تخمین عیار به روش فازی اصلاح شده (مطالعه موردی: کانسار طلای دره‌اشکی اصفهان)

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه تهران

چکیده

امروزه استفاده از علم زمین‌آمار در تخمین ذخیره معادن به دلیل استفاده از ابزار‌های قوی در شناسایی تغییرات موجود در منطقه همچون واریوگرام امری متداول است. این اصل تا زمانی استوار است که متغیر ناحیه‌ای دارای ساختار فضایی مناسبی در منطقه باشد. در غیر این صورت زمین‌آمار نیز قادر به تخمین دقیق عیار در نقاط مختلف نخواهد بود. در این‌گونه موارد که متغیر ناحیه‌ای ساختار فضایی ضعیفی از خود نشان می‌دهد (به طور مثال کانسار‌های طلای رگه‌ای)، نسبت اثرقطعه‌ای به سقف واریوگرام بالا است، تعداد داده کمی در دسترس است، روش‌های مبتنی بر منطق فازی کاربرد پیدا می‌کند. روش تخمین ذخیره فازی بر اساس الگوریتم خوشه‌یابی فازی میان‌مرکز (FCM) عمل می‌کند. از آنجا که این الگوریتم برای ایجاد مراکز خوشه اولیه از توابع تصادفی استفاده می‌کند و به دلیل طبیعت خاص داده‌های معادن طلا شامل حجم زیادی داده با عیار در حد زمینه و تعداد کمی داده آنومال، قادر به بازتولید مراکز خوشه معتبر و مطابق با واقعیت نیست. در این مطالعه با تفکیک جامعه داده‌ها، مراکز خوشه‌‌ها با اعتبار بیشتری تعیین شده و الگوریتم تخمین قادر به ارائه نتایج دقیق‌تری بوده است. در نهایت با انجام اعتبار‌سنجی، دقت سه روش مقایسه شده است به طوریکه خطای جذر میانگین مربعات (RMSE) روش تخمین فازی معمولی و روش کریجینگ به‌ترتیب 0.205 و 0.162 به‌دست آمد. روش اصلاحی قادر بود این پارامتر را به مقدار 0.107 کاهش دهد. همچنین این روش قادر بوده است پارامتر‌های آماری و زمین‌آماری توزیع داده‌های واقعی را با دقت بیشتری نسبت به دو روش دیگر تشخیص دهد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Grade Estimation Using Modified Fuzzy Algorithm, Case Study of Darre-Ashki Gold Deposit, Iran, Isfahan

نویسندگان [English]

  • H Talebi
  • O Asghari
Tehran University
چکیده [English]

Nowadays the use of Geostatistics to estimate mineral reserves is prevalent because this method uses  a powerful tool for detecting changes in regional variable which is variogram. One of the most important prerequisites to use Geostatistics is that the variable of interest (grade, thickness) should bear an appropriate structure in area. Otherwise, Geostatistics will be unable for providing accurate estimates. In such cases (for instance vein gold deposit) where a high ratio between nugget effect and sill of variograms can be found, data aren’t adequate to cover the area, or uncertainty factors play major role in the overall variability of dataset, methods based on fuzzy logic can be applied as one of the options. Fuzzy estimation method operates through using Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm. Since this algorithm uses random functions to create the initial cluster centers, and because of specific types (which bears data points which mainly belong to the background population and low anomalous data) of grade data in gold deposit, FCM technique is unable to reproduce valid cluster centers. In this study, the objective was to determine the initial cluster centers properly by separation of the data set and get rid of the abovementioned prerequisites such as random space. By doing this, estimation algorithm was able to provide more accurate results. Finally, the validation results showed that the modified method is more accurate based on the error functions we used. Root Mean Square Error values were 0.205, 0.162 and 0.107 for Simple FCM, Kriging and Modified FCM respectively which clearly shows better outputs for Modified FCM. Moreover, this method had also been able to reproduce the statistical and geostatistical parameters of the real data set with more accurate than other techniques used in this study.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Darre-Ashki
  • Fuzzy logic
  • FCM
  • Random functions
  • RMSE