مدلسازی کانسارهای مس- طلا پورفیری در محدوده زاویه با استفاده از تلفیق منطق فازی و پردازش تصاویر استر و سنتینل A2

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زمین شناسی، دانشکده علوم، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل

2 دانشیار گروه زمین شناسی دانشکده علوم دانشگاه محقق اردبیلی اردبیل ایران

3 سازمان زمین شناسی و اکتشافات معدنی کشور ، تهران

چکیده

محدوده مورد‌مطالعه در برگه 1:100000 زاویه قرار دارد و بخش‌هایی از استان تهران، فم و مرکزی را دربرمی‌گیرد. واحدهای زمین شناسی مربوط به دوران مزوزئیک و سنوزوئیک در این پهنه وجود دارد، سنگ‌های آذرین آتشفشانی ائوسن و جوانتر از آن به صورت تناوبی از سنگ‌های اسیدی با ترکیب داسیتی تا ریولیتی و سنگ‌های متوسط تا بازیک آندزیتی تا آندزیت- بازالت می‌باشد. سنگ‌های آذرین موجودبخشی از کمربند ماگمایی ارومیه دختر محسوب می‌شوند که میزبان مناسبی برای کانسارهای مس پورفیری هستند. از آنجا که دگرسانی‌ها راهنمای اکتشافی خوبی برای شناسایی پورفیری‌ها هستند، در این پژوهش با استفاده از تصاویر سنجنده استر و سنتینل ۲ انواع دگرسانی‌های گرمابی موجود در منطقه از قبیل دگرسانی آرژیلیک، فیلیک، پروپیلیتیک، سیلیسی، کربناته و اکسید آهن مورد بررسی قرار گرفته‌اند و با استفاده از تکنیک‌هایی مانند ترکیب رنگی، نسبت باندی و ... انواع دگرسانی‌ها آشکارسازی شده اند. نتایج پردازش تصاویر حاصل از سنجنده استر و سنتینل نشان داد که خروجی تصاویر حاصله از ماهواره استر برای شناسایی انواع کانی‌های رسی و خروجی تصاویر سنتینل ۲ در بارزسازی اکسیدهای آهن قابلیت اطمینان بالایی دارد. از‌سوی‌دیگر امروزه سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) و منطق فازی در تلفیق و مدلسازی داده‌ها نقش بسیار مهمی در اکتشاف و تخمین ذخایر معدنی برای معرفی مناطق امیدبخش معدنی پیدا کرده است. از‌این‌رو در این پژوهش پس از تلفیق اطلاعات دورسنجی و زمین‌شناسی با استفاده از منطق فازی و روش Index overlay مناطق مستعد کانه‌زایی شناسایی گردید و بر اساس مشاهدات صحرایی در برخی نقاط تعیین‌شده کانه‌زایی مس به صورت آغشتگی‌های مالاکیت مشاهده شد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Afzali, N., 2016. modeling of lead and zinc deposits in RObat and Hossein Abad Khomein using the integration of geophysical exploration data, lithology and grading, Msc thesis, Arak University of Technology, Faculty of Mining and Materials.
Amidi, S. M., Shahrabi, M. Navaei, M., 2005. Geological map of 1:100000 Zavieh, Geological survey and Mineral Exploration of Iran.
Amin Ahmadi, M., 2010. Potential of copper mineralization in the metallogenic belt of Kerman using exploration data integration in the GIS environment, Msc Thesis, Isfahan University of Technology, Faculty of Mining.
Babaei De Marzeh, M., Qari, Hassan Ali, Gholam Nejad, J., 2013. Review and comparison of evaluation methods of exploratory layers in GIS, Earth Sciences conference, https://civilica.com/doc/182427/certificate/print./.
Beiranvand Pour, A., Hashim, M., 2012. The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits. Ore Geology Reviews 44, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2011.09.009 .
Carranza, E. J. M., Owusu, E., Hale, M, 2009. Mapping of prospectivity and estimation of number of undiscovered prospects for lode-gold, southwestern Ashanti Belt, Ghana, Mineralium Deposita 44, 915-938. https://link.springer.com/article/10.1007/s00126-009-0250-6.
Carter, B., 1994. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modeling with GIS: Elsevier Science pp.150-398.
Cox, D.P, Singer, D.A, 1986. Mineral Deposit Models. Donald A. Ill. Series., U.S. Geological Survey Bulletin, P. 393.
Demicco, R.V., Klir, G.J., 2004. Fuzzy logic in geology. Elsevier Academic Press San Diego, 347 p.
Dumitras, A, Moschytz, G, 2007. Understanding fuzzy logic: an interview with Lotfi Zadeh (DSP history). Signal Process Mag IEEE 24,102–105.
Fatehi, M., Asadi, H., 2017. 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 81, 245-255. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2016.10.002.
Gholami, S., 2002. Analysis and modeling of geophysical data (IP, Rs, M) and their integration with other exploratory data in Sonajil copper mineral index, Msc thesis, University of Tehran.
Gupta, R.P., 2003. Remote Sensing Geology. Springer-Verlag 3, 180-190. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-05283-9.
Gupta, R.P., 2018. Remote sensing geology, 3rd Edn. Springer, Berlin, Germany, P. 656. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-55876-8.
Hasani Pak, A, A Shojaat. B., 2000, Modeling of metal-non-metal deposits and its exploration applications, Tehran University Publications. P. 520.
Hu, Y., Xu, B., Wan, X., Wu, G., Yi, G., 2018. Hydrothermally altered mineral mapping using synthetic application of Sentinel-2A MSI, ASTER and Hyperion data in the Duolong area, Tibetan Plateau, China. Ore Geology Reviews 101, 384-397. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.07.017.
Jamshidi, V.,  Maanijou, M., 2015. Remote sensing study of hashtjin area deposits using satellite imagery of Etm+ and aster sensor. Msc thesis in economic geology. Bu-Ali Sina Uiniversity (in Persian).
Javizadeh, S., Ebrahimi, M., Sekandari., M, 2017. Satellite image processing in geology and mining, academic publication P. 246.
Khaleghi, M., Ranjbar, H., Abedini., A., Calagari, A.A., , 2020. synergetic use of the sentinel-2, aster, and landsat-8 data for Hydrothermal alteration and iron oxide mineral mapping in mine schale. Acta Geodyn. Geomater 17, 3(199), 311–328. https://doi.org/10.13168/AGG.2020.0023
Lindsay, M., Betts, P., Ailleres, L., 2014. Data fusion and porphyry copper prospectivity models, southeastern Arizona. Ore Geology Reviews 61, 120-140. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2014.02.001.
Maroufi Naghdehi, K., 2005. Geochemical and remote sensing studies and their integration with geological information in GIS for epithermal type gold modeling and identification of promising mineralization areas in the Alot region of Kurdistan, Msc thesis, Sahand University of Technology, Faculty of Mining Engineering,
Mazhari, N., Malekzadeh Shafaroudi, A.,  Ghaderi, M., 2017. Detecting and mapping different types of iron mineralization in Sangan mining region, NE Iran, using satellite image and airborne geophysical data. Geoscience Journal 21, 137–148. https://doi.org/10.1007/s12303-016-0018-9.
Mihi, A., Ghazela1, R., wissa, D., 2022. Mapping potential desertifcation‑prone areas in North‑Eastern Algeria using logistic regression model, GIS, and remote sensingtechniques. Environmental Earth Sciences 81, 385. https://doi.org/10.1007/s12665-022-10513-7
Moradpouri, F.,   Hayati, M., 2021. A copper porphyry promising zones mapping based on the exploratory data, multivariate geochemical analysis and GIS integration. Applied Geochemistry 132, 105051. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2021.105051.
Ranjbar, H., Honarmand, M., Moezifar, Z., Roonwal, G.S., 2002. Application of Crosta technique for porphyry copper alteration mapping, using ETM+ data: A case study of Meiduk and SAR Cheshmehareas, Kerman, Iran., Exploration and Mining Geology 11, 43-48. https://doi.org/10,1016/j.jseaes.2003.11.001.
Sadigh, S., Mirmohammadi, M., Asghari, O., Porwal, A., 2023. Spatial distribution of porphyry copper deposits in Kerman Belt, Iran, Ore Geology Reviews 153, 105251. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2022.105251.
Salimi, A., 2009. Modeling and integration of exploratory data in the GIS environment to prepare a map of the optimal potential of porphyry copper deposits in Jebel Barez 1:100,000 sheet, Msc thesis, Shahrood University of Technology
Soydan, H., Koz, A., ebnem Düzgün, H., 2021. Secondary Iron Mineral Detection via Hyperspectral Unmixing Analysis with Sentinel-2 Imagery. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation 101, 102343, https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102343.
Van der Werff, H., Van der Meer, F.: 2016. Sentinel-2A MSI and Landsat 8 OLI provide data continuity for geological remote sensing. Remote Sensing 8, 883. https://doi.org/10.3390/rs8110883.
Zhang, N.,  Zhou, K., Du, X., 2017. Application of fuzzy logic and fuzzy AHP to mineral prospectivity mapping of porphyry and hydrothermal vein copper deposits in the Dananhu-Tousuquan island arc, Xinjiang, NW China, Journal of African Earth Sciences 128, 84-96. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2016.12.011