نشریه مهندسی معدن

نشریه مهندسی معدن

مدل‌سازی فرکتالی داده‌های مولفۀ اصلی کانی‌سازی مس-طلا با در نظر گرفتن حذف داده‌های خارج از ردیف چند متغیره

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار دانشگاه محقق‌اردبیلی، دانشکدۀ فنی و مهندسی، گروه مهندسی معدن
2 استادیار مجتمع آموزش عالی گناباد، گروه مهندسی معدن
چکیده
تعیین فاکتورهای کانی‌سازی و عناصر پاراژنز، شناسایی آنومالی و ترسیم نقشۀ پتانسیل ژئوشیمیایی موضوعات مهمی هستند که با استفاده از روش‌های آماری چند متغیره انجام می‌شوند. در این مطالعه، به منظور شناسایی فرآیندهای کانی‌سازی در منطقۀ تنورچه روی داده-های ژئوشیمیایی، از روش جدید تلفیقی "مدل‌سازی فرکتالی داده‌های مؤلفه‌های اصلی" بر اساس روش‌های تحلیل مؤلفه‌های اصلی ((PCA و فرکتالی عیار-مساحت (C-A) استفاده شده است. بدین منظور ابتدا برای آماده‌سازی داده‌ها، با استفاده از روش چند متغیره فاصله ماهالانوبیس نمونه‌های خارج از ردیف شناسایی و از مجموعه داده‌ها حذف شدند و روش PCA بر روی داده‌های خام ژئوشیمیایی و داده‌های اصلاح‌شده به صورت جداگانه انجام گردید. تا نقش حذف داده‌های خارج از ردیف چندمتغیره در بهبود نتایج مشخص گردد. نتایج نشان داد روش PCA بر روی داده‌های خام نمی‌تواند به خوبی عناصر پاراژنز را مشخص کند ولی در حالت حذف نمونه‌های خارج از ردیف با روش ماهالانوبیس نتایج روش PCA بهبود پیدا کرد. در این مرحله عناصر آهن، آرسنیک، فسفر، سرب، استرانسیوم، مولیبدن، مس و طلا به عنوان عناصر پاراژنز در مؤلفۀ اصلی اول مشخص شدند و این فاکتور چند عنصری کانی سازی به منظور تعیین مناطق آنومال مورد استفاده قرار گرفت. به منظور تعیین و جدایش جوامع ژئوشیمیایی موجود در فاکتور کانی‌سازی، روش‌های انحراف معیار-میانگین و روش فرکتالی عیار-مساحت روی داده‌های مؤلفه‌های اصلی پیاده‌سازی شد و نقشۀ توزیع جوامع ژئوشیمیایی برای حالت های مختلف ترسیم و با یکدیگر مقایسه شد. نتایج نهایی بررسی روند کانی‌سازی در منطقه با روش‌های مذکور نشان داد نقشۀ آنومالی ژئوشیمی چند عنصری حاصل از مدل‌سازی فرکتالی داده‌های مؤلفه‌های اصلی، با مشاهدات میدانی و رخنمون‌های کانی‌سازی انطباق قابل‌توجهی نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Fractal modeling of the Cu-Au mineralization principal component values by considering the rejection of multivariate outlier data

نویسندگان English

Mirmahdi Seyedrahimi-Niaraq 1
Hossein Mahdiyanfar 2
1 Department of Mining Engineering, Faculty of Engineering, University of Mohaghegh Ardabili
2 Department of Mining Engineering, University of Gonabad,
چکیده English

Determining mineralization factors and paragenesis elements, anomaly identification and geochemical potential mapping are important issues that are carried out using multivariate statistical methods. In this study, in order to identify the mineralization processes in the Tanurcheh region on geochemical data, from the new integrated method of "fractal modeling of principal component data" based on principal component analysis (PCA) methods. and fractal concentration-area (C-A) have been used. For this purpose, first, for data preparation, by using the multivariate Mahalanobis method. to determine the role of rejecting multivariate outlier data in improving the results, outlier samples were identified and removed from the data, and the PCA method was used it was done on raw geochemical data and modified data separately. The results showed that the PCA method on raw data cannot to determine the quality of paragenesis elements, but in the case of removing outlier samples with Mahalanobis method, the results of PCA method improved. At this stage, iron, arsenic, phosphorus, lead, strontium, molybdenum, copper and gold elements were found as paragenesis elements in The first principal component was identified and this multi-element factor of mineralization was used to determine anomalous areas. In order to determine and separate the geochemical populations in the mineralization factor, the methods of standard deviation-mean and concentration-area fractal method were used. The data of the principal components were implemented and the distribution map of geochemical populations was drawn for different cases and compared with each other. The final results of the investigation of the mineralization process in the region with the mentioned methods showed that the multi-element geochemical anomaly map obtained from the fractal modeling of the principal components data showed significant agreement with field observations and mineralization outcrops.

کلیدواژه‌ها English

Outlier data
Principal component analysis method
Concentration-area fractal method
Fractal modeling of the principal component data
Cu mineralization
Seyedrahimi-Niaraq, M., Mahdiyanfar, H., Mokhtari, A. R.; 2022; “Integrating principal component analysis and U-statistics for mapping polluted areas in mining districts”. Journal of Geochemical Exploration, 234, 106924.## Salomão, G. N., Dall'Agnol, R., Angelica, R. S., Sahoo, P. K., & Wang, X.; 2021; “Geochemical mapping in stream sediments of the Carajás Mineral Province, part 2: Multi-element geochemical signatures using Compositional Data Analysis (CoDA)”, Journal of South American Earth Sciences, 110, 103361.## Farzamian, M., Mahdiyanfar, H., & Rouhani, A. K.; 2022; “Evidential belief functions modeling of geophysical and multi-element geochemical data for Pb-Zn mineral potential targeting”, Journal of African Earth Sciences, 104606. ## Seyedrahimi-Niaraq, M., Mahdiyanfar, H.; 2021; “Introducing a new approach of geochemical anomaly intensity index (GAII) for increasing the probability of exploration of shear zone gold mineralization”, Geochemistry, 81(4), 125830. ## Jolliffe, I.T.;2002; “Principal Component Analysis”, 2nd edn. Springer, New York, 547 NY.487 pp. ## Shahi, H.; 2017; “Prediction of dispersed mineralization zone in depth using frequency domain of surface geochemical data”, Journal of Mining and Environment, 8(3), 433-446. ## Shahi, H., Ghavami, R., Rouhani, A. K., Kahoo, A. R., Haroni, H. A.; 2015; “Application of Fourier and wavelet approaches for identification of geochemical anomalies”, Journal of African Earth Sciences, 106, 118-128. ## Cheng, Q., Bonham-Carter, G., Wang, W., Zhang, S., Li, W., Xia, Q.; 2011; “A spatially weighted principal component analysis for multi-element geochemical data for mapping locations of felsic intrusions in the Gejiu mineral district of Yunnan, China”, Computer and Geoscience., 37, 662–669. ## Kamani, M.M., Haddadpour, F., Forsati, R. and Mahdavi, M.; 2022; “Efficient fair principal component analysis”. Machine Learning, pp.1-32. ## Farzamian, M., Rouhani, A. K., Yarmohammadi, A., Shahi, H., Sabokbar, H. F., & Ziaiie, M.; 2016; “A weighted fuzzy aggregation GIS model in the integration of geophysical data with geochemical and geological data for Pb–Zn exploration in Takab area, NW Iran”, Arabian Journal of Geosciences, 9(2), 104. ## Davis, J.C.; 2002; “Statistics and Data Analysis in Geology”, 3rd ed., John Wiley & Sons Inc., NewYork, 550 pp. ## Zuo, R.; 2011; “Identifying geochemical anomalies associated with Cu and Pb–Zn skarn mineralization using principal component analysis and spectrum–area fractal the Gangdese Belt, Tibet (China)”. J. Geochemical Exploration, 111, 13-22. ## Shahi H, Ghavami R, Kamkar Rouhani K, Asadi-Haroni H.; 2014; “Identification of mineralization features and deep geochemical anomalies using a new FT-PCA approach”, journal of Geopersia, 4 (2), 101-110. ## Zuo, Renguang, and Jian Wang. "Fractal/multifractal modeling of geochemical data: A review." Journal of Geochemical Exploration 164 (2016): 33-41. ## Mahdiyanfar, Hossein. "A Critique on Power Spectrum–Area Fractal Method for Geochemical Anomaly Mapping." Journal of Analytical and Numerical Methods in Mining Engineering 10, no. 25 (2020): 33-41. ## Pirdadeh Beyranvand, D., Arian, M. A., Farhadinejad, T., & Ashja Ardalan, A. (2021). Identification of Geochemical Distribution of REEs Using Factor Analysis and Concentration-Number (CN) Fractal Modeling in Granitoids, South of Varcheh 1: 100000 Sheet, Central Iran. Iranian Journal of Earth Sciences, 13(4), 288-289. ## Safari, M., Babaei, A. H., Daya, A. A., & Manouchehriniya, M. (2022). Separating geochemical anomalies by concentration-area, concentration-perimeter and concentration-number fractal models in Qaen region, East of Iran. Iranian Journal of Earth Sciences, 14(4), 271-284. ## Hosseini, S. A., Khah, N. K. F., Kianoush, P., Afzal, P., Ebrahimabadi, A., & Shirinabadi, R. (2023). Integration of fractal modeling and correspondence analysis reconnaissance for geochemically high-potential promising areas, NE Iran. Results in Geochemistry, 11, 100026. ## Paravarzar, S., Mokhtari, Z., Afzal, P., & Aliyari, F. (2023). Application of an approximate geostatistical simulation algorithm to delineate the gold mineralized zones characterized by fractal methodology. Journal of African Earth Sciences, 200, 104865. ## Pourgholam, Mohammad Mahdi, Peyman Afzal, Amir BijanYasrebi, Mehran Gholinejad, and Andrew Wetherelt. "Detection of geochemical anomalies using a fractal-wavelet model in Ipack area, Central Iran." Journal of Geochemical Exploration 220 (2021): 106675. ## Cheng, Qiuming, F. P. Agterberg, and S. B. Ballantyne. "The separation of geochemical anomalies from background by fractal methods." Journal of Geochemical exploration 51, no. 2 (1994): 109-130. ## Seyedrahimi-Niaraq, M., & Hekmatnejad, A. (2021). 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, 40, 78-88. ## سیدرحیمی‌نیارق، میرمهدی؛ مهدیان‌فر، حسین؛ مختاری, احمدرضا؛ 1402؛ « به‌کارگیری روش‌های ساختاری ژئوشیمیایی فرکتال و آماره U جهت تعیین مناطق آلوده به عنصر سرب مرتبط با فعالیت‌های معدنی در منطقه ایرانکوه». نشریه روش‌های تحلیلی و عددی در مهندسی معدن، 13(34)، 41-55.‎ ## مهدیان‌فر، حسین؛ سیدرحیمی‌نیارق, میرمهدی؛ 1400؛ «مدل‌سازی فرکتالی طیف توان– مساحت داده‌های حاصل از تحلیل طیفی آماره فضایی U جهت جداسازی مناطق آنومال ژئوشیمیایی مس پورفیری». نشریه مهندسی معدن، 16(50)، 59-72.‎ ## Mahdiyanfar, H., & Seyedrahimi-Niaraq, M. (2023). Integration of Fractal and Multivariate Principal Component Models for Separating Pb-Zn Mineral Contaminated Areas. Journal of Mining and Environment, 14(3), 1019-1035. ## کیانپوریان، صادق؛ اسدی هارونی, هوشنگ؛ افشاری, سهراب؛ فرهمندیان، مهران, ؛1393؛ «جداسازی داده‌های خارج از رده به روش تک‌متغیره و چندمتغیره در داده‌های ژئوشیمی محدوده طلای اپی‌ترمال ساری‌گونای». نشریه مهندسی معدن، 9(25)، 85-96.‎ ## Han, J., Kamber, M., Pei, J.; 2012; “Data Mining: Concepts and Techniques”, Morgan Kaufmann, 740 p. ## Ranga Suri, N.N.R., Murty, N., Athithan, G.; 2019; “Outlier Detection: Techniques and Applications: A Data Mining Perspective”, Springer International Publishing, 216 p. ## Aggarwal, C. C.; 2016; “Outlier analysis”, Second Edition. Springer, New York, 54p. ## Ahn, J., Lee, M.H., Lee, J.A.; 2019; “Distance-based outlier detection for high dimension, low sample size data”, Journal of Applied Statistics, 2019, 46, 13-29. ## Karimpour M.; 2004; “geological report of Tanurcheh mineralization area”, Zarmehr Company. ## Begashaw, G. B. and Yohannes, Y. B.; 2020; “Review of outlier detection and identifying using robust regression model”, Int. J. Syst. Sci. Appl. Math. 5: 4–11. ## Filzmoser, P., Reimann, C. and Garrett, R. G. A.; 2004; “multivariate outlier detection method”. ## Hassan, S., Byun, H. and Kim, J.; 2021; “Iterative Smoothing and Outlier Detection for Underwater Navigation”. arXiv preprint arXiv:2109.14220. ## Kim, J.O., Kim, J.H., Seung Ju, K., Hyun Mi, O. and Park, E.H.; 2022; “Exploratory Factor Analysis using Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Oblique Rotation (Direct Oblimin) on Multicultural Experiences of University Students: Focusing on Principal Component Analysis (PCA) and Varimax Comparison”. IJBSA, 4(1), pp.12-18. ## Zeng, M.; 2021; “Estimating Latent Factor Models in Matrices and Tensors via Spectral Methods and the Varimax Rotation”. The University of Wisconsin-Madison. ## Acal, C., Aguilera, A.M. and Escabias, M.; 2020; “New modeling approaches based on varimax rotation of functional principal components”, Mathematics, 8(11), p.2085. ## Seyedrahimi-Niaraq, M. and Mahdiyanfar, H.; 2022; “Improvement of geochemical prospectivity mapping using power spectrum–area fractal modeling of multi-element mineralization factor (SAF-MF)”. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, pp.geochem2022-015. ## Eilu, P., Groves, D., 2001, Primary alteration and geochemical dispersion haloes of Archaean orogenic gold deposits in the Yilgarn Craton: the pre-weathering scenario. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, 1: 183-200. ## Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika 23, 187–200. doi: 10.1007/BF02289233. ## Acal, C., Aguilera, A.M., and Escabias, M. (2020). New modeling approaches based on varimax rotation of functional principal components. Mathematics, 8(11), p. 2085. ## Cheng, Q., Agterberg, F.P., and Ballantyne, S.B. (1994). The separation of geochemical anomalies from background by fractal methods. Journal of Geochemical Exploration, 51, 109–130. ## 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. ## Madani, N. and Sadeghi, B. (2019). Capturing Hidden Geochemical Anomalies in Scarce Data by Fractal Analysis and Stochastic Modeling. Natural Resources Research, 28: 833-847. ## Bagherzadeh, N. A., Alirezaei, S., Jafarirad, A., & Afzal, P. (2021). Study of Petrogenesis, Modeling And Involved Fluids in Igneous Rocks in The area of Tanurjeh Deposit. Revista Geoaraguaia, 11(02), 49-74. ## Mahdiyanfar, H., Mohammadpoor, M. and Mahdavi, M., 2022. Determination of alteration genesis and quantitative relationship between alteration and geochemical anomaly using support vector machines. International Journal of Mining and Geo-Engineering, 56(1), pp.33-39. ##
دوره 19، شماره 62
بهار 1403
صفحه 16-38

  • تاریخ دریافت 19 شهریور 1402
  • تاریخ بازنگری 27 بهمن 1402
  • تاریخ پذیرش 18 اردیبهشت 1403