بررسی ویژگی های زیرجوامع کانی سازی طلای تیپ کوهزائی با پیاده سازی توابع تفکیک آنالیز تمایز روی مدل نمودار احتمال در چهار گوشه سقز

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار دانشگاه محقق‌اردبیلی، دانشکده فنی و مهندسی

2 دکتری مهندسی اکتشاف معدن، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه شاهرود

3 دانشیار دانشگاه شاهرود، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک

چکیده

کانی­ سازی طلا در منطقه کردستان ایران، واقع در زون سنندج – سیرجان، به­ عنوان تیپ طلای پهنه­ های برشی طبقه ­بندی شده است. برای جداسازی بهینۀ نمونه ­های آنومال کانی ­سازی شدۀ طلا نیاز به بررسی دقیق ویژگی ­های زیرجوامع ضروری به ­نظر می­رسد. در این تحقیق برای بررسی دقیق­ تر این ویژگی­ ها و بهبود نتایج، روش آنالیز تمایز روی نتایج مدل­سازی نمودار احتمال پیاده ­سازی شده است. بدین منظور از نمونه­ های رسوبات آبراه ه­ای 21 متغیر ژئوشیمیایی (Zn, W, V, Ti, Sn, Sb, Pb, Ni, Mo, Mn, Hg, Cu, Cr, Co, Bi, Be, Ba, B, Au, Ag) استفاده شده است. ابتدا با انجام مدل­سازی نمودار احتمال­ چهار زیرجامعه در بین داده­ های عنصر طلا شناسایی شد و با تحلیل مدل حدود تقریبی زمینه و آنومالی تخمین زده شد. سپس، از بین داده­ های خام، مقادیر غلظت­های 5، 15 و 30 ppb به ­عنوان مرز جوامع انتخاب شدند و در نهایت مقادیر 15 و 30 ppb به ­عنوان حدآستانۀ آنومالی ­ها به ­ترتیب با مقدار مساحت 38 و 26 کیلومترمربع معرفی شد. سپس به هر یک از این زیرجوامع کد اختصاص داده و با استفاده از تکنیک آنالیز تمایز نسبت به کلاسه ­بندی داده­ها با سه تابع خطی متشکل از 6 متغیر (Ag, Au, Co Mn, Mo, V) که بیشترین اثر را در کلاسه ­بندی نمونه­ ها داشته ­اند، اقدام شد. پنج متغیری که در کنار عنصر طلا قرار گرفته­ اند به ­عنوان مؤثرترین عناصر در شناسایی نمونه ­های آنومال طلا معرفی شدند. به منظور اعتبار سنجی توابع آنالیز تمایز، در کلاسه­ بندی جوامع، از روش­ های اصلی و ارزیابی متقابل استفاده شد. با این اعتبارسنجی، داده ­ها با صحت معادل 87% و 83% طبقه ­بندی شدند. نتایج توابع تفکیک روی مدل نمودار احتمال قادر است تا در بهینه ­سازی عملیات اکتشافی و رده­ بندی داده­ های جدید اکتشافی منطقه به زمینه یا آنومال با استفاده از شش پارامتر ژئوشیمیایی مذکور، راهنمای مؤثری در انجام مراحل بعدی عملیات اکتشافی باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigating the Characteristics of shear zone gold deposit by implementation of discriminant functions on the Probability plot model

نویسندگان [English]

  • Mirmahdi Seyedrahimi-Niaraq 1
  • mehdi zare 2
  • Reza Ghavami-Riabi 3
1 University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
2 shahrood university
3 Shahrood University, Shahrood, Iran
چکیده [English]

One of the most important goals in mineral exploration is the identification of mineralization areas. Since gold is considered as the financial support of countries, this is one of the important requirements in identifying and evaluating these deposits. Therefore, samplings and exploratory studies must be designed to minimize the risk of exploration process. The mineralization of gold in Kurdistan region of Iran, in the Sanandaj-Sirjan zone, has been categorized as a shear zone gold type. In order to optimize separation of gold mineralized anomalous areas, it is necessary to carefully investigate the characteristics of the sub-population. In this research, the discriminant analysis method was implemented on the probability plot modeling results for a more accurate investigation and an improvement in results. Accordingly, the stream sediment samples were used for 21 geochemical variables (Zn, W, V, Ti, Sn, Sb, Pb, Ni, Mo, Mn, Hg, Cu, Cr, Co, Bi, Be, Ba, B, Au, As, Ag). Initially, four sub-population were identified among the data of the gold element by modeling the probability diagram and the approximate background and anomaly limits were estimated analyzing the model.. Then among the raw data, the concentrations of 5, 15 and 30 ppb were selected as the boundaries of the papulations, and the values of 15 and 30 ppb were introduced as the anomaly’s thresholds with an area of 38 and 26 km2, respectively. Subsequently, each of these sub-population were coded. The data was classified using the discriminant analysis- DA method, with three discriminant functions, DF, consisting of 6 variables (Ag, Au, Co, Mn, Mo, V) with the greatest effects on the samples classification. The five variables next to the gold element were identified as the most effective elements in identifying gold anomaly samples that were largely consistent with the gold characteristics of shear zones. Original methods and cross-validations were used in order to validate functions in classifying the population. After this validation the areas were categorized with 87% and 83% of correctness. The results of DFM on probability model can be used to optimize the exploratory operations and classify new exploratory data to the background or anomaly using the six geochemical parameters mentioned above and it can be an effective guide to the subsequent stages of exploratory operations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Modeling
  • bioleaching
  • neural networks
  • fuel oil ash
منابع [1] Bierlein, F.M., Hughes, D.J., McKnight, S., Reynolds, P., Waldron, H., 2001, Tectonic and economic implications of trace element, 40Ar-39Ar and Sm-Nd data from mafic dykes associated with orogenic gold mineralisation in central Victoria, Australia, Lithos, 58, 1-31.## [2] Groves, D.I., Goldfarb, R.J., Knox-Robinson, C.M., Ojala, J., Gardoll, S., Yun, G., Holyland, P., 2000, Late-kinematic timing of orogenic gold deposits and significance for computer-based exploration techniques with emphasis on the Yilgarn block, Western Australia. Ore Geology Reviews, 17, 1-38.## [3] Ghavami-Riabi, R., Seyedrahimi-Niaraq, M.M., Khalokakaie, R., Hezareh, M.R., 2010, U-spatial statistic data modeled on a probability diagram for investigation of mineralization phases and exploration of shear zone gold deposits, Journal of Geochemical Exploration, 104, 27–33.## [4] سیدرحیمی‌نیارق، م.م.، قوامی‌ریابی، ر.، خالوکاکایی، ر.، هزاره، م.ر.، هندی، ر.، 1390، مقایسۀ نتایج حاصل از مدل‌سازی داده‌های ژئوشیمیایی کانی‌سازی طلا بر روی نمودارهای احتمال و فرکتالی غلظت – مساحت (C-A) در جداسازی زیر جوامع، نشریۀ علمی پژوهشی روش‌های تحلیلی و عددی در مهندسی معدن، دورۀ اول، شمارۀ دوم، 31-24 ص.## [5] Li, H., Wang, Q., Deng, J., Yang, L., Dong, Ch., Yu, H., 2019, Alteration and mineralization styles of the orogenic disseminated Zhenyuan gold deposit, southeastern Tibet: Contrast with carlin gold deposit, Geoscience Frontiers, 10, 1849–1862.## [6] Moradpouri, F., Ghavami-Riabi, R., 2020, A Multivariate Geochemical Investigation of Borehole Samples for Gold Deposits Exploration, Geochemistry International, 58, 40–48.## [7] Dube, B., Gosselin, P., 2007, Greenstone-hosted quartz- carbonate vein deposits. In: Goodfellow, W. D. (Ed.) Mineral deposits of Canada: A synthesis of major deposit- type, district metallogeny, the Evolution of geological provinces and exploration methods: geological association of Canada. Mineral Deposits Division, special publication, 5, 49-73.## ]8[ تقی‌پور، ب.، احمدنژاد، ف.، 1391، ژئوشیمی زون‌های دگرسان و پهنه برشی با تأکید بر رفتار عناصر نادر خاکی (REE) در کانسار طلای قلقله، کردستان، مجله پترولوژی، سال سوم، شماره دهم، 64-45 ص.## ]9[ داداش‌زاده اهری، ه.، افضل، پ.، رشیدنژاد عمران، ن.، 1393، جدایش و دسته‌بندی رگه‌ها از دیدگاه عیاری با استفاده از روش فرکتالی عیار- حجم در کانسار طلای قلقله کردستان.، فصلنامه علوم زمین، سال بیست و چهارم، شماره 94، 224-219 ص.## [10] Hazen, A., 1914, Storage to be provided in the impounding reservoirs for municipal water supply, Transactions of the American Society of Civil Engineers, 77, 1547–1550.## [11] Sinclair, A.J., 1974, Selection of Threshold Values in Geochemical Data Using Probability Graphs, Journal of Geochemical Exploration, 3, 129-149.## [12] Sinclair, A.J, 1976, Application of probability graphs in mineral exploration, the Association Geochemists, p 95.## [13] Sinclair, A.J., 1991, A Fundamental Approach to Threshold Estimation in Exploration Geochemistry, probability plots revisited, Journal of Geochemical Exploration, 41, 1-22.## [14] Stanley, C.R., Sinclair, A.J., 1989, Comparison of probability plots and gap statistics in the selection of threshold for exploration geochemistry data, Journal of Geochemical Exploration, 32, 355-357.## [15] Ghavami-Riabi, R., 2008, Detection of concealed Cu–Zn massive sulfide mineralization below eolian sand and a calcrete cover in the eastern part of the Namaqua Metamorphic Province, South Africa, Journal of Geochemical Exploration, 97, 83-101.## [16] Elisabetta, P., Daniele, P., Andrea, D.B., Stefano, Gh., 2014, Natural background level assessment in groundwaters: probability plot versus pre-selection method, Journal of Geochemical Exploration, 143, 43-53.## [17] Clemens, R., Patrice, D.C., 2017, Establishing geochemical background variation and threshold values for 59 elements in Australian surface soil, Science of The Total Environment, 578, 633-648.## [18] Fisher, R.A., 1936, The use of multiple measurements in taxonomic problems, Annals of Eugenics, 7, 179-188.## ]19[ حسنی پاک، ع.، 1380، تحلیل داده‌های اکتشافی، انتشارات دانشگاه تهران، تهران.## ]20[ منصورفر، ک.، 1385، روش‌های پیشرفته آماری همراه با برنامه‌های کامپیوتری، انتشارات دانشگاه تهران، تهران. ## [21] Ghannadpour, S.S., Hezarkhani, A., 2016, Exploration geochemistry data-application for anomaly separation based on discriminant function analysis in the Parkam porphyry system (Iran), Geosciences Journal, 20, 837-850.## [22] Yousefi, M., Kamkar-Rouhani, A., Carranza, E. J. M., 2012. Geochemical mineralization probability index (GMPI): a new approach to generate enhanced stream sediment geochemical evidential map for increasing probability of success in mineral potential mapping. Journal of Geochemical Exploration, 115, 24-35.## [23] Afzal, P., Mirzaei, M., Yousefi, M., Adib, A., Khalajmasoumi, M., Zia Zarifi, A., Foster, P., Yasrebi, A.B., 2016. Delineation of geochemical anomalies based on stream sediment data utilizing fractal modeling and staged factor analysis. Journal of African Earth Sciences 119, 139-149.## ]24[ Ghannadpour, S. S.; Hezarkhani, A.; 2016, “Exploration geochemistry data-application for anomaly separation based on discriminant function analysis in the Parkam porphyry system (Iran)”; Geosciences Journal; 1-14; DOI 10.1007/s12303-015-0064-8.## [25] Afzal, P., Yousefi, M., Mirzaei, M., Ghadiri-Sufi, E., Ghasemzadeh, S., Daneshvar Saein, L., 2019. Delineation of podiform-type chromite mineralization using Geochemical Mineralization Prospectivity Index (GMPI) and staged factor analysis in Balvard area (southern Iran). Journal of Mining and Environment 10: 705-715.## [26] Soltani, F., Moarefvand, P., Alinia, F., Afzal, P., 2019. Characterizing Rare Earth Elements by coupling multivariate analysis, factor analysis and geostatistical simulation; case-study of Gazestan deposit, central Iran. Journal of Mining and Environment 10, 929-945.## ]27[ Roshani, P.; Mokhtari, A.R.; and Tabatabaei, S.H.; 2013, “Objective based geochemical anomaly detection — Application of discriminant function analysis in anomaly delineation in the Kuh Panj porphyry Cu mineralization (Iran); Journal of Geochemical Exploration; 130; 65–73.## [28] گرانیان، ح.، طباطبائی، س. ح.، اسدی، ه.، محمدی، آ.، 1394، کاربرد روش آنالیز تمایز و ماشین بردار پشتیبان مرحله-ای در مدلسازی کانی‌زایی کانسارهای طلای داشکسن، نشریه علمی پژوهشی مهندسی معدن، دوره دهم، شماره 28، 65-53 ص.## [29] هندی، ر.، حسنی‌پاک، ع.، کاربرد روش آنالیز تمایز در تهیه کلید اکتشافی در ذخایر مس با میزبان رسوبی در بلوک طبی راور، نشریه علمی پژوهشی مهندسی معدن، دوره هشتم، شماره 20، 62-47 ص.## [30] زارع، م.، مرادزاده، ع.، کامکار روحانی، ا.، 1398، دولتی ارده‌جانی، ف.، رده‌بندی داده‌های ژئوشیمیایی زیست‌محیطی با روش آنالیز تمایز و شبکه عصبی در باطله‌های سرب و روی تیپ سولفیدی کربناتی، نشریه علمی پژوهشی مهندسی معدن، دوره چهاردهم، شماره 44، 25-12 ص.## [31] Mohajjel, M., Fergusson, C.L., Sahandi, M.R., 2003, Cretaceous-Tertiary convergence and continental collision, Sanandaj-Sirjan Zone, western Iran, Journal of Asian Earth Science, 21, 397-412.## [32] Niromand, S., Goldfarb, R.J., Moore, F., Mohajjel, M., Marsh, E.E., 2011, The Kharapeh orogenic gold deposit: geological, structural, and geochemical controls on epizonal ore formation in West Azerbaijan province, Northwestern Iran. Mineralium Deposita, 46, 409-428.## [33] Agard, P., Omrani, J., Jolivet, L., Mouthereau, F., 2005, Convergence history across Zagros (Iran): constraints from collisional and earlier deformation, International Journal of Earth Science, 94, 401-419.## [34] Arvin, M., Pan, Y., Dargahi, S., Malekizadeh, A., Babaei, A., 2007, Petrochemistry of the Siah-Kuh granitoid stock southwest of Kerman, Iran: implications for initiation of Neotethys subduction, Journal of Asian Earth Science, 30, 474-489.## [35] Alavi, M., 2004, Regional stratigraphy of the Zagros fold-thrust belt of Iran and its proforeland evolution, American Journal of Science, 304, 1-20.## ]36[ حیدری، س.م.، 1383، کانی‌شناسی، ژئوشیمی و فابریک کانه زایی طلا در پهنه‌برشی خمیری منطقه کرویان، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تربیت مدرس، 150ص.## ]37[ حریری، ع.، 1382، گزارش نقشه زمین‌شناسی ورقه 100000/1 سقز، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور، ایران.## [38] افتخارنژاد، ا.، نقشه زمین‌شناسی 1:250000 مهاباد، 1352، سازمان زمین شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## [39] حسنی‌پاک، ع.ا.، 1378، اکتشافات ژئوشیمیایی سیستماتیک در محدوده برگه 1:100000 آلوت در غرب برگه 1:100000 سقز، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## [40] ابوالمعالی، ش.د.، علوی، م.، ذعیم‌فرحزاری، ن.، 1377، گزارش اکتشافات ژئوشیمیایی سیستماتیک در محدوده برگه1:100000سقز، انتشارات سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## [41] مهدی‌زاده، س.، 1377، مطالعات دورسنجی مقدماتی در ورقه 1:100000 سقز به منظور شناسایی و جداسازی واحدهای سنگی مختلف بویژه واحدهای دگرسانی، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## [42] دانشفر، ب.، گیاهچی، پ.، زعیم فرحزاری، ن.، 1377،تهیۀ نقشه های مقدماتی پتانسیل مواد معدنی در گسترۀ ورقۀ سقز با مقیاس 1:100000 با بهره گیری از سیستم های اطلاعات جغرافیایی GIS، انتشارات سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## ]43[ سیدرحیمی نیارق، م. م.، 1387، تفکیک آنومالیهای ژئوشیمیایی با استفاده از روشهای فرکتال و آمار فضایی U و مقایسه نتایج آن با روش مدل‌سازی نمودارهای احتمال، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی شاهرود، 148 ص.## [44] قوامی‌ریابی، ر.، سیدرحیمی‌نیارق، م.م.، خالوکاکایی، ر.، هزاره، م.ر.، 1389، رفتار و اختصاصات ژئوشیمیایی مناطق کانی سازی طلای پهنه‌های برشی کردستان، نشریۀ علمی پژوهشی مهندسی معدن، دورۀ پنجم، شمارۀ نهم، 36-27 ص.## [45] Hubert, M., Van D.K., 2004, Fast and Robust Discriminant Analysis, Computational Statistics & Data Analysis, 45, 301-320.## [46] Whitehead, R.E.S., Govett, G.J.S., 1974, Exploration Rock Geochemistry-Detection of Trace Element Halos Heath Steele Mines (N.B. Canada) By Discriminant Analysis. Geochemical Exploration, 3, 371-386.## [47] Divi, S.R., Thorpe, R. I., Frankli, J. M., 1979, Application of Discriminant Analysis to Evaluate Compositional Controls of Stratiform Massive Sulfide Deposits in Canada. Mathematical Geology, 11, 391-406.## [48] Fedikow, M.A.F., Turek, A., 1983, The Application of Stepwise Discriminant Analysis to Geochemical Data from the Host Rocks of the Sullivan Pb-Zn-Ag Deposit, Kimberley, B.C., Canada, Geochemical Exploration, 18, 231-244.## [49] Rao, C.P., Naqvi, I.H., 2007, Sedimeitfology, geochemistry and discriminant analysis in the engineering geological investigation of damsites, Lower Gordon Area, Tasmania, Journal of the Geological Society of Australia, 28, 141-153.## [50] Zoran, P., Josip, H., 2010, Discriminant function model as a tool for classification of stratigraphically undefinedradiolarian cherts in ophiolite zones, Journal of Geochemical Exploration, 107, 30–38.##