湖北铜绿山铜铁矿床中煌斑岩的矿物学特征及岩石成因初探

湖北铜绿山矽卡岩型铜铁矿床处于长江中下游铁铜成矿带西部的鄂东南矿集区。最近我们在该矿区工作中采集到两条侵入于含矿石英二长闪长玢岩中的煌斑岩脉。本文对这些煌斑岩脉进行了详细的镜下岩相学观察,并对其中造岩矿物黑云母、辉石和长石进行了电子探针成分分析。根据这些数据本文论述了煌斑岩的物源、形成环境以及岩浆体系的物理化学条件。研究表明,煌斑岩中云母为富镁黑云母,其形成的岩浆体系处于中低氧逸度(近Ni-Ni O);黑云母与全岩都具有高钛特征,表明煌斑岩的物源深度可能来自较深部地幔(如软流圈)。煌斑岩中辉石为单斜辉石,环带较为发育,有韵律环带和正环带,其韵律环带的形成可能是由于岩浆温压环境存在振荡性变化而形成的。铜绿山矿床中煌斑岩属于云煌岩;其岩浆来源具幔源性,受到地壳的混染作用不强。     

基于镁铁-超镁铁岩中单斜辉石主量元素含量的决策树集成算法对比

依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。     

米仓山地区晋宁期基性超基性侵入岩中造岩矿物研究

米仓山地区晋宁期基性超基性侵入岩形成于弧后海盆地环境，是扬子板块北缘晋宁期造山构造岩浆旋回早期阶段岩浆活动产物，具有层状侵入体的特征。其主要造岩矿物为橄榄石、斜方辉石、单斜辉石、斜长石和角闪石。对这些矿物的产生状态和化学成分进行了详细研究，确定了矿物种属；并根据主要造岩矿物特征探讨了米仓山地区晋宁期基性超基性岩的原始岩浆性质、来源、成岩条件及其构造背景。     

两个古铜辉石样品的G.P区研究

在两个斜方辉石样品中观察到G.P.区亚稳相。内蒙古暗色辉长岩古铜辉石成分是En_(77)Fs_(18·6)Wo_(4·4),其高分辨象显示了密集的单层G.P.区;玄武岩中变辉长岩包体古铜辉石成分是En_(72·2)Fs_(25·7)Wo_(2·1),具双层G.P.区。该包体与具多层G.P.区的月岩橄长岩相似,后期冷却极快。在地体火成岩体结晶和冷却过程中易出现单层G.P.区,而岩体的大小,冷却的快慢可能影响G.P.区的密度。对N-14样品不同放大倍数的高分辨象G.P.区线密度和面密度的统计值同样具代表性。文中设想了G.P.区出溶的假二元系相图。     

危地马拉翡翠宝石矿物学特征及其与缅甸翡翠的对比研究

危地马拉目前已成为仅次于缅甸的第二大翡翠原料供应地.这两个产地翡翠辨别的需求愈发迫切,且应用意义较大.采用显微镜观察、电子探针分析及背散射电子照相获得危地马拉蓝水料翡翠的矿物成分及结构构造特征,结合两产地翡翠产出的大地构造环境、自然地理环境、原石特征与矿物成分特征等进行对比分析.总体上,危地马拉翡翠次生原石有一定的磨圆...     

九州-帕劳脊南段基底玄武岩的单斜辉石矿物化学及成因意义

九州-帕劳脊是古伊豆-小笠原-马里亚纳弧的重要组成,对其上基底岩石开展矿物学和岩石学研究可为理解洋内岛弧演化早期的岩石成因和岩浆活动特点提供重要线索。本文对九州-帕劳脊南段基底玄武岩中的单斜辉石斑晶和微晶开展详细的岩相学和原位主微量元素分析,结果表明,单斜辉石斑晶与微晶整体上具有相似的化学组分,为普通辉石及透辉石等种属,且亏损轻稀土元素,Eu负异常不明显。多数单斜辉石斑晶具有环带结构,可划分为简单环带及韵律性环带两类;从辉石核部到边部,MgO、FeO、Al₂O₃、TiO₂含量与核部镁指数Mg#等呈现复杂的高低变化,指示了多期次的岩浆混合与补给事件。单斜辉石的结晶温度、压力分别为1 151～1 210℃和1.3×10⁸～4.2×10⁸ Pa。通过单斜辉石组分反演获得的母岩浆含水量为0.8%～2.3%(以湿质量计)。最后,我们提出,形成于典型的洋内岛弧背景下的九州-帕劳脊南段熔岩的母岩浆为亚碱性岛弧拉斑玄武质熔体,具有高温、中压、高氧逸度的特征,岩浆房深度较浅并存在多期次原始岩浆的...     

镁铁质-超镁铁质岩浆岩中单斜辉石的智能分析研究

区分不同构造环境中岩浆作用是认识地幔中岩浆形成过程的基本手段。目前较为成熟的是利用全岩去区分判别,而利用造岩矿物去判别构造环境、演绎岩浆演化的研究还不够深入。本文运用机器学习的方法,以全球新生代大洋中脊、洋岛以及岛弧构造背景中的镁铁质-超镁铁质岩浆岩中单斜辉石的地球化学数据为研究对象,试图区分这3 种不同构造环境的单斜辉石。通过机器学习方法中K-邻近（K-Nearest Neighbor,KNN）和随机森林（Random Forest,RF）的计算和比较,认为RF 是一种有效的地球化学区分方法,它的结果不仅可用来判别构造环境,同时还能够提取特征元素。同时我们发现,在镁铁质-超镁铁质岩浆岩单斜辉石构造环境判别图解中,Rb、La、Ba、Cr、Sr、Yb、V、Ti、Nd、Eu、Gd等微量元素具有较高的贡献率,而主量元素贡献率较低。在此基础上,我们结合前人的对单斜辉石的构造环境判别图的研究成果,提出几个判别效果较好的判别图解。但是整个研究由于缺少进一步可视化的成果,限制了机器学习方法的推广,这也是今后需要进一步研究的课题。     

"水墨画"种翡翠的矿物学特征研究

"水墨画"种翡翠是市场上出现的翡翠新品种,得名于其黑色不透明物质在无色的"地"上的不规则分布,形似水墨画。本文运用电子探针、X射线粉晶衍射、红外光谱等分析手段对"水墨画"种翡翠进行了研究,结果表明,"水墨画"种翡翠矿物组成以硬玉和绿辉石为主,含有少量的斜长石、磁铁矿及黑色不透明杂质。黑色杂质和磁铁矿为导致该种翡翠产生黑色和不透明的水墨画状外观的主要原因。