基于成分数据分析和二次混合模型的斜长石—流体温度计/湿度计

在地质学以及地球化学领域，能够见到很多使用“成分数据”进行一些计算，例如矿物岩石的主微量元素等等这些以百分比或者分数比形式出现的数据。这些数据因为受到了数据和为100%或者1的限制而相互之间产生了伪相关，因此在利用它们进行计算的时候难免会使得结果的误差增大。Lange等的斜长石-流体平衡湿度计，是含水量作为期望值，在温度和压力等条件下，与岩浆流体中各个主量元素氧化物质量百分比以及结晶斜长石中各个组分摩尔分数的函数依赖关系。在这个模型中，所涉及到的氧化物的质量百分比或者组成的摩尔分数都是“成分数据”（∑%流体100%，其中是岩浆流体主量元素氧化物；∑晶体晶体晶体1），用它们进行含水量的计算，显然会让预测精度降低。在本文中，使用成分数据分析方法（也可以称为：对数比变换分析方法）去掉这样的伪相关，提高计算结果的精确性。另外，Lange等的湿度计模型中，水与岩浆流体中各个组分以及水与结晶斜长石中各个组分之间的关系都被过分简单化到线性的关系；但是，对这些元素的测量过程中，必然存在测量误差，而这些测量误差至少要求一个二次的分析方法才能减少其对于结果计算精度的影响。本文中研究的新模型在针对Lange湿度计模型中出现的这两个主要问题进行修正与提高后，得到含水量的标准误差估计值（SEE）是±0.156%H O，且所有的流体和斜长石的组分都能够很好地被拟合。如果这个新的模型作为温度计的时候，所有测量的温度能够被很好地恢复在大约±10.6°C的平均偏差范围或者±13°C的标准误差范围。基于此模型，开发了一个在Matlab语言下的地质温度计和湿度计的应用程序以便用户使用。最后，本文将福建大排铅锌矿床作为这个新方法的地质温度计的实例应用，计算此区花岗岩类成岩温度，为此区域成矿背景提供热液岩浆温度方面的素材。