En la petrogénesis basáltica , la fusión polibárica implica que los líquidos se separan de los residuos de forma incremental en un rango de presiones y, posteriormente, se mezclan y se mueven a través del manto sin equilibrarse con los minerales del manto circundante . [1] Este modelo se desarrolló para aproximarse mejor a la petrogénesis basáltica en el modelado y los experimentos. Por lo general, implica una fusión polibárica casi fraccionaria (por ejemplo, porosidad intergranular constante en la roca durante la fusión y/o flujo poroso reactivo en la extracción de la masa fundida) [2] a lo largo de una trayectoria adiabática . [3]
En la práctica, los modelos petrológicos emplean formas avanzadas del concepto polibárico para lograr una mayor plausibilidad física. [3] Dichos modelos incorporan porosidad interconectada para facilitar el flujo flotante de líquidos desde conjuntos lherzolíticos o harzburgíticos , [2] como la formación de dunita sustitutiva en canales de migración. La porosidad debe constar de al menos dos o un continuo de escalas de tamaño para tener en cuenta los desequilibrios de la serie U y la química de elementos mayores/traza de las peridotitas abisales . [4] [5]
La constatación de que la fusión polibárica casi fraccionada puede ser la forma dominante de petrogénesis basáltica fue consecuencia de las dificultades con un paradigma más simple que involucraba solo una fusión primaria químicamente distinta, en equilibrio con minerales residuales del manto, que se sometía a fraccionamiento (y transporte) para producir lava basáltica y de basalto de dorsal oceánica (MORB) . La suposición de una fusión primaria única llevó a la expectativa de que la caracterización química y mineral de los vidrios primitivos asociados con un basalto limitaría el conjunto de minerales residuales del manto, la temperatura y la presión de la (presunta) fusión primaria. Sin embargo, este modelo "inverso", así como los experimentos de fusión de peridotita "directa", no lograron limitar por completo los procesos subyacentes, lo que hizo necesario el uso de la fusión polibárica casi fraccionada. [3]
Es posible incorporar consideraciones de fusión polibárica casi fraccional en algoritmos predictivos como pMELTS y MAGPOX. [6] [7]