نشریه مهندسی معدن

نشریه مهندسی معدن

شناسایی هاله‌های ژئوشیمیایی در محدوده اکتشافی دالی شمالی دلیجان با روش جنگل‌انزوا

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 گروه معدن، دانشکده مهندسی معدن ، دانشگاه کاشان
2 استادیار گروه مهندسی معدن، دانشگاه کاشان
3 دانشیار دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود
4 استادیار دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود
5 استادیار دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان
چکیده
یکی از اهداف اساسی در اکتشاف مواد معدنی شناسایی ناهنجاری­ها در مجموعه داده­های مختلف زمین­شناسی از جمله داده­های ژئوشیمیایی است. تشخیص ناهنجاری را می­توان از طریق تجزیه و تحلیل چند متغیره مشخص کرد. تحقق این هدف در روش­های داده­کاوی با استفاده از الگوریتم­های تشخیص ناهنجاری امکان­پذیر است. اغلب این الگوریتم­ها برای مجموعه داده­­های محدود مطلوب است اما برای مجموعه داده­های بزرگ از لحاظ اختصاص حافظه و زمان محاسبه با چالش مواجه می­شوند. در رویکرد جنگل انزوا این مشکل از طریق ایزوله کردن نقاط نمونه، قابل حل است. در این پژوهش برای جدایش و تفکیک جوامع ناهنجار در 149  نمونه خاک سطحی در محدوده دالی شمالی واقع در استان مرکزی از روش جنگل انزوا به عنوان یک الگوریتم داده­کاوی برای تشخیص ناهنجاری استفاده شد. همچنین با استفاده از روش فرکتال (عیار- مساحت) در هاله­های ژئوشیمیایی طلا و مس، چندین جامعه با حدود آستانه 1633 تا 2717 گرم بر میکروگرم برای مس و  22 تا 734 گرم بر میکروگرم برای عنصر طلا  قابل شناسایی است. عملکرد مدل جنگل انزوا در تشخیص ناهنجاری طلا و مس با استفاده از سطح زیر منحنی ROC مطلوب ارزیابی می­شود به طوری که خروجی این روش با پتانسیل­های مغناطیسی و همچنین عوامل زمین­شناسی که در مطالعات گذشته در منطقه به آن­ها اشاره شده است، هم­پوشانی قابل توجهی دارد.  بنابراین می­توان از مدل­سازی انجام گرفته با استفاده از روش جنگل انزوا در تولید نقشه­های پتانسیل مواد معدنی با دقت مطلوبی استفاده کرد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Identification of Geochemical Halos in the Northern Dalli Exploration Area of Delijan using the Isolated Forest Method

نویسندگان English

Shahab Zangeneh 1
Maliheh Abbaszadeh 2
Reza Ghavami Riabi 3
Majid Ansari Jafari 4
Hooshang Asadi Harooni 5
1 Dept. of Mining Engineering, University of Kashan, Iran
2 Department of Mining engineering, University of Kashan, Iran
3 Associate Professor. Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering
4 Assistant Prof. Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics Engineering
5 Department of Mining Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
چکیده English

One of the main objectives of mineral exploration is the identification of anomalies within various geological datasets, including geochemical data. Anomaly detection can be achieved through multivariate analysis. This objective can be realized using anomaly detection algorithms in data mining approaches. While many of these algorithms are effective for smaller datasets, they encounter challenges regarding memory allocation and computation time when applied to large datasets. The Isolation Forest approach addresses this issue by isolating sample points. This study utilized the Isolation Forest method as an anomaly detection algorithm to isolate and differentiate anomalous populations in 149 surface soil samples from the Northern Dalli area. Additionally, by applying the fractal (grade-area) method to geochemical halos of gold and copper, several populations with threshold values ranging from 1633 to 2717 µg/g for copper and from 22 to 734 µg/g for gold were identifiable. The performance of the Isolation Forest model in detecting gold and copper anomalies was evaluated using the area under the ROC curve, and favorable results were obtained. The outcomes of this method exhibited significant overlap with magnetic potential areas and geological factors previously noted in the region. Therefore, the isolation forest method modeling can effectively produce high-accuracy mineral potential maps.

کلیدواژه‌ها English

Geochemical anomaly
Isolation Forest
Fractal (grade-area)
Data mining
Dalli
Grunsky E.C., Caritat P.de, "State-of-the-art analysis of geochemical data for mineral exploration," Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, 2019. ##
Wang, L.; Liu, B.; McKinley, J.M.; Cooper, M.R.; Li, C.; Kong, Y.; Shan, M,, "Compositional data analysis of regional geochemical data in the Lhasa area of Tibet, China.," Applied Geochemistry, vol. 135, no. 105108, p. 10, 2021. ##
Zhao, P.D.; Chen, Y.Q., "Digital geology and quantitative mineral exploration.," Earth Sci. Front, vol. 28, pp. 1-5, 2021. ##
Mou, N., Wang, G., and Sun, X., "Identification of geochemical anomalies related to mineralization: A case study from porphyry copper deposits in the Qulong-Jiama mining district of Tibet, China.," Journal of Geochemical Exploration, vol. 244, 2023. ##
Yang, N., Zhang, Z., Yang, J. et al., "Mineralized-Anomaly Identification Based on Convolutional Sparse Autoencoder Network and Isolated Forest," Natural Resources Research, vol. 32, pp. 1-18, 2023. ##
Zuo, R.G.; Wang, J.; Xiong, Y.H.;Wang, Z.Y., "The processing methods of geochemical exploration data: Past, present, and future," Appl. Geochem, vol. 105072., p. 132, 2021. ##
Jafari, M. A., Kananian, A., & Nazarpour, A., "Prospecting of Zn-Pb mineralization based on stream sediments geochemical exploration in the Malayer-Isfahan metallogenic belt.," Journal of Economic Geology, vol. 12, no. 4, pp. 611-634, 2021. ##
Afzal, P., Mirzaei, M., Yousefi, M., Adib, A., Khalajmasoumi, M., Zarifi, A.Z., Foster, P., Yasrebi, A.B.,, "Delineation of geochemical anomalies based on stream sediment data utilizing fractal modeling and staged factor analysis.," Journal of African Earth Sciences, vol. 119, pp. 139-149, 2016. ##
Roshanravan, B., Tabatabaei, H., Kreuzer, O., Moini, H., Parsa, M.,, "Structural and non-structural statistical methods: implications for delineating geochemical anomalies," Applied Earth Science, vol. 129, no. 3, pp. 111-121, 2020. ##
Carranza, E.J.M., Laborte, A.G.,, "Data-driven predictive mapping of gold prospectivity, Baguio district, Philippines: Application of Random Forests algorithm," Ore Geology Reviews, vol. 71, pp. 777-787, 2015. ##
Zhao, J.N., Chen, S.Y., Zuo, R.G.,, "Identifying geochemical anomalies associated with Au–Cu mineralization using multifractal and artificial neural network models in the Ningqiang district, Shaanxi, China.," Journal of Geochemical 764 Exploration, vol. 164, pp. 54-64, 2016. ##
Keykhay-Hosseinpoor, M., Kouhsari, A. H., Hossein Morshedy, A., & Porwal, A., "Porphyry Cu-Au prospectivity modelling using semi-supervised learning algorithm in Dehsalm district, eastern Iran.," Journal of Economic Geology, vol. 13, no. 1, pp. 193-213, 2021. ##
Cheng Q.,, "Mathematical Geosciences: Local Singularity Analysis of Nonlinear Earth Processes and Extreme Geo-Events. In: Daya Sagar BS, Cheng Q, Agterberg F, editors. Handbook of Mathematical Geosciences: Fifty Years of IAMG.," Springer International Publishing, Cham, pp. 179-208, 2018. ##
Liu, F.T., Ting, K.M., Zhou, Z.-H.,, "Isolation forest," in Eighth IEEE International Conference on Data Mining, IEEE, 2008. ##
Chen, Y., Wang, S., Zhao, Q. et al, "Detection of Multivariate Geochemical Anomalies Using the Bat Optimized Isolation Forest and Bat-Optimized Elliptic Envelope Models," J. Earth Sci, vol. 32, pp. 415-426, 2021. ##
Zheng. C.Y., Zhao. Q.Y., Fan. G.Y., Zhao, K.Y., and Piao. T., "Comparative study on isolation forest, extended isolation forest and generalized isolation forest in detection of multivariate geochemical anomalies.," Global Geology, vol. 26, no. 3, pp. 167-176, 2023. ##
M. Saremi, M. Bagheri, S. Agha Seyyed Mirzabozorg, N. Hassan, Z. Hoseinzade and A. Maghsoudi, "Evaluation of Deep Isolation Forest (DIF) Algorithm for Mineral Prospectivity Mapping of Polymetallic Deposits," Minerals, vol. 14, p. 1015, 2024. ##
S. C. E. Shahrestani, "Effectiveness of LOF, iForest and OCSVM in detecting anomalies in," Exploration, Environment, Analysis, vol. 24, 2024. ##
Chen, Y. L., & Wu, W., "Mapping mineral prospectivity by using one class support vector machine to identify multivariate geological anomalies from digital geological survey.," Australian Journal of Earth Sciences, vol. 44, no. 5, pp. 639-651, 2017. ##
Xu Tan, Jiawei Yang, Susanto Rahardja, "Sparse random projection isolation forest for outlier detection," Pattern Recognition Letters, vol. 163, pp. 65-73, 2022. ##
Paweł Karczmarek, Adam Kiersztyn, Witold Pedrycz, Dariusz Czerwiński, "Fuzzy C-Means-based Isolation Forest," Applied Soft Computing, vol. 107354, p. 106, 2021. ##
Alghushairy, O., Alsini, R., Soule, T., & Ma, X., "A review of local outlier factor algorithms for," Big Data and Cognitive Computing, vol. 5, no. 1, p. 1, 2020. ##
Smiti, A., "A critical overview of outlier," Computer Science Review, vol. 100306, p. 38, 2020. ##
Wang, H., Bah, M. J., & Hammad, M., "Progress in outlier detection techniques: A survey," Ieee Access, vol. 7, pp. 107964-108000, 2019. ##
 خانی‌زاده، فربد، خامسیان، فرزان، و اثنی عشری، مریم., “کاربرد یادگیری بدون نظارت در کشف تقلبات بیمه اتومبیل (الگوریتم جنگل ایزوله),” حسابداری مدیریت, جلد 15, شماره 53, pp. 141-153, 1401. ##
 کشاورز رضا، امیر و حسن پور، حمید و تخم چی،بهزاد, “شناسایی هوشمند زون های شکسته با استفاده از چاه نمودارهای پتروفیزیکی,” در اولین کنفرانس ملی مهندسی اکتشاف منابع زیرزمینی, شاهرود, 1392. ##
مشرف‌زاده، صادق و رحمانی سریاست، امید و روایی، بهمن, “تشخیص نفوذ با استفاده از الگوریتم بگینگ,” در هشتمین کنگره ملی تازه های مهندسی برق و کامپیوتر ایران, تهران, 1400. ##
 حسنعلی‌پور، اکبر و مشرف‌زاده، صادق, “تشخیص وب‌سایت‌های فیشینگ با استفاده از ترکیب الگوریتم کاهش ابعاد و بگینگ,” در اولین کنفرانس ملی آنالیز داده ها, یاسوج, 1402. ##
Julien Lesouple, Cédric Baudoin, Marc Spigai, Jean-Yves Tourneret, "Generalized isolation forest for anomaly detection," Pattern Recognition Letters, vol. 149, pp. 109-119, 2021. ##
Liu, F.T., Ting, K.M., Zhou, Z.H.,, "Isolation-based anomaly detection," ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, vol. 6, no. 1, pp. 1-39, 2012. ##
Wu, W., Chen, Y.L.,, "Application of isolation forest to extract multivariate 699 anomalies from geochemical exploration data.," Global Geology, vol. 21, pp. 36-47, 2018. ##
K. M. C. B. R. J. Hariri S, "Extended isolation forest," IEEE Transactions on Knowledge and, vol. 33, no. 4, pp. 1479-1489, 2021. ##
B. C. S. M. e. a. Lesouple J, "Generalized isolation forest for anomaly detection," Pattern Recognition Letters, vol. 149, pp. 109-119, 2021. ##
Cheng, Q., Agterberg, F.P., Carter, G.F., "A Spatial Analysis Method for Geochemical Anomaly Separation," Journal of Geochemical Exploration, vol. 65, pp. 175-194, 1996. ##
Zuo, R.G.; Wang, J.L., "ArcFractal: An ArcGIS add-in for processing geoscience data using fractal/multifractal models," Nat. Resour. Res, vol. 29, pp. 3-12, 2020. ##
Cheng, Q., Agterberg, F. P., & Ballantyne, S. B., "The separation of geochemical anomalies from background by fractal methods," Journal of Geochemical Exploration, vol. 51, no. 2, pp. 109-130, 1994. ##
Zhao, Z.H.; Chen, J.; Qiao, K.; Cui, X.M.; Liang, S.S.; Li, C.L., "Remote Sensing Alteration Information and Structure Analysis Based on Fractal Theory: A Case Study of Duobaoshan Area of Heilongjiang Province," Geoscience, vol. 19, pp. 1-16, 2022. ##
 جوزانی کهن، گلناز, “به کارگیری روش فرکتالی عیار محیط در جدایش آنومالی‌های ژئوشیمیایی از زمینه,” در دهمین همایش انجمن زمین‌شناسی ایران, تهران, 1385. ##
Farhadi, S.; Afzal, P.; Boveiri Konari, M.; Daneshvar Saein, L.; Sadeghi, B., "Combination of Machine Learning Algorithms with Concentration-Area Fractal Method for Soil Geochemical Anomaly Detection in Sediment-Hosted Irankuh Pb-Zn Deposit, Central Iran," Minerals, vol. 12, p. 689, 2022. ##
Goncalves, M. A., Mateus, A., & Oliveira, V., "Geochemical anomaly separation by multifractal modelling," Journal of Geochemical Exploration, vol. 72, no. 2, pp. 91-114, 2001. ##
Shafieyan, F., Abdideh, M., "Application of concentration-area fractal method in static modeling of hydrocarbon reservoirs," Petrol Explor Prod Technol, vol. 9, pp. 1197-1202, 2019. ##
Asadi Haroni H,, "First Stage Drilling Report on Dalli Porphyry Cu-Au Prospect, Central Province of Iran," Technical Report, Isfahan,, 2008. ##
مشتاقیان، کی‌تاش، ابطحی فروشانی، سیدمحمد، اسدی هارونی، هوشنگ، حاج حیدری، محمد، و جان قربان، غزل., “مدل-سازی وارون داده‌های مغناطیسی و IP/RS با هدف اکتشاف کانسار شمالی مس- طلای پورفیری دالی,” علوم زمین, جلد 32, شماره 3, pp. 79-92, 1401. ##
Fatehi, M., & Asadi, H. H., "Application of semi-supervised fuzzy c-means method in clustering multivariate geochemical data, a case study from the Dalli Cu–Au porphyry deposit in central Iran," Ore Geology Reviews, vol. 81, pp. 245-255, 2017. ##
کریم‌پور م، سعادت س،, زمین‌شناسی اقتصادی, مشهد: انتشارات دانشگاه فردوسی, 1388. ##
J. ,. D. R. ,. a. M. J. Swets, "Better Decisions through Science," Scientific American, pp. 82-87, 2000. ##
 

  • تاریخ دریافت 08 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 29 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 17 فروردین 1404