مدل‌سازی فرکتالی طیف توان – مساحت داده‌های حاصل از تحلیل طیفی آمارۀ فضایی U جهت جداسازی مناطق آنومال ژئوشیمیایی مس پورفیری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار مجتمع آموزش عالی گناباد، گروه مهندسی معدن

2 استادیار دانشگاه محقق‌اردبیلی، دانشکدۀ فنی و مهندسی

چکیده

در مطالعات اکتشافات ژئوشیمیایی، روش­های ساختاری جداسازی آنومالی مختلفی مثل روش­ های فرکتالی و آمارۀ فضایی U برای تفسیر داده ­ها و جدایش مناطق آنومال ارائه شده است. سپس بر اساس مدل توزیع و با در نظر گرفتن موقعیت فضایی نمونه ­ها اقدام به جداسازی مناطق آنومال می­شود. در این مقاله، اقدام به مطالعۀ ویژگی­ های طیفی مقادیر U مربوط به کانی­ سازی نوع مس پورفیری در منطقۀ ظفرقند شده است. با استفاده از مقادیر طیف توان می­توان پارامترها و متغیرها را به ­صورت سیگنال­ های مکانی در نظر گرفت و تحلیل ­ها را روی دامنۀ سیگنال ­های مختلف انجام داد. سیگنال­ ها در داده­ های ژئوشیمیایی و متغیرهای حاصل از آن­ ها، نشان­ دهندۀ وضعیت تغییرپذیری داده­ ها در موقعیت­ های مکانی هستند. برای تعیین تغییرپذیری آمارۀU  و تحلیل فرکانس­ های مختلف آن، روش جدیدی تحت عنوان روش فرکتالی طیف توان – مساحت آمارهU  معرفی و به­ کارگرفته شد. در این روش داده­ های طیف توان آمارۀU  به 5 گروه مختلف تقسیم­ بندی شد که هر کدام از این کلاس­ ها مربوط به طیف­ های فرکانسی مختلفی هستند. برخی از این کلاس­ های فرکانسی مربوط به زمینه و برخی مربوط به آنومالی هستند. برای تعیین نوع زمینه یا آنومالی بودن این کلاس ­ها از روش چند متغیرۀ تحلیل مؤلفه­ های اصلی استفاده شد. روش تحلیل مؤلفه­ های اصلی روی ماتریس طیف توان مربوط به مقادیر U تمام عناصر و برای هرکلاس به صورت جداگانه انجام شد. نتایج نشان از وجود فاکتور کانی­ سازی مس در کلاس ­های فرکانسی 1، 2 و 3 است که مقادیر طیف توان کم را نیز نشان می­دهند. این کلاس ­ها را می­توان به­عنوان کلاس ­های مربوط به آنومالی و کلاس­ های 4 و 5 را می­ توان  به­ عنوان زمینه در نظر گرفت. کلاس­ های فرکانسی مربوط به زمینه از کلاس ­های آنومالی فیلتر شده و از داده ها حذف شدند. در نهایت طیف توان­ های باقی مانده با استفاده از تبدبل فوریه معکوس به حوزه مکان منتقل شده و نقشۀ آنومالی به ­دست آمد. در این نقشه، مقادیر از جنس پارامتر U بوده و محل آنومالی­ ها به خوبی روی آن مشخص شدند. در محدوده آنومالی حاصل، آلتراسیون فیلیک به­ صورت قوی در داخل سنگ­ های داسیت پورفیری و کوارتز دیوریت مشاهده می­ شود. نتایج حفاری روی این آنومالی ­ها نشان­ دهنده وجود کانی ­سازی در عمق است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Power spectrum– area fractal modeling of data obtained from spectral analysis of U spatial statistics to separate porphyry copper geochemical anomaly areas

نویسندگان [English]

  • Hossein Mahdianfar 1
  • Mirmahdi Seyedrahimi-Niaraq 2
1 Assistant Prof., University of Gonabad
2 University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
چکیده [English]

In geochemical exploration studies, different anomaly separation methods, such as fractal methods and U-spatial statistics from the group of structural techniques, have been proposed for data interpretation and separation of anomalous zones. In this study,, these methods, were studied the spectral properties of U-values related to porphyry copper mineralization in Zafarqand region. The signals in the geochemical data and their variables indicate the status of the data variability in the location. To determine the variability of the U-statistics and to analyze its different frequencies, a new method was introduced and applied as the fractal method of the power spectrum– area of U-statistics. In this method, the U- statistics power spectrum data were divided into 5 different category, each of which belong to different frequency spectra. Multivariate principal component analysis method was used to determine the type of background or anomaly of these categories. Principal component analysis method was performed on the power spectrum matrix for the U values of all elements and for each category, separately. The results showed that Cu mineralization factor is present in frequency categories 1, 2 and 3 which also show low power spectrum values. These categories can be considered as categories of anomaly. The categories 4 and 5, based on principal component analysis, do not show a well mineralization effect. Therefore, these categories can be considered as background. Background frequency categories were filtered out of the anomaly categories and excluded from the data. Finally, the residual power spectrum was transferred to the location domain using the inverse Fourier transform and the anomaly map was obtained. In this map, the values are of parameter U and the location of the anomalies is well marked on it. The drilling results on these anomalies indicate the existence of deep mineralization.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Geochemical spectral analysis
  • U-spatial statistics method
  • Fractal method of the power spectrum– area of U-statistics
  • Principal component analysis
  • background and anomaly
منابع [1] Bølviken, B., Stokke, P., Feder, J. and Jössang, T., 1992, The fractal nature of geochemical landscapes. Journal of Geochemical exploration, 43: 91-109.## [2] Cheng, Q., Agterberg, F. and Ballantyne, S., 1994, The separation of geochemical anomalies from background by fractal methods. Journal of Geochemical Exploration, 51: 109-130.## [3] Cheng, Q., 1999, Spatial and scaling modelling for geochemical anomaly separation. Journal of Geochemical exploration, 65: 175-194.## [4] Cheng, Q., Xu, Y. and Grunsky, E., 2000, Integrated spatial and spectrum method for geochemical anomaly separation. Natural Resources Research, 9: 43-52.## [5] Gonçalves, M.A., Mateus, A. and Oliveira , V., 2001, Geochemical anomaly separation by multifractal modelling. Journal of Geochemical Exploration, 72: 91-114.## [6] Li, C., Ma, T. and Shi, J., 2003, Application of a fractal method relating concentrations and distances for separation of geochemical anomalies from background. Journal of Geochemical Exploration, 77: 167-175.## [7] Lima, A., De Vivo, B., Cicchella, D., Cortini, M. and Albanese, S., 2003, Multifractal IDW interpolation and fractal filtering method in environmental studies: an application on regional stream sediments of (Italy), Campania region. Applied geochemistry, 18: 1853-1865.## [8] Zuo, R., Cheng, Q. and Xia, Q., 2009, Application of fractal models to characterization of vertical distribution of geochemical element concentration. Journal of Geochemical Exploration, 102: 37-43.## [9] Ghavami-Riabi, R., Seyedrahimi-Niaraq, M., Khalokakaie, R. and Hazareh, M., 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.## [10] Afzal P, Khakzad A, Moarefvand P, Omran NR, Esfandiari B, Alghalandis YF (2010) Geochemical anomaly separation by multifractal modeling in Kahang (Gor Gor) porphyry system, Central Iran. J Geochem Explor 104:34–46.## [11] Afzal P, Alghalandis YF, Khakzad A, Moarefvand P, Omran NR (2011) Delineation of mineralization zones in porphyry Cu deposits by fractal concentration–volume modeling. J Geochem Explor 108: 220–232.## [12] Yousefi, M. and Carranza, E.J.M., 2015, Prediction–area (P–A) plot and C–A fractal analysis to classify and evaluate evidential maps for mineral prospectivity modeling. Computers & Geosciences, 79: 69-81.## [13] Ghannadpour, S.S. and Hezarkhani, A., 2016, Introducing 3D U-statistic method for separating anomaly from background in exploration geochemical data with associated software development. Journal of Earth System Science, 125: 387-401.## [14] Ghasemzadeh, S., Maghsoudi, A., Yousefi, M. and Mihalasky, M.J., 2019, Stream sediment geochemical data analysis for district-scale mineral exploration targeting: Measuring the performance of the spatial U-statistic and CA fractal modeling. Ore Geology Reviews: 103115.## [15] Liu, Y., Cheng, Q., Carranza, E.J.M. and Zhou, K., 2019, Assessment of geochemical anomaly uncertainty through geostatistical simulation and singularity analysis. Natural Resources Research, 28: 199-212.## ]16[ حسنی پاک، ع.، 1380، تحلیل داده‌های اکتشافی، انتشارات دانشگاه تهران، تهران.## [17] 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.## [18] Afzal, P., Mirzaei M., Yousefi, M., Adib, A., Khalajmasoumi, M., Zarifi, A.Z., 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.## [19] Cheng, Q., Agterberg, F. and Bonham-Carter, G., 1996, A spatial analysis method for geochemical anomaly separation. Journal of Geochemical Exploration, 56: 183-195.## [20] Seyedrahimi-Niaraq, M., Hekmatnejad, A., (2020). The efficiency and accuracy of probability diagram, spatial statistic and fractal methods in the identification of shear zone gold mineralization: a case study of the Saqqez gold ore district, NW Iran, Acta Geochimica, DOI: 10.1007/s11631-020-00413-7.## [21] Darabi-Golestan, F., Ghavami-Riabi, R., Khalokakaie, R., Asadi-Haroni, H. and Seyedrahimi-Niaraq, M., 2013, Interpretation of lithogeochemical and geophysical data to identify the buried mineralized area in Cu-Au porphyry of Dalli-Northern Hill. Arabian Journal of Geosciences, 6: 4499-4509.## [22] Sadeghi, B., Moarefvand, P., Afzal, P., Yasrebi, A. B., Saein, L. D. (2012). Application of fractal models to outline mineralized zones in the Zaghia iron ore deposit, Central Iran. Journal of Geochemical Exploration, 122, 9-19.## [23] Meigoony, M. S., Afzal, P., Gholinejad, M., Yasrebi, A. B., & Sadeghi, B. (2014). Delineation of geochemical anomalies using factor analysis and multifractal modeling based on stream sediments data in Sarajeh 1: 100,000 sheet, Central Iran. Arabian Journal of Geosciences, 7(12), 5333-5343.## [24] Zuo, R., Wang, J., Chen, G., & Yang, M. (2015). Identification of weak anomalies: A multifractal perspective. Journal of Geochemical Exploration, 148, 12-24.## [25] Zuo, R., & Wang, J. (2016). Fractal/multifractal modeling of geochemical data: A review. Journal of Geochemical Exploration, 164, 33-41.## [26] Hassani, H., Daya, A., & Alinia, F. (2009). Application of a fractal method relating power spectrum and area for separation of geochemical anomalies from background, Aust J Basic Appl Sci, 3(4), 3307-3320.## [27] Afzal, P., Harati, H., Fadakar Alghalandis, Y., Yasrebi, A.B., (2013). Application of spectrum–area fractal model to identify of geochemical anomalies based on soil data in Kahang porphyry-type Cu deposit, Iran. Chemie der Erde/Geochemistry, 73: 533– 543.## [28] Afzal, P., Heidari, S.M., Ghaderi, M., Yasrebi, A.B., (2017). Determination of mineralization stages using correlation between geochemical fractal modeling and geological data in Arabshah sedimentary rock-hosted epithermal gold deposit, NW Iran. Ore Geology Reviews, 91: 278-295.## [29] Fyzollahhi, N., Torshizian, H., Afzal, P., Jafari, M.R., (2018). Determination of lithium prospects using fractal modeling and staged factor analysis in Torud region, NE Iran. Journal of Geochemical Exploration, 189: 2-10.## [30] Shahi, H., Ghavami, R., Kamkar Rouhani, A. and Asadi Haroni, H., )2014(. Identification of mineralization features and deep geochemical anomalies using a new FT-PCA approach. Geopersia, 4(2), pp.227-236.## [31] Shahi, H., Ghavami Riabi, R., Kamkar Ruhani, A. and Asadi Haroni, H., )2015(. Prediction of mineral deposit model and identification of mineralization trend in depth using frequency domain of surface geochemical data in Dalli Cu-Au porphyry deposit. Journal of Mining and Environment, 6(2), pp.225-236.## [32] Shahi, H., Ghavami, R., Rouhani, A.K., Kahoo, A.R. and Haroni, H.A., )2015(. Application of Fourier and wavelet approaches for identification of geochemical anomalies. Journal of African Earth Sciences, 106, pp.118-128.## [33] Shahi, H., Ghavami, R. and Rouhani, A.K. )2016(. Detection of deep and blind mineral deposits using new proposed frequency coefficients method in frequency domain of geochemical data, Journal of Geochemical Exploration, 162, pp.29-39.## [34] Shahi, H., )2017(. Prediction of dispersed mineralization zone in depth using frequency domain of surface geochemical data, Journal of Mining and Environment, 8(3), pp.433-446.## [35] Cheng, Q., & Zhao, P. (2011). Singularity theories and methods for characterizing mineralization processes and mapping geo-anomalies for mineral deposit prediction, Geoscience Frontiers, 2(1), 67-79.## [36] Zuo, R. (2011). Identifying geochemical anomalies associated with Cu and Pb–Zn skarn mineralization using principal component analysis and spectrum–area fractal modeling in the Gangdese Belt, Tibet (China). Journal of Geochemical Exploration, 111(1-2), 13-22.## [37] Zuo, R., Carranza, E. J. M., & Cheng, Q. (2012). Fractal/multifractal modelling of geochemical exploration data.## [38] Jolliffe, I.T., (2002). Principal Component Analysis, 2nd edn. Springer, New York,547 NY.487 pp.## [39] Asadi Haroni, H. (2013). Preliminary exploration at Zafarghand Porphyry Copper Property, Central Iran, exploration report.## [40] Asadi Haroni H. (2008). First Stage Drilling Report on Dalli Porphyry Cu-Au Prospect, Central Province of Iran, technical Report.## [41] Akbarpour, A., Gholami, N., Azizi, H., Mohammad Torab, F., 2013. Cluster and R mode factor analyses on soil geochemical data of Masjed-Daghi exploration area, northwestern Iran, Arab J Geosci, 6:3397–3408.## [42] Lin, Y.P., (2002). Multivariate geostatistical methods to identify and map spatial variations of soil heavy metals. Environ. Geol. 42, 1–10.## [43] Jennison, R.C., (1961). Fourier Transforms and Convolutions, Pergamon Press, NY.##