شناسایی نواحی مستعد کانی‌سازی مس پورفیری با استفاده از روش شبکه عصبی فازی تطبیقی در منطقه مطالعاتی شهر بابک، استان کرمان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی معدن، دانشکده معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

2 استاد گروه مهندسی اکتشاف معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

3 دانشجو دکتری اکتشاف معدن، دانشگاه تهران

4 شرکت مهندسین مشاور خاوران کاوش زاهد

10.22055/aag.2023.42558.2333

چکیده

شناسایی مناطق کانی سازی با سطح قابل قبولی از قابلیت اطمینان، موضوع پیچیده ای است که نیازمند اجرای روش هایی برای تعیین مناطقی با پتانسیل کانی سازی بالا می باشد.. در این تحقیق از روش عصبی فازی تطبیقی برای پتانسیل یابی مس پورفیری در محدوده مطالعاتی شهر بابک در کمربند ماگمایی ارومیه دختر استفاده شده است. در این روش با تکیه بر نقاط آموزشی حاصل از رخنمونهای کانی سازی با اندیس شماره یک و نقاط غیر کانی سازی حاصل از روش آنالیز نقطه ای با اندیس صفر سعی بر بهبود عملکرد مدل عصبی فازی گردید. داده های ورودی در این تحقیق شامل (1) واحدهای آذرین پلوتونیک (2) واحدهای آذرین ولکانیک (3) گسل ها (4) اثر ژئوشیمیایی عنصر مس (5) اثر ژئوشیمیایی آنالیز فاکتوری ( فاکتور 1) (6) برگردان به قطب داده های مغناطیس هوایی (7) آلتراسیون آرژیلیک (8)آلتراسیون فیلیک (9) آلتراسیون اکسید آهن ( زون گوسان) (10) لایه ارتفاعی منطقه می باشد. داده های فازی حاصل از نقاط کانی سازی و غیر کانی سازی تولید شد و برای ایجاد مدل به روش شبکه عصبی فازی تطبیقی وارد محیط نرم افزار متلب شد. همچنین برای صحت سنجی مدل روش مجذور میانگین مربعات خطا بکار برده شد. مقدار حداق مربعات خطا برای داده های آموزشی برابر 8.23 e-06 و برای داده های آزمایشی برابر 1.07 e-06 می باشد. که تایید کننده دقت بالای مدل آموزشی تولید شده می باشد. در نهایت مدل آموزشی حاصل، روی داده های محدوده مطالعاتی شهر بابک اجرا شد و مدل نهایی کانی سازی مس پورفیری تولید گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abedi, M., Torabi, S.A., Norouzi, G.-H., Hamzeh, M., 2012. ELECTRE III: A knowledge-driven method for integration of geophysical data with geological and geochemical data in mineral prospectivity mapping. Journal of Applied Geophysics 87, 9–18. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2012.08.003
Alipour Shahsavari, M., Afzal, P., Hekmatnejad, A., 2020. Identification of Geochemical Anomalies Using Fractal and LOLIMOT Neuro-Fuzzy modeling in Mial Area, Central Iran. Journal of Mining and Environment 11. https://doi.org/10.22044/jme.2019.8465.1727
An, P., Moon, W.M., Bonham-Carter, G.F., 1992. On knowledge-based approach of integrating remote sensing, geophysical and geological information, in: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). https://doi.org/10.1109/IGARSS.1992.576620
Bonham-carter, G.F., Agterberg, F.P., 1999. Arc-WofE : a GIS tool for statistical integration of mineral exploration datasets. Bulletin of the International Statistical Institute 52.
Bougrain, L., Gonzalez, M., Bouchot, V., Cassard, D., Lips, A.L.W., Alexandre, F., Stein, G., 2003. . Knowledge recovery for continental-scales mineral exploration by neural networks. Natural Resources Research 12, 173–181. https://doi.org/10.1023/A:1025123920475
Carranza, E.J.M., 2004. Weights of Evidence Modeling of Mineral Potential: A Case Study Using Small Number of Prospects, Abra, Philippines. Natural Resources Research 13, 173–187. https://doi.org/10.1023/B:NARR.0000046919.87758.f5
Carranza, E.J.M., Hale, M., 2001. Geologically-constrained fuzzy mapping of gold mineralization potential, Baguio district, Philippines. Natural Resources Research 10, 125–136. https://doi.org/10.1023/A:1011500826411
Clark, D.A., 2014. Magnetic effects of hydrothermal alteration in porphyry copper and iron-oxide copper–gold systems: A review. Tectonophysics 624–625, 46–65. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2013.12.011
Fadhillah, M.F., Hakim, W.L., Panahi, M., Rezaie, F., Lee, C.-W., Lee, S., 2022. Mapping of landslide potential in Pyeongchang-gun, South Korea, using machine learning meta-based optimization algorithms. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 25, 463–472. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2022.03.008
Harris, D., Pan, G., 1999. Mineral favorability mapping: a comparison of artificial neural networks, logistic regression and discriminant analysis. Natural Resources Research 8, 93–109. https://doi.org/10.1023/A:1021886501912
Jang, J.-S.R., 1993. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Trans Syst Man Cybern 23, 665–685. https://doi.org/10.1109/21.256541
Leng, G., Zeng, X.-J., Keane, J.A., 2009. A hybrid learning algorithm with a similarity-based pruning strategy for self-adaptive neuro-fuzzy systems. Applied Soft Computing 9, 1354–1366. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2009.05.006
Mamdani, E.H., Assilian, S., 1975. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. Int J Man Mach Stud 7, 1–13. https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2
Mars, J.C., Rowan, L.C., 2010. Spectral assessment of new ASTER SWIR surface reflectance data products for spectroscopic mapping of rocks and minerals. Remote Sensing of Environment 114, 2011–2025. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.04.008
Ninomiya, Y., n.d. A stabilized vegetation index and several mineralogic indices defined for ASTER VNIR and SWIR data, in: IGARSS 2003. 2003 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Proceedings (IEEE Cat. No.03CH37477). IEEE, pp. 1552–1554. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2003.1294172
Nykänen, V., Lahti, I., Niiranen, T., Korhonen, K., 2015. Receiver operating characteristics (ROC) as validation tool for prospectivity models — A magmatic Ni–Cu case study from the Central Lapland Greenstone Belt, Northern Finland. Ore Geology Reviews 71, 853–860. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2014.09.007
Nykänen, V., Salmirinne, H., 2007. Prospectivity analysis of gold using regional geophysical and geochemical data from the Central Lapland Greenstone Belt, Finland. Special Paper of the Geological Survey of Finland 2007.
Porwal, A., Carranza, E.J.M., Hale, M., 2006. A Hybrid Fuzzy Weights-of-Evidence Model for Mineral Potential Mapping. Natural Resources Research 15, 1–14. https://doi.org/10.1007/s11053-006-9012-7
Porwal, A., Carranza, E.J.M., Hale, M., 2004. A hybrid neuro-fuzzy model for mineral potential mapping. Mathematical Geosciences 36(7), 803-826. https://doi.org/10.1023/B:MATG.0000041180.34176.65
Ramazi, H., Amini, A., 2014. Fuzzy logic application in compiling multi geohazards macro-zone maps; case study: Rahdar, 1:25,000 Quadrangle, Khuzestan, Iran. Arabian Journal of Geosciences 7, 3243–3249. https://doi.org/10.1007/s12517-013-0943-0
Sanusi, S.O., Amigun, J.O., 2020. Logistic-Based Translation of Orogenic Gold Forming Processes into Mappable Exploration Criteria for Fuzzy Logic Mineral Exploration Targeting in the Kushaka Schist Belt, North-Central Nigeria. Natural Resources Research 29, 3505–3526. https://doi.org/10.1007/s11053-020-09689-1
Shirazi, A., Hezarkhani, A., Beiranvand Pour, A., Shirazy, A., Hashim, M., 2022. Neuro-Fuzzy-AHP (NFAHP) Technique for Copper Exploration Using Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) and Geological Datasets in the Sahlabad Mining Area, East Iran. Remote Sensing (Basel) 14, 5562. https://doi.org/10.3390/rs14215562
Sillitoe, R.H., 1997. Characteristics and controls of the largest porphyry copper‐gold and epithermal gold deposits in the circum‐Pacific region. Australian Journal of Earth Sciences 44, 373–388. https://doi.org/10.1080/08120099708728318
Sillitoe, R.H., 1972. A Plate Tectonic Model for the Origin of Porphyry Copper Deposits. Economic Geology 67, 184–197. https://doi.org/10.2113/gsecongeo.67.2.184
Singer, D.A., Kouda, R., 1996. Application of a feedforward neural network in the search for Kuroko deposits in the Hokuroku district, Japan. Math Geol 28, 1017–1023. https://doi.org/10.1007/BF02068587
Sugeno, M., Kang, G.T., 1988. Structure identification of fuzzy model. Fuzzy Sets and Systems 28, 15–33. https://doi.org/10.1016/0165-0114(88)90113-3
Sugeno, M., Tanaka, K., 1991. Successive identification of a fuzzy model and its applications to prediction of a complex system. Fuzzy Sets Syst 42, 315–334. https://doi.org/10.1016/0165-0114(91)90110-C
Sun, T., Chen, F., Zhong, L., Liu, W., Wang, Y., 2019. GIS-based mineral prospectivity mapping using machine learning methods: A case study from Tongling ore district, eastern China. Ore Geol Review 109, 26–49. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2019.04.003
Yousefi Soorani, L., Shafiei Bafti, B., Homam, S.M., Abbasloo, Z., Taghizadeh Zanooghi, H., 2022. Hypogene enrichment in Miduk porphyry copper ore deposit, Iran. Scientific Reports 12, 19133. https://doi.org/10.1038/s41598-022-23501-5
Zadeh, L.A., 1973. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes. IEEE Trans Syst Man Cybern SMC-3, 28–44. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.5408575
Zuo, R., Carranza, E.J.M., 2011. Support vector machine: A tool for mapping mineral prospectivity. Computer and Geoscience 37, 1967–1975. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2010.09.014