Here, we provide a reappraisal of potential LLSVPs compositions based on an improved mineralogical model including, for instance, the effects of alumina. We also systematically investigate the effects of six parameters: FeO and Al$_{2}$O$_{3}$ content, proportion of CaSiO$_{3}$ and bridgmanite (so that the proportion of ferropericlase is implicitly investigated), Fe$^{3+}$/$\sum$Fe and temperature contrast between far-field mantle and LLSVPs. From the 81 millions cases studied, only 79000 cases explain the seismic observations. Nevertheless, these successful cases involve a large range of parameters with, for instance, FeO content between 12--25~wt\% and Al$_{2}$O$_{3}$ content between 3--17~wt\%. We then apply a principal component analysis (PCA) to these cases and find two robust results: (i) the proportion of ferropericlase should be low ($<$6vol\%); (ii) the formation of Fe$^{3+}$-bearing bridgmanite is much more favored than other iron-bearing phases. Following these results, we identify two end-member compositions, Bm-rich and CaPv-rich, and discuss their characteristics. Finally, we discuss different scenarios for the formation of LLSVPs and propose that investigating the mineral proportion produced by each scenario is the best way to evaluate their relevance. For instance, the solidification of a primitive magma ocean may produce FeO and Al$_{2}$O$_{3}$ content similar to those suggested by our analysis. However, the mineral proportion of such reservoirs is not well-constrained and may contain a larger proportion of ferropericlase than what is allowed by our results.

中文翻译：

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下地幔矿物地震性质对LLSVPs组成和温度的约束

在这里，我们基于改进的矿物学模型（包括氧化铝的影响）重新评估了潜在的 LLSVPs 成分。我们还系统地研究了六个参数的影响：FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量、CaSiO$_{3}$ 和桥锰矿的比例（从而隐式研究了亚铁镁石的比例） , Fe$^{3+}$/$\sum$Fe 和远场地幔和 LLSVP 之间的温度对比。在研究的 8100 万个案例中，只有 79000 个案例解释了地震观测。然而，这些成功的案例涉及大量参数，例如 FeO 含量在 12--25~wt\% 之间，Al$_{2}$O$_{3}$ 含量在 3--17~wt 之间\%。然后我们对这些情况应用主成分分析 (PCA) 并发现两个可靠的结果：(i) 铁方镁石的比例应该很低 ($< $6vol\%); (ii) 含 Fe$^{3+}$ 的布里奇曼石的形成比其他含铁相更有利。根据这些结果，我们确定了两种最终成员组成，富含 Bm 和富含 CaPv，并讨论它们的特征。最后，我们讨论了形成 LLSVP 的不同场景，并建议调查每个场景产生的矿物比例是评估其相关性的最佳方法。例如，原始岩浆海洋的凝固可能会产生与我们的分析所建议的类似的 FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量。然而，这些储层的矿物比例并没有受到很好的限制，可能含有比我们的结果允许的更大比例的铁方镁石。根据这些结果，我们确定了两种最终成员组成，富含 Bm 和富含 CaPv，并讨论它们的特征。最后，我们讨论了形成 LLSVP 的不同场景，并建议调查每个场景产生的矿物比例是评估其相关性的最佳方法。例如，原始岩浆海洋的凝固可能会产生与我们的分析所建议的类似的 FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量。然而，这些储层的矿物比例并没有受到很好的限制，并且可能含有比我们的结果允许的更大比例的铁方镁石。根据这些结果，我们确定了两种最终成员组成，富含 Bm 和富含 CaPv，并讨论它们的特征。最后，我们讨论了形成 LLSVP 的不同场景，并建议调查每个场景产生的矿物比例是评估其相关性的最佳方法。例如，原始岩浆海洋的凝固可能会产生与我们的分析所建议的类似的 FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量。然而，这些储层的矿物比例并没有受到很好的限制，并且可能含有比我们的结果允许的更大比例的铁方镁石。我们讨论了形成 LLSVP 的不同场景，并建议调查每个场景产生的矿物比例是评估其相关性的最佳方法。例如，原始岩浆海洋的凝固可能会产生与我们的分析所建议的类似的 FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量。然而，这些储层的矿物比例并没有受到很好的限制，可能含有比我们的结果允许的更大比例的铁方镁石。我们讨论了形成 LLSVP 的不同场景，并建议调查每个场景产生的矿物比例是评估其相关性的最佳方法。例如，原始岩浆海洋的凝固可能会产生与我们的分析所建议的类似的 FeO 和 Al$_{2}$O$_{3}$ 含量。然而，这些储层的矿物比例并没有受到很好的限制，并且可能含有比我们的结果允许的更大比例的铁方镁石。