Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insightİlk öncelik olarak sondaj logları ortalama %0.5 Cu tenörlü bir zonu ortayakoymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, yerel ölçekte Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) temelli olasılık modelikullanarak porfi ri cevherleşme olasılığını ortaya koymak ve oluşturulan modelin geçerliliğini sahagözlemleri, yüzey örneklemesi ve sondaj verileriyle değerlendirmektir. Bu çalışmada konu edilenSonajeel sahası, KB İran’da Arabasaran cevherleşme kuşağının bir parçasını oluşturmaktadır. Bircevherleşme tipi ile ilgili matematiksel arama algoritması oluşturmak, karmaşık ve disiplinlerarası bir çalışmadır. Bu amaçla, bu çalışmada jeoloji, jeokimya ve uzaktan algılama çalışmalarınıda içeren farklı veri setlerinin işlenmesi ve yorumlanmasından elde edilen sonuçlar göz önündebulundurulmuştur. Sillitoe (2010) tarafından önerilen arama aşaması ve tanımlayıcı porfi r cevherleşmemodeli göz önünde bulundurularak kapsamlı bir arama bütünleştirme modeli oluşturulmuştur. CBStabanlı arama modeline ait girdileri düzenlemek için bulanık üye eğrileri kullanarak değer atanmışgridler (ızgaralar) veya kanıt katmanları üretilmiş ve daha sonrasında da gama bulanık fonksiyonuile birleştirilmiştir. Buna ek olarak, maden prospeksiyon haritasının tanımlanması ve bulanıklığınıngiderilmesi için olasılık haritasının piksel değerleri üzerinde Konsantrasyon-Alan (C-A) fraktalmodeli uygulanmıştır. Son olarak sonuçlar, saha gözlemleri, yüzey örneklemesi ve sondaj verileriile doğrulanmıştır. İlk öncelik olarak sondaj logları ortalama %0.5 Cu tenörlü bir zonu ortayakoymuştur.
Abstract
Main purpose of this research is to present a local scale GIS-based mineral prospectivity model for prospecting Cu porphyry mineralization, and to validate the produced model by fi eld observation, surface sampling and drilling data. Sonajeel area which is the subject of this study is a part of Arasbaran mineralization belt, NW of Iran. Constructing a mathematical exploratory algorithm based on a mineralization type is a complicated and interdisciplinary task. For this purpose, results from processing and interpreting different data sets including geology, geochemistry and remote sensing were considered. A comprehensive exploratory integration model was built up considering the exploration stage and the descriptive porphyry mineralization model suggested by Sillitoe (2010). In order to prepare inputs for GIS-based exploration model, value assigned grids or evidence layers were produced using fuzzy membership curves and then integrated via gamma fuzzy function. In addition, for defuzzifi cation and prioritizing the mineral prospectivity map, a ConcentrationArea (C-A) fractal model was applied on the pixel values of the prospectivity map. Finally, the results were confi rmed via fi eld observation, surface sampling and drilling. Borehole logs at the fi rst priority displayed a Cu mineralization zone with an average grade of 0.5%.