Microscopie MEB et sonde EDS

Nous avons utilisé le microscope électronique à balayage Cambridge Stereoscan 440 de

l’Université de Savoie ainsi que la sonde EDS (Energy Dispersion Spectrometry) Evex Sigma afin de

caractériser le contenu sédimentaire des carottes de Shkodra et de Corinthe. Les observations ont été faites sur du sédiment total dans lequel nous avons identifié les minéraux lourds, tels que les sulfures de fer ou la titanomagnétite, par rétrodiffusion. Les analyses à la sonde EDS sont semi-quantitatives et, en l’absence d’étalonnage, nous n’avons pas converti les résultats de poids relatif élémentaire en poids d’oxydes pour remonter à la formule minéralogique des minéraux observés. Dans le cas des sédiments de Shkodra, des échantillons ont été étudiés au MEB+EDS à l’Université de Pise (R. Sulpizio, cf chapitre 3). Nous avons également étudié au MEB des échantillons sédimentaire de la carotte MD01-2477 du Golfe de Corinthe.

IV.-Paramètres de taille de grain

Ils sont ici issus de l’étude de l’évolution de la taille des particules telle qu’on peut la déterminer par l’utilisation d’un microgranulomètre laser et permettent de discuter les processus de dépôt. Dans cette étude, l’analyse des paramètres texturaux vise à mettre en évidence la mise en place co-sismique de matériel sédimentaire.

Pratiquée sur les carottes de Shkodra et Corinthe, la microgranulométrie laser est utilisée comme paramètre textural en vue de définir les processus de dépôt (Pettijon et al., 1987). La distribution granulométrique est représentative de l’énergie du transport et du dépôt mais aussi de la granulométrie du matériel sédimentaire disponible. Elle est définie par les paramètres de grain moyen (le plus représentatif selon Pettijon et al., 1987), mode et médiane. Les paramètres de classement et d’asymétrie caractérisent la forme de la distribution et renseignent sur le processus de transport et l’environnement de dépôt. A noter que la signification des paramètres texturaux en terme de dynamique de sédimentation doit être modérée par les processus diagénétiques et notamment de l’authigénèse et/ou de la dissolution.

Les paramètres que nous avons utilisés sont définis comme suit :

Grain moyen : Le grain moyen est défini comme une « moyenne » de percentiles (Qx où x correspond à un pourcentage de classes granulométriques) dont le nombre est variable (Q16, Q50 et Q84 pour Folk and Ward, 1957). Le logiciel Malvern Sizer utilise 5 percentiles :

G.M = (Q10 + Q30 + Q50 +Q70 + Q90)/5

Mode : Le mode est la classe granulométrique la plus représentée, il est donné par le logiciel Malvern.

La distribution granulométrique n’est pas toujours purement unimodale. L’utilisation de logiciels tels que « Peakfit » permet de déconvoluer le signal et de déterminer non seulement la valeur granulométrique des modes secondaires mais également de quantifier le rapport entre les modes.

Mediane :

M =Q50

Classement : Le classement (appelé Inclusive Graphic Stadard Deviation, IGSD, par Folk et Ward, 1957) est représentatif de la dispersion granulométrique autour de la valeur centrale. C’est un paramètre de tri qui permet de discuter des environnements de dépôt. Plus sa valeur est faible, meilleure est le classement. Pour Folk et Ward, le classement est bon lorsque la valeur est inférieure ou égale à 1 et commence à être mauvais lorsqu’il excède 1,5. Le classement défini par le logiciel Malvern est celui défini par Pettijon :

Classement = √(Q75/Q25)

Asymétrie : L’asymétrie compare les percentiles 25% et 75% (relatifs à la fraction fine et la fraction grossière du sédiment) à la médiane. C’est un paramètre qui compare la contribution des sédiments les plus fins et les plus grossiers à la distribution granulométrique générale.

Une asymétrie fortement positive indique un mauvais classement dû à une contribution des particules plus grossières, alors qu’une asymétrie faible est imputable à une contribution plus importante de la fraction fine.

Asymétrie : (Q25xQ75)/Q50²

Kurtosis : La Kurtosis est un paramètre qui décrit la forme du mode. Elle est positive quand le mode est pointu (bon classement de la classe la plus représentée) et négative quand le mode est plat.

Nous avons utilisé l’ensemble des classes granulométriques pour des représentations 3D (profondeur, classe granulométrique, pourcentage des classes) avec Matlab. Cette visualisation est la plus objective pour présenter l’évolution de l’importance des classes granulométriques au cours du temps et permet d’illustrer les changements de dynamique sédimentaire.

Les mesures ont été faites sur microgranulomètre laser Malvern Mastersizer S (Université de Savoie). Après stabilisation de l’obscuration du faisceau laser entre 10 et 20 %, nous avons déterminé les paramètres de taille à partir de 10,000 mesures.

Le logiciel Malvern fournit 64 classes granulométriques, entre 0.06 µm et 878.67 µm. Peu d’échantillons comprennent des sédiments dont le diamètre est supérieur à cette dernière.

La représentation des résultats par des graphiques binaires apporte de précieuses informations permettant de discriminer les processus de dépôt. La représentation des résultats par des graphiques binaires apporte des informations permettant de caractériser la dynamique transfert/dépôt, et ce de deux manières : 1) en discriminant des populations de grains correspondant à une catégorie-source ou à une dynamique donnée, 2) en analysant le « parcours » suivi par une succession d’échantillons prélevés de bas en haut dans une strate individuelle (un événement de dépôt). C’est surtout la second approche (utilisation dynamique des diagrammes) que nous avons utilisée. Nous avons utilisé le diagramme « classement-asymétrie » qui a démontré son utilité pour discuter des processus de dépôt (Lignier et al., 1998, Arnaud et al., 2002 ; Beck et al., 2007 ; Carrillo 2006) pour les écoulements gravitaire, ainsi que le diagramme de Passega (1957 et 1964, figure 2.3) qui peut renseigner sur l’énergie et le type de transport qui conduisent à la mise en place des sédiments. Il est nécessaire de prendre des précautions car Passega définit des zones dynamiques à partir de sédiments prélevés dans des environnements précis tels qu’une rivière ou une plage. Le cas des sédiments lacustres n’a pas été pris en compte par l’auteur. Ainsi, lors que l’on se trouve dans le cas d’un « underflow », l’agent dynamique principal est la rivière, mais la contribution des sédiments lacustres décale les points du domaine « traction » au domaine « suspension » (figure 2.3).

Figure 2.3: Diagramme de Passega (1957, 1964) présentant les caractéristiques granulométriques associées à des environnements de dépôt particuliers.

Passega diagram (Passega, 1957, 1964) presenting the grain size characteristics associated with several depositional environments.

Le « sortable silt » est également étudié, c’est la classe granulométrique comprise entre 10 et 63 microns et peut être un indicateur de courants intéressant (McCave et al., 1995). A partir des classes disponibles avec le granulomètre, nous avons utilisé les valeurs entre 10,48 µm et 56.23 µm.

V.-Propriétés magnétiques

Dans cette partie, nous détaillerons les méthodes magnétiques que nous avons utilisées sur les carottes sédimentaires de Shkodra et Corinthe. Nous nous sommes intéressés d’une part à la

concentration en minéraux magnétiques, leur nature et à la fabrique sédimentaire (via l’anisotropie de

susceptibilité magnétique). Cette méthode a été employée dans le but de mettre en évidence des mécanismes de dépôt particuliers mais également d’identifier les perturbations post-dépôt. Les mesures d’aimantation ont été effectuées sur les sédiments du lac de Shkodra (SK12 et 80 premiers centimètres de la carotte SK13) au laboratoire de magnétisme de l’IPGP à Jussieu sur un

magnétomètre cryogénique SQUID 2C (2GH). Nous avons utilisé les principes généraux de l’étude du

magnétisme des sédiments et roches présentés dans les ouvrages de : Tarling & Hrouda (1993), Dunlop & Ozdemir (1997), Tauxe (2001) et Evans & Heller (2003). Blanchet (2006) présente en outre les grands principes du magnétisme de manière particulièrement claire.