تلفیق لایه های اکتشافی مختلف به منظور شناسایی مناطق دارای پتانسیل مس پورفیری در محدوده ماهونک استان کرما ن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، رشته مهندسی معدن، دانشکده علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران

2 رشته زمین شناسی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران

3 کارشناسی ارشد، رشته مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

تلفیق لایه های اطلاعاتی یک روش موثر و کارآمد در شناسایی و اکتشاف مناطق مستعد مس پورفیری به شمار می رود. این فرآیند با استفاده از داده های مختلف و تحلیل آنها به کاهش هزینه های اکتشافی و شناسایی ذخایر جدید به صورت دقیق و هدفمند کمک می کند. برای این منظور عملیات تلفیق بر روی لایه های اطلاعاتی محدوده ماهونک انجام گرفت که این محدوده در 90 کیلومتری جنوب غربی استان کرمان و در 20 کیلومتری غرب شهر بردسیر واقع شده است. این منطقه از لحاظ تقسیمات زمین شناسی، در جنوب زون ایران مرکزی و به طور عمده در کمربند ماگمایی سنوزوئیک ارومیه – دختر قرار دارد. در ایران این کمربند میزبان اصلی کانسارهای مس، مولیبدن و طلا شناخته می شود که به کمربند مس کرمان نیز معروف است. بنابراین هدف از انجام این پژوهش، شناسایی مناطق دارای پتانسیل مس پورفیری با استفاده از تلفیق لایه های اطلاعاتی مختلف مانند لایه زمین شناسی، لایه تکتونیک، لایه سنجش از دور، لایه ژئوفیزیک و لایه ژئوشیمی می باشد. تمام این لایه ها با روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP) وزن دهی شده و عملیات تلفیق آنها با روش منطق فازی انجام گرفته است. همچنین به منظور اعتبار سنجی نتایج از معادن اطراف محدوده ماهونک استفاده شده که خروجی بدست آمده از آنها در شناسایی معادن و مناطق پتانسیل دار از دقت مناسبی برخوردار می باشد.

کلیدواژه‌ها


[1]          Carranza, E.J.M., Geochemical anomaly and mineral prospectivity mapping in GIS. Vol. 11. 2008: Elsevier.
[2]           Yousefi, M., et al., Data analysis methods for prospectivity modelling as applied to mineral exploration targeting: State-of-the-art and outlook. Journal of Geochemical Exploration, 2021. 229: p. 106839.
[3]           Mirzabozorg, S.A.A.S. and M. Abedi, Recognition of mineralization-related anomaly patterns through an autoencoder neural network for mineral exploration targeting. Applied Geochemistry, 2023. 158: p. 105807.
[4]           Abedi, M., et al., A comprehensive VIKOR method for integration of various exploratory data in mineral potential mapping. Arabian Journal of Geosciences, 2016. 9: p. 1-21.
[5]           Li, S., J. Chen, and C. Liu, Overview on the development of intelligent methods for mineral resource prediction under the background of geological big data. Minerals, 2022. 12(5): p. 616.
[6]           Pazand, K. and A. Hezarkhani, Comparison of subjective and objective methods for the spatial estimation of the porphyry Cu potential in Ahar-Arasbaran area, north-western Iran. Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata, 2016. 57(4): p. 343-364.
[7]           Feltrin, L., Predictive modelling of prospectivity for Pb–Zn deposits in the Lawn Hill Region, Queensland, Australia. Ore Geology Reviews, 2008. 34(3): p. 399-427.
[8]           Agterberg, F.P., Automatic contouring of geological maps to detect target areas for mineral exploration. Journal of the International Association for Mathematical Geology, 1974. 6: p. 373-395.
[9]           Brown, W.M., et al., Artificial neural networks: a new method for mineral prospectivity mapping. Australian journal of earth sciences, 2000. 47(4): p. 757-770.
[10]         Harris, J., et al., Application of GIS processing techniques for producing mineral prospectivity maps—a case study: mesothermal Au in the Swayze Greenstone Belt, Ontario, Canada. Natural Resources Research, 2001. 10: p. 91-124.
[11]         Carranza, E.J.M. and M. Hale, Geologically constrained fuzzy mapping of gold mineralization potential, Baguio district, Philippines. Natural Resources Research, 2001. 10: p. 125-136.
[12]         Abedi, M., S. Torabi, and G. Norouzi, Application of fuzzy AHP method to integrate geophysical data in a prospect scale, a case study: Seridune copper deposit. Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata, 2013. 54(2).
[13]         Najafi, A., M.H. Karimpour, and M. Ghaderi, Application of fuzzy AHP method to IOCG prospectivity mapping: A case study in Taherabad prospecting area, eastern Iran. International journal of applied earth observation and geoinformation, 2014. 33: p. 142-154.
[14]         Lindsay, M.D., P.G. Betts, and L. Ailleres, Data fusion and porphyry copper prospectivity models, southeastern Arizona. Ore Geology Reviews, 2014. 61: p. 120-140.
[15]         Daya, A. and H. Bejari, Fuzzy Analytical Hierarchy Process for Mineral Exploration Potential Mapping: a Case Study in Kamoshgaran Region (NW, Iran).
[16]         Shirmard, et al. "Fuzzy Analytic Hierarchy Process in Spatial Information System to Determine Optimal Drilling Points in Nissian Porphyry Copper Deposit". “Sepehr” Geographic Information Research Quarterly, 2015. p.91-100.
[17]         Yazdi, Z., A.R. Jafari Rad, and K.S. Ajayebi, Analysis and modeling of geospatial datasets for porphyry copper prospectivity mapping in Chahargonbad area, Central Iran. Arabian Journal of Geosciences, 2015. 8: p. 8237-8248.
[18]         Pazand, K. and A. Hezarkhani, Predictive Cu porphyry potential mapping using fuzzy modelling in Ahar–Arasbaran zone, Iran. Geology, Ecology, and Landscapes, 2018. 2(4): p. 229-239.
[19]         Moradpouri, F., A copper porphyry promising zones mapping based on the exploratory data, multivariate geochemical analysis and GIS integration. Applied Geochemistry, 2021. 132: p. 105051.
 [20]        Khosravi, V., et al., Hybrid fuzzy-analytic hierarchy process (AHP) model for porphyry copper prospecting in simorgh area, eastern lut block of Iran. Mining, 2021. 2(1): p. 1-12.
[21]         Dimitrijevic, M., Geology of Kerman region: institute for geological and mining exploration and investigation of nuclear and other mineral raw material, Beograd—Yugoslavia, Iran Geol. Survey Rept Yu/52, 1973.
[22]         Shafiei, B., M. Haschke, and J. Shahabpour, Recycling of orogenic arc crust triggers porphyry Cu mineralization in Kerman Cenozoic arc rocks, southeastern Iran. Mineralium Deposita, 2009. 44: p. 265-283.
[23]         Saaty, T.L., The analytic hierarchy process (AHP). The Journal of the Operational Research Society, 1980. 41(11): p. 1073-1076.
[24]         Feizi, F., A. KarbalaeiRamezanali, and E. Mansouri, Calcic iron skarn prospectivity mapping based on fuzzy AHP method, a case Study in Varan area, Markazi province, Iran. Geosciences Journal, 2017. 21: p. 123-136.
[25]         Ataei, M. "Multi-criteria decision making", Shahrood University of Technology, 2009.
[26]         Stöcklin, J., Structural history and tectonics of Iran: a review. AAPG bulletin, 1968. 52(7): p. 1229-1258.
[27]         Novriadi, H. and T. Darijanto. Applying Fuzzy Logic Method in Mineral Potential Mapping for Epithermal Gold Mineralization in the Island of Flores, East Nosa Tenggara Using Geographical Information Systems (GIS). in Proceeding of 9th International Symposium on Mineral Exploration, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia. 2006.
[28]         Bonham-Carter, G., Geographic information systems for geoscientists: modelling with GIS. 1994: Elsevier.
[29]         Parsa, M., A. Maghsoudi, and R. Ghezelbash, Decomposition of anomaly patterns of multi-element geochemical signatures in Ahar area, NW Iran: a comparison of U-spatial statistics and fractal models. Arabian journal of Geosciences, 2016. 9: p. 1-16.
[30]         Hou, Z., et al., Porphyry Cu (–Mo–Au) deposits related to melting of thickened mafic lower crust: examples from the eastern Tethyan metallogenic domain. Ore Geology Reviews, 2011. 39(1-2): p. 21-45.
[31]         Richards, J.P., Magmatic to hydrothermal metal fluxes in convergent and collided margins. Ore Geology Reviews, 2011. 40(1): p. 1-26.
[32]         Berberian, M. and G. King, Towards a paleogeography and tectonic evolution of Iran. Canadian journal of earth sciences, 1981. 18(2): p. 210-265.
[33]         Sillitoe, R.H., The tops and bottoms of porphyry copper deposits. Economic Geology, 1973. 68(6): p. 799-815.
[34]         Sillitoe, R.H., Porphyry copper systems. Economic geology, 2010. 105(1): p. 3-41.
[35]         Cloos, M. and B. Sapiie, Porphyry copper deposits: strike–slip faulting and throttling cupolas. International Geology Review, 2013. 55(1): p. 43-65.
[36]         Sillitoe, R., Characteristics and controls of the largest porphyry copper‐gold and epithermal gold deposits in the circum‐Pacific region. Australian Journal of Earth Sciences, 1997. 44(3): p. 373-388.
[37]         Lucero-Álvarez, J., et al., Interpretation of geochemical anomalies and domains using Gaussian mixture models. Applied Geochemistry, 2021. 135: p. 105110.
[38]         Drury, S.A. and G.A. Hunt, Geological uses of remotely-sensed reflected and emitted data of lateritized Archaean terrain in Western Australia. International Journal of Remote Sensing, 1989. 10(3): p. 475-497.
[39]         Almasi, A., et al., Evaluation of structural and geological factors in orogenic gold type mineralisation in the Kervian area, north-west Iran, using airborne geophysical data. Exploration Geophysics, 2014. 45(4): p. 261-270.
[40]         Chander, G., B.L. Markham, and D.L. Helder, Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote sensing of environment, 2009. 113(5): p. 893-903.
[41]         Sinclair, W., Porphyry deposits. Mineral deposits of Canada: A synthesis of major deposit-types, district metallogeny, the evolution of geological provinces, and exploration methods: Geological Association of Canada, Mineral Deposits Division, Special Publication, 2007. 5: p. 223-243.