1942204.
[31] Higgins M D.The origin of laminated and massive anort ho2
site,Sept Iles layered intrusion,Quebec,Canada[J].Contri2
butions to Mineralogy and Petrology,1991,106(3):3402
354.
[32] Williams E,Boudreau A E,Boorman S,et al.Textures of
ort hopyroxenites from t he burgersfort bulge of t he eastern
Bushveld Complex,Republic of Sout h Africa[J].Contribu2
tions to Mineralogy and Petrology,2006,151(4):4802492.
[33] Mock A,J erram D A,Breit kreuz https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,ing quantitative tex2
tural analysis to understand t he emplacement of shallow2level
rhyolitic laccolit hs:A case study from t he Halle Volcanic
Complex,Germany[J].Journal of Petrology,2003,44(5):
8332849.
[34] Harvey P K,Laxton R R.The estimation of finite strain
from t he orientation distribution of passively deformed linear
markers:Eigenvalue relationships[J].Tectonophysics,
1980,70(3/4):2852307.
[35] Benn K,Allard B.Preferred mineral orientations related to
magmatic flow in ophiolite layered gabbros[J].Journal of Pe2
trology,1989,30(4):9252946.
[36] Meurer W P,Boudreau A https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,paction of igneous cumu2
lates Part II:Compaction and t he development of igneous foli2
ations[J].Journal of Geology,1998,106(3):2932304. [37] Davis J C.Statistics and Data Analysis in Geology[M].New
Y ork:John Wiley,1986:12646.
[38] Capaccioni B,Valentini L,Rocchi M B L,et al.Image anal2
ysis and circular statistics for shape2fabric analysis:Applica2
tions to lit hified ignimbrites[J].Bulletin of Volcanology,
1997,58(7):5012514.
[39] Wager L R.A note on t he origin of ophitic texture in t he
chilled olivine gabbro of t he Skaergaard intrusion[J].Geolog2 ical Magazine,1961,98(5):3532366.
[40] Royet J P.Stereology:A met hod for analyzing images[J].
Progress in neurobiology,1991,37(5):4332474.
[41] Higgins M D.Measurement of crystal size distributions[J].
American Mineralogist,2000,85(9):110521116.
[42] Peterson T D.A refined technique for measuring crystal size
distributions in t hin section[J].Contributions to Mineralogy
and Petrology,1996,124(3/4):3952405.
[43] Underwood E E.Quantitative Stereology[M].Massachu2
sett s:Addison2Wesley,Reading,1970:12274.
[44] Sahagian D L,Proussevitch A A.3D particle size distribu2
tions from2D observations:Stereology for nat ural applica2
tions[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Research,
1998,84(3/4):1732196.
[45] Saltikov S A.The determination of t he size dist ribution of
particles in an opaque material from a measurement of t he size
distribution of t heir sections[C]//Proceedings of t he Second
International Congress for Stereology.Berlin:Springer2Ver2 lag,1967:1632173.
[46] Tuffen H.Lπorigine des Cristaux Dans le Chambre Magma2
tique de Santorin(Grèce)[M].Clermont2Ferrand,France:
UniversitéBlaise2Pascal,1998:1245.
[47] Higgins M D.Numerical modeling of crystal shapes in t hin
sections:Estimation of crystal habit and true size[J].Ameri2
can Mineralogist,1994,79(1/2):1132119.
[48] Garrido C J,Kelemen P B,Hirt h G.Variation of cooling rate
wit h dept h in lower crust formed at an oceanic spreading
ridge:Plagioclase crystal size distributions in gabbros from
t he Oman ophiolite[J].Geochemistry Geophysics Geosys2
tems,2001,2(10):2000GC000136.
[49] Higgins M D.Closure in crystal size distributions(CSD),
verification of CSD calculations,and t he significance of CSD
fans[J].American Mineralogist,2002,87(1):1712175. [50] Morgan D J,Jerram D A.On estimating crystal shape for
crystal size dist ribution analysis[J].Journal of Volcanology
and Geot hermal Research,2006,154(1/2):127.
[51] Mock A,J erram D A.Crystal size distributions(CSD)in
t hree dimensions:Insight s from t he3D reconstruction of a
highly porphyritic rhyolite[J].Journal of Petrology,2005,
46(8):152521541.
[52] Bryon D N,At herton M P,Hunter R H.The interpretation
of granitic text ures from serial t hin sectioning,image2analysis
and32dimensional reconstruction[J].Mineralogical Maga2 zine,1995,59:2032211.
[53] Marschallinger R.Correction of geometric errors associated
wit h t he32D reconstruction of geological materials by preci2
sion serial lapping[J].Mineralogical Magazine,1998,62
(6):7832792.
[54] Spowart J E.Automated serial sectioning for32D analysis of
microstructures[J].Scripta Materialia,2006,55(1):5210.
[55] Sharon E,Galun M,Sharon D,et al.Hierarchy and adaptiv2
ity in segmenting visual scenes[J].Nature,2006,442:810.
[56] Carlson W D,Denison C,Ketcham R A.High2resolution X2
ray computed tomography as a tool for visualization and quan2
titative analysis of igneous textures in t hree dimensions[J].
Visual Geosciences,2000,4(3):1214.[57] Ketcham R A,Carlson W D.Acquisition,optimization and
interpretation of X2ray computed tomographic imagery:Ap2 plications to t he geosciences[J].Computers&Geosciences,
2001,27(4):3812400.
[58] Ikeda S,Nakano T,Tsuchiyama A,et al.Nondestructive
t hree2dimensional element2concentration mapping of a Cs2
doped partially molten granite by X2ray computed tomography
using synchrotron radiation[J].American Mineralogist,
2004,89(8/9):130421313.
[59] G odel B,Barnes S J,Maier W D.32D dist ribution of sulphide
minerals in t he Merensky Reef(Bushveld Complex,Sout h
Africa)and t he J2M Reef(Stillwater Complex,USA)and
t heir relationship to microstructures using X2ray computed
tomography[J].Journal of Petrology,2006,47(9):18532
1872.
[60] Gualda G A R,Rivers M.Quantitative3D petrography using
X2ray tomography:Application to bishop t uff pumice clast s
[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Research,2006,
154(1/2):48262.
[61] Lemelle L,Simionovici A,Truche R,et al.A new nonde2
structive X2ray met hod for t he determination of t he3D miner2
alogy at t he micrometer scale[J].American Mineralogist,
2004,89(4):5472553.
[62] Kyle J R,Mote A S,Ketcham R A.High resolution X2ray
computed tomography studies of Grasberg porphyry Cu2Au
ores,Papua,Indonesia[J].Mineralium Deposita,2008,43
(5):5192532.
[63] Friedrich H,McCartney M R,Buseck P https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,parison of
intensity distributions in tomograms from BF TEM,ADF
STEM,HAADF STEM,and calculated tilt series[J].Ultra2
microscopy,2005,106(1):18227.
[64] Gualda G A R.Crystal size dist ributions derived from3D
dataset s:Sample size versus uncertainties[J].Journal of Pe2
trology,2006,47(6):124521254.
[65] Castro J M,Cashman K V,Manga M.A technique for meas2
uring3D crystal2size distributions of prismatic microtites in
obsidian[J].American Mineralogist,2003,88(8/9):12302
1240.
[66] Petford N,Davidson G,Miller J A.Investigation of t he
petrophysical properties of a porous sandstone sample using
confocal scanning laser microscopy[J].Petroleum Geosci2
ence,2001,7(2):992105.
[67] Bozhilov K N,Green H W,Dobrzhinet skaya L F.Quantita2
tive3D measurement of ilmenite abundance in Alpe Arami oli2
vine by confocal microscopy:Confirmation of high2pressure
origin[J].American Mineralogist,2003,88(4):5962603. [68] G ingras M K,MacMillan B,Balcom B J.Visualizing t he in2
ternal physical characteristics of carbonate sediment s wit h
magnetic resonance imaging and petrography[J].Bulletin of
Canadian Petroleum Geology,2002,50(3):3632369. [69] Pan Y C.Inherited correlation in crystal size distribution[J].
Geology,2001,29(3):2272230.
[70] Schaeben H,Van den Boogaart K G,Mock A,et al.Inheri2
ted correlation in crystal size dist ribution:Comment[J].Ge2 ology,2002,30(3):2822283.
[71] Marsh B D,Higgins M D.Inherited correlation in crystal size
distribution:Comment[J].Geology,2002,30(3):2842285.
[72] Higgins M D.Verification of ideal semi2logarit hmic,lognor2
mal or fractal crystal size distributions from2D dataset s[J].
Journal of Volcanology and Geot hermal Research,2006,154
(1/2):8216.
[73] Eberl D D,Drit s V A,Srodon J.Deducing growt h mecha2
nisms for minerals from t he shapes of crystal size distribu2
tions[J].American Journal of Science,1998,298(6):4992
533.
[74] K ile D E,Eberl D D,Hoch A R,et al.An assessment of
calcite crystal growt h mechanisms based on crystal size distri2
butions[J].Geochimica et Cosmochimica Acta,2000,64
(17):293722950.
[75] Bindeman I N.Crystal sizes in evolving silicic magma cham2
bers[J].Geology,2003,31(4):3672370.
[76] Armienti P,Tarquini S.Power law olivine crystal size distri2
butions in lit hospheric mantle xenolit hs[J].Lit hos,2002,65
(3/4):2732285.
[77] Higgins M D.Origin of anort hosite by textural coarsening:
Quantitative measurement s of a natural sequence of textural
development[J].Journal of Petrology,1998,39(7):13072
1323.
[78] Higgins M D.A crystal size2distribution study of t he K igla2
pait layered mafic intrusion,Labrador,Canada:Evidence for
text ural coarsening[J].Contributions to Mineralogy and Pe2
trology,2002,144(3):3142330.
[79] Higgins M D,Roberge J.Crystal size distribution of plagio2
clase and amphibole from Soufriere Hills volcano,Mont ser2
rat:Evidence for dynamic crystallization2textural coarsening
cycles[J].Journal of Petrology,2003,44(8):140121411. [80] Carver R.Procedures in Sedimentary Petrology[M].New
Y ork:Wiley2Interscience,1971:12653.
[81] Turcotte D.Fractals and Chaos in Geology and Geophysics
[M].Cambridge:Cambridge University Press,1997:12221.
[82] Higgins M D,Roberge J.Three magmatic component s in t he
1973eruption of Eldfell volcano,Iceland:Evidence from pla2
gioclase crystal size distribution(CSD)and geochemistry[J].
Journal of Volcanology and Geot hermal Research,2007,161
(3):2472260.
[83] Higgins M D.Magma dynamics beneat h Kameni volcano,
Thera,Greece,as revealed by crystal size and shape meas2
urement s[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Re2
search,1996,70(1/2):37248.
[84] Mcbirney A R,Hunter R H.The cumulate paradigm recon2
sidered[J].Journal of Geology,1995,103(1):1142122. [85] Hunter R.Texture development in cumulate https://www.wendangku.net/doc/d819068148.html,yered
Intrusions[J].Development s in Petrology,1996,15:772
101.
[86] Ildefonse B,Launeau P,Bouchez J L,et al.Effect of me2
chanical interactions on t he development of Shape preferred o2
rientations:A22dimensional experimental approach[J].
Journal of Structural Geology,1992,14(1):73283.
[87] Nicolas A.K inematics in magmatic rocks wit h special refer2
ence to gabbros[J].Journal of Petrology,1992,33(4):8912
915.
[88] Voorhees P W.Ostwald ripening of22phase mixtures[J].
Annual Review of Materials Science,1992,22:1972215. [89] Higgins M D.Origin of megacryst s in granitoids by textural
coarsening:A crystal size distribution(CSD)st udy of micro2
cline in t he Cat hedral Peak granodiorite,Sierra Nevada,Cali2 fornia[J].Geological Society,London,Special Publications,
1999,168(1):2072219.
[90] Lif shitz I M,Slyozov V V.The kinetics of precipitation from
supersaturated solid solutions[J].J Phys Chem Solids,1961,
19(1/2):35250.
[91] De Hoff R T.A geometrically general t heory of diffusion con2
trolled coarsening[J].Acta Metallurgia et Materialia,1991,
39(10):234922360.
[92] Harford C L,Sparks R S J.Recent remobilisation of shallow2
level intrusions on Mont serrat revealed by hydrogen isotope
composition of amphiboles[J].Eart h and Planetary Science
Letters,2001,185(3/4):2852297.
[93] OπDriscoll B,Donaldson C H,Troll V R,et al.An origin for
harrisitic and granular olivine in t he Rum Layered Suite,NW
Scotland:A crystal size distribution study[J].Journal of Pe2
trology,2007,48(2):2532270.
[94] Armienti P,Francalanci L,Landi P.Textural effect s of
steady state behaviour of t he Stromboli feeding system[J].
Journal of Volcanology and Geot hermal Research,2007,160
(1/2):86298.
[95] Resmini R G,Marsh B D.Steady2state volcanism,paleoeffu2
sion rates,and magma system volume inferred from plagio2
clase crystal size distributions in mafic lavas2Dome Mountain,
Nevada[J].Journal of Volcanology and Geot hermal Re2
search,1995,68(4):2732296.