بکارگیری روش‌های ماشین بردار پشتیبان، آمار کلاسیک و زمین آماری به منظور ‏طراحی شبکه اکتشاف تفصیلی کانسار سرب و روی رباط خمین ‏

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه مهندسی معدن، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران

چکیده

در پژوهش حاضر طبقه‌بندی اولیه کانسار اره گیجه رباط خمین توسط روش ماشین بردار پشتیبان انجام شد. برای این منظور از 548 داده چندمتغیره شامل ‏‏337 داده ژئوفیزیکی ‏Ip‏ و ‏Rs، 211 داده نوع‎‌‎سنگ و عیارسنجی مجموع سرب و روی نمونه‎‌‎های دستی، ترانشه‌ها و چاهک ها، سه متغیر ‏Ip، ‏Rs‏ و ‏نوع‌سنگ به‌عنوان متغیرهای پیش‌بین و عیار مجموع سرب و روی، به‌عنوان متغیر هدف انتخاب شد. سپس طبقه‌بندی توده کانسار براساس سه عیار حد ‏مجموع سرب و روی 5/1، 2 و 3 درصد، به دو طبقه بی‌هنجاری و زمینه صورت گرفت. در ادامه در موقعیت‌های شناخته شده به عنوان بی هنجاری، گمانه های ‏اکتشافی بطور پراکنده در سطح محدوده، حفاری شد. در مرحله بعد طراحی شبکه اکتشاف تفصیلی با دو روش آمار کلاسیک و زمین آماری انجام شد که با ‏روش تحلیلی شبکه مستطیلی به ابعاد 35×36 متر به دست آمد. بکارگیری روش زمین‌آماری داده های عیارسنجی مجموع سرب و روی گمانه ها با نرم افزار ‏SGeMS، شبکه اکتشاف مربعی شکلی به ابعاد 55×55 متر را نتیجه داد. براساس نتایج پژوهش، در مرحله بعد حفر کارهای اکتشافی نیمه عمیق در موقعیت ‏گره های شبکه اکتشافی طراحی شده با روش زمین آماری به واسطه دقت بیشتر این روش، پیشنهاد می شود.‏

کلیدواژه‌ها


Abbaszadeh, M., Hezarkhani, A., Soltani, S., 2013. An SVM-based machine learning method for the separation of alteration zones in Sungun porphyry copper deposit. Chemie der Erde 73, 545–554.
Abedi, M., Norouzi, G.H., Baharoudi, A., 2012. Support vector machine for multi-classification of mineral prospectivity area. Computers & Geosciences 46, 272–283.
Ahmadi, R., 2005. Designing optimum exploration grid of metallic deposits with two practical case studies. Iran University of Science and Technology (Arak branch), Vice Chancellor for Research, Arak, p. 67 (In Persian).
Ahmadi, R., 2009. Application of statistical patterns to evaluate ore reserves emphasis to Ali-abad, Yazd copper mine, Arak University of Technology, Vice Chancellor for Research, Arak, p. 102 (In Persian).
Ahmadi, R., 2018a. Designing a preliminary exploration grid of drill holes for the promising area of gold in Delijan region. The 36th national and the 3rd international geosciences congress, 25th-27th February, Tehran, Iran.
Ahmadi, R., 2018b. Application of geometric probability to design exploration grid of mineral deposits, case study: porphyry copper index located in the south-west of Kerman. Journal of Analytical and Numerical Methods in Mining Engineering 8 (15), 39-54.
Ahmadi, R., Hossein-nejad, M.R., 2002. Geochemical investigations to supply the exploratory model and analysis of exploration grid of Arak-Emarat lead-zinc deposit. 21st conference on geosciences. Geological survey of Iran, Tehran (In Persian).
Ahmadi, R., Kheirabadi, A., 2004. Designing optimum exploration grid of iron-manganese deposit of Arak-Shamsabad. The 1st Mining engineering conference of Iran, Tarbiat Modares University, Tehran (In Persian).
Bohling, G., 2007. SGeMS tutorial notes.
Cortes, C., Vapnik, V., 1995. Support vector networks. Machine Learning 20, 273–297.
Hassani-Pak, A.A., 1998. Geostatistics. Tehran University Press, p. 314 (In Persian).
Ivanciuc, O., 2007. Applications of support vector machines in chemistry. Reviews in Computational Chemistry 23, 291–400.
Johnson, R.A., Wichern, D.W., 2002. Applied multivariate statistical analysis, 4th Edition. Prentice-Hall, London.
Kalagari, A.A., 2010. Principles of geophysical explorations, Tabriz, p. 485 (In Persian).
Li, H.D., Liang, Y., Xu, Q., 2009. Support vector machines and its applications in chemistry. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 95, 188–198.
Madani, H., 1997. Principles of prospecting, exploration and evaluation of ore reserves. Khane Farhang, p. 816 (In Persian).
Pichab Kansar consultant engineers Co., 2009. Geological report of Robat exploration region with supplying 1:20000 geology map, p. 427 (In Persian).
Smirnoff, A., Boisvert, E., Paradis, S., 2008. Support vector machine for 3D modelling from sparse geological information of various origins,. Computers & Geosciences 34, 127–143.
Twarakavi, N., Misra, D., Bandopadhyay, S., 2006. Prediction of arsenic in bedrock derived stream sediments at a gold mine site under conditions of sparse data. Natural Resources Research 15(1), 15-26.
Yu, H., Kim, S., 2012. SVM tutorial: classification, regression, and ranking, Handbook of Natural Computing, Springer Berlin Heidelberg, 479-506.
Yu, L., Porwal, A., Holden, E., Dentith, M., 2012. Towards automatic lithological classification from remote sensing data using support vector machines. Computers & Geosciences 45, 229-239.
Zuo, R., Carranza, E.J.M., 2011. Support vector machine: A tool for mapping mineral prospectivity. Computers & Geosciences 37, 1967–1975.