INVESTIGADORES
BAEZ Walter Ariel
congresos y reuniones científicas
Título:
Fragmentación por interacción eficaz agua-magma durante erupciones explosivas riolíticas: inferencias a partir de la geometría fractal de los depósitos piroclásticos asociados
Autor/es:
RETAMOSO S.; BAEZ W.; BERTEA, E.; MORFULIS, MARCOS
Reunión:
Congreso; XXI Congreso Geológico Argentino; 2022
Resumen:
Las erupciones freatomagmáticas representan la expresión más energética de la interacción aguamagma. La forma de identiÞ car que la fragmentación ocurrió por interacción agua-magma es a partir de la búsqueda de partículas activas en Microscopio Electrónico de Barrido. En este trabajo se presenta un nuevo análisis para inferir este proceso a partir del análisis de componentes y geometría fractal de la variación y proporción de tamaños de granos. Los fractales fueron deÞ nidos por Mandelbrot (1982) y consisten en una distribución estadística invariante en distintas escalas, por lo que se aplican de manera exitosa en ciencias de la tierra (Barton et al. 1995) debido a que los procesos geológicos cumplen esta característica. Existen una gran variedad de procesos de fragmentación de partículas en la naturaleza que pueden interpretarse en términos de una dimensión fractal. La fragmentación magmática y freatomagmática pertenecen a estos procesos (e.g. Kueppers et al. 2006). Se aplicó un análisis de distribución de tamaños en tefras de la erupción freato-pliniana del Centro Volcánico Tocomar (CVT) (Petrinovic y Piñol 2006) a partir de 19 muestras del perÞ l TO-02 (perÞ l tipo donde se expone de manera completa toda la secuencia eruptiva, Báez et al. 2019) del CVT (Fig. 1A) Se desagregaron las muestras en húmedo aplicando ultrasonido por 5 minutos, luego se las dejó reposar por 24 horas y Þ nalmente se las secó en un horno a 100°. Se cuarteó las veces necesarias hasta obtener un peso de 250 gramos. Todas fueron tamizadas manualmente desde -4φ a 4φ. Los tamaños de -4φ a 2φ se tamizaron en seco y los siguientes en húmedo. Las porciones de cada una de las muestras fueron analizadas en lupa binocular separando y pesando sus componentes, entre los que se diferenciaron: pómez, obsidianas, líticos de ignimbritas miocenas, líticos de basamento, líticos de sedimentitas, cristaloclastos de biotita y cuarzo y agregados de lapilli (AL). El pesaje se realizó con una balanza Libertech modelo Bal500 (error ± 0.01 gr.). De esta manera se recolectó una gran base de datos por muestra y del perÞ l en general. Estos datos fueron estudiados a partir de la expresión de Mandelbrot (1982) al aplicarles logaritmo a ambos miembros: (Eq. 1) Log N(>r) = -D Log r Donde N es la frecuencia mayor a un valor determinado r, y D la dimensión fractal. Demostrando una relación lineal entre N(>r) y r, siendo D la pendiente de la recta. En nuestro caso N(>r) es la cantidad de partículas mayores a una apertura de tamiz r (mm), dando un valor de D a cada muestra. El valor N (>r) se calcula para cada fracción (φ) de la muestra. Para ello, se midió la densidad de los componentes por medio de un picnómetro. Conociendo su proporción en masa, tamaño medio y densidad, se puede calcular la cantidad de partículas de cada componente y, por lo tanto, de cada apertura de tamiz N(>r). Los valores de D fueron procesados de manera similar a lo propuesto por Perugini et al. (2011). El valor D es un proxy de la eficiencia de fragmentación (Perugini et al. 2011) a mayor D, mayor grado de fragmentación (Kueppers et al. 2016, Perugini et al. 2011). Esto nos permite comparar los valores de D con la estratigrafía en términos de variaciones energéticas de fragmentación. Además, se compararon estos resultados con los disponibles en la bibliografía a Þ n de comparar diferentes estilos eruptivos. La resolución de la Eq. 1 indican un coeÞ ciente de correlación mayor a 0.92. Los valores de D presentan en el histograma dos picos (Fig. 1B, erupción freato-pliniana), uno en D=2.5 y otro en D=3.3. El primero corresponde a los depósitos de caída y el segundo a las corrientes de densidad piroclásticas (CDP), tantoconcentradas como diluidas. Los niveles correspondientes a CDP presentan valores de D muy altos a diferencia de los niveles de caída. Esta diferencia puede deberse a la fragmentación que se genera durante el transporte dentro de las CDPs. En ese caso no son representativos para hacer inferencias sobre la fragmentación en el conducto. Por lo tanto, solo se tendrán en cuenta los valores correspondientes a los niveles de caída. Entre los componentes se prestó especial atención a los AL. Los AL de los niveles de caída (Fig. 1A) varía en proporción de 0% a 1%, con un nivel de 40%. Los AL son de gran tamaño incluso de -3φ y su tipología varían de tipo PC1, AP1 y AP2 (sensu Brown et al. 2012). Estos se conforman por partículas de pómez, líticos del basamento y obsidiana de tamaño ceniza a lapilli media. La existencia de agregados de gran tamaño (>500 φm) es un indicador de agua en el sistema, pero no garantiza la ocurrencia de una fragmentación de tipo freatomagmática.Los niveles con agregados se corresponden con valores altos de D, salvo el nivel TO-02 N7 (Fig. 1A). Pero solo el nivel TO-02 N9A tiene un alto porcentaje de agregados. Esto sugiere una elevada energía de fragmentación y considerable presencia de agua en el sistema. Si bien el nivel TO-02 N9A muestra un incremento en el grado de fragmentación debido a la interacción agua magma, es muy probable que la misma sea de tipo secundaria y ocurra dentro del conducto luego de una fragmentación primaria de tipo magmática (e.g. Aravena et al. 2018). Mientras que en el nivel TO-02 N7 es probable que el agua no haya jugado un rol importante en la fragmentación. Por lo tanto, se concluye que el análisis fractal combinado con un análisis de componentes es una herramienta con un gran potencial para identificar la ocurrencia de fragmentación por interacción agua-magma. Por otro lado, al discriminar en un histograma los valores de D de los depósitos de caída podemos observar una marcada diferencia en la moda con respecto a erupciones de baja explosividad (e.g. estromboliana, Perugini et al. 2011), por lo que se considera que el análisis fractal de depósitos de caída puede funcionar como un proxy para determinar estilos eruptivos.