磷灰石裂变径迹退火模型.doc

磷灰石裂变径迹退火模型及其在热史模拟中的应用刘 丽， 任战利(西北大学 地质学系，陕西 西安， 710069)摘要：介绍了国内外裂变径迹退火模型及在热史模拟研究中的进展，认为应用裂变径迹年龄和裂变径迹长度分布来反演地质体的构造热历史，应该结合具体的地质情况来定量模拟，这是提高磷灰石裂变径迹资料模拟热史精度的有效途径。关键词：裂变径迹；退火模型;热演化史;成因算法中图分类号:TE121.1 文献标识码：A 文章编号：1000-274X(2004)0111-08磷灰石裂变径迹法是20世纪60年代开始兴起的一种新的同位素年代学方法，主要应用于矿床研究方面。自80年代中期开始应用裂变径迹来研究沉积盆地、造山带等构造热演化史以来，该方法得到了广泛的应用，取得了一批重要的科研成果，磷灰石裂变径迹法已发展成为盆地、造山带构造热演化史研究的一种重要方法15。磷灰石裂变径迹退火模型是盆地、造山带热史模拟分析的基础，而退火模型研究的深入程度是应用磷灰石裂变径迹资料进行盆地热史定量化研究的关键。1 裂变径迹退火原理及影响因素1.1 退火原理裂变径迹法在盆地热演化史应用的原理是，磷灰石中所含U238裂变时产生的碎片在磷灰石中会形成裂变径迹，矿物中的径迹都具有随温度的增高，而径迹密度减少、长度变短直至完全消失的特性。磷灰石矿物中新生成的裂变径迹的长度为1418 m,平均长度16 m，呈狭窄的高斯分布，但如果母岩在地质时期受热，径迹长度会缩短，径迹密度也会随之减小。由于磷灰石中的U238自晶体形成后就以恒定的速度不断的自发裂变，观测到的裂变径迹产生的时间有早有晚，且经历了热史的不同阶段，因而径迹的长度分布包含了温度随时间变化的重要信息6。Naeser(1979)划分了在连续沉积，且目前正处在最大埋藏地温状况下磷灰石裂变径迹年龄-深度(或温度)上3个不同的带，从浅到深依次为：未退火带，地层尚未受到退火作用，其年龄反映物源的时代，大于或等于地层年龄；部分退火带，地层已受到退火作用，其年龄逐渐减小，小于地层年龄；完全退火带，起年龄等于零，地层达到完全退火。由于在1100 Ma时，磷灰石裂变径迹的退火温度约为60150，此温度正好与生油窗（60130）比较接近，故广泛应用于盆地古地温场研究7。1.2 影响因素到目前为止，发现的裂变径迹退火主要与温度和时间有关，而与压力、pH值、Eh值等其他物理化学条件无明显的关系。因而，把裂变径迹退火程度视为温度()和时间()的函数6.7。现在，应用最多、研究得较为深入的矿物是磷灰石。磷灰石成分是控制退火特征的一个重要因素之一，Green等对奥斯韦盆地的磷灰石年龄与成分关系研究表明，氯磷灰石比氟磷灰石更能抵抗退火作用79。同时，磷灰石中不同结晶方位的裂变径迹退火速率是不同的，平行于c轴的裂变径迹表现为更强的抵抗退火的特征，随着退火程度的提高，各项异性变得更加明显，Durange磷灰石退火试验表明，在366，加热1 h后，只有很少裂变径迹存在，并且都平行于c轴10。人们普遍认为，被破坏的晶格沿着裂变径迹恢复主要是温度作用的结果，而忽略了原子的分布要求随着压力的增加内在的分布系数指数降低这一基本理论。A.S. Wendta 等测定了4个不同含油气区和不同化学组成磷灰石的自发裂变径迹蚀刻长度，结果发现：随着时间的持续，限定压力使得磷灰石自发裂变径迹退火速率降低；改变应力，显著提高了退火速率；每种类型的磷灰石有自己的活动速率，这主要取决于其化学组成和初始径迹的长度。因此，在任何描述径迹恢复的数学模型中都应考虑到裂变径迹的特征和自然环境中各种物理参数的相互作用 10。2 裂变径迹退火模型及热史分析2.1 裂变径迹退火模型裂变径迹退火动力学是研究裂变径迹参数随温度和时间变化的定量规律。20世纪80年代中期至今，许多学者研究了磷灰石裂变径迹的退火问题11 16。Green等研究发现，磷灰石裂变径迹退火不能简单地用一次动力学方程来描述，在实验室等温退火实验基础上，建立了指数模型、平均模型、扇形模型、多组分退火模型和统计模型等，其中扇形模型的引用最多。扇形模型是对杜兰戈(Durango)磷灰石的等温退火实验数据进行拟合建立的12。 （1）式中：为径迹长度与初始径迹长度之比，；为时间，s；为温度，K。同样的数据，用平行模型可拟合出。 （2）Calson提议，依据常规的阿伦尼纽斯关系改变物理参数更准确15。这个概括性的预测函数如下 （3）式中：A是恒定的模拟速率；k是Boltzmanns常量；h是Plancks常量；R是气体常数；Q是有效活化能。这些参数中，n、Q和A是实验数据。磷灰石的组成是影响退火速率的重要因素，人们普遍认为富氯磷灰石比富氟磷灰石更不容易退火。Crowley对F磷灰石进行了实验，其结果如下以及 。 （4）这一实验结果说明，F磷灰石比Durango磷灰石更容易退火。然而，当他们将退火模型外推到地质时间范围时，F磷灰石比富含Cl磷灰石更能抵制退火，与实验室观察的结果不同。因此，人们仍然讨论哪一种模型最合适，没有单一的模型被普遍使用。此外，其他的元素，如OH和Mn的作用了解得相对较少。对于磷灰石定年，其化学作用还没有使.成分的变化与一般退火模型一体化，并且很难定量判定磷灰石化学作用的重要性。更加片面的是，一个退火模型或许仅被一套数据使用较好，然后就推断热演化史的相对变化规律7.16。2.2 几种典型的热史正演模型2.2.1 简单热史 稳定降温过程（如图1，）是缓慢冷却过程，从不能记录径迹的高温一侧进入退火带，最后降到不退火温度区域。地史上连续生成的各“组”裂变径迹开始时退火率很快，然后很长时间内，随着温度的降低非常缓慢地退火，最终的退火率r主要取决于它们刚刚产生时的温度。因此，后来生成径迹的退火程度相对低，古径迹长度分布不对称，峰偏向长度大的一方。图1 裂变径迹长度分布与热史类型关系17Fig.1 The relationship of fission track-length distribution and the type of thermal history稳定升温过程如图1，、B、C所示： 图1，表示矿物所受到的地温缓慢上升，在距今较近的时间刚进入退火带，基本上没有退火，其古径迹长度分布对称、峰窄；图1，表示矿物进入退火带的时间比较早，经受的温度较高，其古径迹受到不同程度的退火，长度分布加宽，径迹长度和峰值长度都减小；图1，表示深度退火，矿物进入退火带比更早，经受的温度更高，其古径迹长度分布呈平台状，径迹长度从最小到最大几乎均匀分布。总之，当温度达到退火带时，由于径迹密度随温度升高而减小，年龄亦减小，长度分布对称，平均长度减小18。Gleadow等（1986）提出，从那些被认为是极快冷却下来的，且一直没有经历高于4050的岩石中取出的磷灰石均有非常特征的封闭径迹长度分布，即单峰，长度分布对称，平均长度值大。2.2.2 复杂热史 升温降温过程（如图1，）表示复杂受热史，开始温度随时间上升并在某个时期经受过一个温度高达退火带中部的热事件，以后又冷却退出退火带，温度呈低高低变化。古径迹长度分布出现双峰，冷却前后生成的径迹演化成两个不同的总体，二者的平均长度相差不大，于是两者的长度分布相互叠置，因而总的径迹长度分布呈双峰形状（双峰分布）。双峰分布可用来直接识别这类热史，当冷却期以后的温度较高时（但仍低于冷却开始时的最高温度），则径迹长度分布规律总体靠近，使双峰不明显。如果早期生成径迹的退火程度不够高（60），不足以产生双峰，平均径迹长度偏大；如果样品经历了升温降温再生更高温度的过程，冷却期以前生成的径迹在冷却期刚开始时已经发生了退火行为，在以后的再升温期它们先以极缓慢的速率退火，直到升高到降温前的温度才以较快的速率退火，其长度分布是单峰型；如果由于早期生成的径迹在达到120时几乎完全退火了，保留下来的只有晚期生成的径迹，因此径迹较长，这种情况下纪录的是后者的热史。这些正演结果表明：径迹参数与温度密切相关；后期的高温可以掩盖前期地温的受热信息；如果样品在高温阶段以后又经历了低温阶段，则低温阶段的信息可以得到有效的记录。3 热史模拟及效果分析3 1 热史反演的基本原理及效果分析正演模型为定量研究径迹数据、提取热史信息提供了数学基础，但由于影响因素的互补性，多个热史可以导致相同的径迹长度分布及径迹年龄，这种多解性是正演问题难以解决的。因此，通过对理论模型及实测资料的反演，探讨了应用磷灰石裂变径迹数据提取热信息的可靠性。热史的反演是从已知的长度分布获取温度-时间关系，热史反演采取的办法包括以下步骤：1）假定一个热史，利用正演模型计算得到长度分布和模拟年龄，并将其视为观测值； 2）设置数个包括温度和时间两因素的二位盒子进行随机取样，并结合线性插值获取热史值；3）利用方差分析选取最佳的温度-时间关系。反演结果表明，利用磷灰石裂变径迹数据可以有效地获得热史信息，特别是对于冷却过程非常有效，但这种方法在热史研究中存在一定的局限性。这是由于径迹的长度主要受温度的控制，高温前产生的径迹在后期高温作用下退火，具有基本相同的长度分布规律，这样前期记录的热信息便会丢失，在高温点前的热史曲线分布均不同程度地展宽从而变得不确定，表明后期高温掩盖了前期低温的信息。例如，较高的估计磷灰石颗粒沉积时的温度(掩盖了低温信息)、沉积时间估计年轻化等等，这是与实际情况相矛盾的。因此，后期高温往往会掩盖前期较低温的信息，这是利用磷灰石裂变径迹资料无约束反演恢复地质热历史的局限，也是这种方法在具体应用中应该注意的问题。因此，样品处于冷却过程时，这种方法是很有效的，而在复杂的热史下必须结合实际地质情况进行可靠热史的恢复19。3.2 成因算法（GA）反演热史基本原理一般情况下，我们希望得到裂变径迹数据中有关热演化史有用的信息。理想情况下，我们用原始数据，即径迹计数和测定单颗粒径迹长度。在这种情况下，我们尝试着找到能最大可能地与观测数据符合的热历史。成因算法是对潜在热历史大范围的初始随机研究，有效的定义一个较好的时间温度拟合区间20。蒙特卡洛随机模拟是一种常用的热史模拟方法，是普遍认同的并且比较稳定的分析多维问题的方法。根据已知地质资料和裂变径迹数据特征设置若干个取样盒，通过随机取样和统计检验搜寻目标函数极小值，并获得一组具有规律性的热史路径，从而把在地质上有可能的温度-时间关系限制在某一范围内20。复杂的成因算法（GA）最初与蒙特卡洛随机抽样是相似的（事实上它是蒙特卡洛方法的一种），因为它们都是随机选择热史模型。成因算法与蒙特洛随机方法不同的是，它所有的模型是相互独立的，将最初随机选择的信息和选用不同的热史模型相结合，用来预测数据。有了认同的模型（或寻找更好的模型或者新的思路），然后检测这种新的思路，看究竟哪种模型更好，寻找更好的模型，再重复上面的过程21。成因算法的优点是容易实现、计算，在研究时用已知的信息可识别哪里将会产生较好的数据拟合方案。为了说明成因算法相对于蒙特洛随机的有效性，输入综合数据并且定义4个时间温度点，用相对较宽的区间作为参数研究的领域。此外，将现今稳定温度视为20，每变化1和1 Ma，就有约1015个可能的模型。然而，即使这些变化是客观的，直接用来研究却明显不实用。在这个例子中，蒙特卡洛随机抽样和成因算法共用到400个正演模型。这里所有的成因算法实现过程是二进制代码，有1和1 Ma的离散性间隔，每40个模型又10个阶段。这说明用蒙特卡洛和成因算法对同样数量的模型数量产生的时间温度历史取样，相对于蒙特卡洛，成因算法缩小了范围，具有较好的拟合效果（见图2）。同时，成因算法比蒙特卡洛随机抽样法找到了更好的数据拟合模型（更大的对数可能性），更重要的是，成因算法提高了模拟空间的取样效率（见图3）。尽管成因算法能确定数据拟合较好模型的地区，但没有任何证据证明成因算法发现的最好的模型是全球最好的模型。为了达到这个目标，至少要找到一个适合局部并且理想化的方案。现在有各种各样的方法可以达到这个结果，包括直接研究、梯度方法，然而不管是正演模型还是反演模型都存在一定的局限性，应该结合具体的地质情况来限定模型，进行定量模拟。4 结 论磷灰石裂变径迹法已发展成为盆地、造山带构造热演化史研究的一种很有效的方法，将裂变径迹年龄(FTA)和裂变径迹长度分布(FTLD)结合起来分析，可以用来反演地质体的构造热历史，特别是对于抬升冷却的地区效果更好。通过样品热历史分析，我们能限制温度的最大值以及从最大温度值冷却速率的信息，然而不管是正演模型还是反演模型都存在一定的局限性，应结合具体的地质情况来限定热史模型，使定量性模型能取得更好的结果。年龄/Ma径迹数目温度/径迹数目径迹长度/m径迹长度/m年龄/Ma温度/成因算法蒙特卡洛随机法图2 蒙特卡洛随机法和成因算法对时间温度取样并且预测裂变径迹参数Fig.2 Sampling of the time-temperature space by randoms Monte Carlo and GA and the predicted fission-track parmeters for the 2 best solution迭代6迭代3迭代9迭代0年龄/Ma年龄/Ma年龄/Ma年龄/Ma温度/温度/温度/温度/图3 成因算法演化的阶段Fig.3 Stages in the evolution of the GA参考文献：1 任战利. 中国北方沉积盆地构造热演化史研究M. 北京：石油工业出版社，1999.2 NAESER N D，MCCULLOH T H. 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