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顶级碧玺:帕拉伊巴,要不要这么“浪”~

 蜡小白 2020-10-27
巴西帕拉伊巴州(ParaíbaState)出产的顶级碧玺——帕拉伊巴,重0.39至1.47克拉。



 摘 要 


宝石贸易中,拥有鲜艳蓝色到绿色的含铜碧玺,被统称为帕拉伊巴(Paraiba),主要产自巴西、尼日利亚和莫桑比克的碧玺矿区。这种碧玺因其强烈的颜色而受到国际市场追捧。在某些情况下,价格基于这种宝石的地理来源有强烈的浮动,因此确定帕拉伊巴的产地来源是一个非常重要的方面。然而,她们的地理来源不能通过标准的宝石学测试、定性化学分析来确定。GIA已经建立了复杂的标准,要求定量化学分析来确定这些帕拉伊巴的地理来源。这些标准是基于来自这三个国家的几百个已知来源的样本,并采用LA-ICP-MS的方式获得高精度的铜、锌、镓、锶、锡、铅等元素的定量浓度。这些数据可以作为元素浓度的函数绘制成精确的地理起源测定图。
2.87克拉,高品质的巴西帕拉伊巴,帕拉伊巴最受欢迎的霓虹蓝。

 介 绍 


含铜的碧玺由于其鲜艳的霓虹蓝色到绿色,自其首次亮相的三十年间,已经成为国际彩色宝石市场最受欢迎的彩色宝石之一。1980年,帕拉伊巴首次在巴西东北部的帕拉伊巴州被发现,随后相邻的地方亦有发现。这种碧玺最终以首次发现地帕拉伊巴而命名。21世纪初,在尼日利亚和莫桑比克发现了同样颜色的宝石级帕拉伊巴。


19.9克拉,产自尼日利亚的帕拉伊巴,净度非常优秀。

29.34克拉莫桑比克帕拉伊巴。
在宝石市场,巴西出产的碧玺通常比非洲的同类产品更受重视。优质的巴西碧玺往往有更强烈的颜色,而且涵盖所有帕拉伊巴颜色范围。但是,标准的宝石学测试不能准确地分离这三个产地的帕拉伊巴,因此,市场需要宝石学实验室提供含铜碧玺的产地测定。
最近国际权威彩色宝石组织LMHC对帕拉伊巴碧玺的定义是:蓝色(电光蓝、霓虹蓝、紫蓝色)、蓝绿色和绿蓝色、绿色(或黄绿色)碧玺中,中等到高的颜色饱和度和色调,主要是由于铜和锰元素为主要致色元素,无论她们的产地来自哪里。这一定义被宝石行业和GIA广泛接受,因为其不仅明确提到了颜色的外观,还明确定义了导致颜色的化学元素。虽然铁元素也可以使碧玺呈现蓝色,然而其颜色饱和度和色调很容易被帕拉伊巴碾压。GIA多年的微量元素分析表明,铜存在于许多宝石级碧玺中,但较低的铜元素含量不会使碧玺产生类似帕拉伊巴般的颜色。而锰元素是LMHC定义中提到的另一种元素,与铜结合时可以使帕拉伊巴产生紫色和粉红色,从而影响了碧玺的颜色外观。
由于标准的宝石学特性和显微镜观察(例如:矿物和流体包裹体等)不能准确判断帕拉伊巴的地理来源,因此必须使用其他方法。本文收集了微量元素和微量元素的定量化学分析,用于巴西、尼日利亚和莫桑比克帕拉伊巴的产地测定。为了确定产地,一些作者也对化学数据进行了比较研究并进行了讨论。对于GIA的帕拉伊巴来源测定的实验室服务,我们建立了一套分析和计算方案,利用LA-ICP-MS从已知地区的参考样品中获得的主要、次要和微量元素数据。
帕拉伊巴地理位置:简介

巴西的大部分帕拉伊巴矿床是伟晶岩的主要矿床,在5.3亿至4.8亿年前侵入了石英岩或超砾岩。尼日利亚和莫桑比克的矿藏是次生矿床,帕拉伊巴是在冲积层而不是在原始的主岩中发现的。然而,在两个大陆的矿床中,帕拉伊巴碧玺的微观包裹体和宝石学性质是相似的,这表明从初级和次级矿床中收集的含铜碧玺具有非常相似的地质构造。


目前,巴西帕拉伊巴中的铜元素来源仍是一个未解决的问题,但也有研究者认为这是由于寄主伟晶岩铜富集或伟晶岩独立的热液活动所致。而位于莫桑比克帕拉伊巴矿上游地区的伟晶岩缺乏富铜碧玺,因此铜元素的来源不明。为了更好地了解莫桑比克碧玺中铜的来源,有必要进行进一步的实地研究。

 样品及分析法 
GIA的帕拉伊巴参考样品包括研究人员直接从矿山收集的一系列宝石,从私人收藏和博物馆收藏中借来的,或从信任经销商处获得。GIA的参考数据有来自巴西的151个样本,来自莫桑比克的133个样本,以及来自尼日利亚的17个样本。
通过建立的归一化方法可以从LA-ICP-MS分析中准确计算碧玺的化学计量数,并以三元图的形式展现。


从左到右:巴西、莫桑比克、尼日利亚及不确定产地的帕拉伊巴。
2.59克拉到3.68克拉的三颗顶级巴西帕拉伊巴

 结 论 

基于GIA数据库中包含300多个已知来源的碧玺样品,通过高精度和精确的方法收集各种微量元素数据,可以进行帕拉伊巴地理起源的测定。在现代宝石学实验室中,确定产地的重担绝大部分依赖于使用LA-ICP-MS进行微量元素分析。在大多数情况下,来自巴西、莫桑比克和尼日利亚的帕拉伊巴碧玺可以通过独特的微量元素(如Sr、Cu、Zn、Ga、Sn和Pb)浓度识别。然而,在少数情况下,当她们的微量元素数据与任何已知来源的参考样品不匹配时,可能导致无法确定来源。通过使用更多的参考样本来改进数据库,并对分析方法和统计分析进行进一步的研究,将减少不确定产地帕拉伊巴的几率。

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