پژوهشنامه صنعت و معدن

پژوهشنامه صنعت و معدن

کاربرد یادگیری ماشین در ارتقای بهره‌وری اکتشافات معدنی: مطالعه موردی جدایش ناهنجاری‌های ژئوشیمیایی در محدوده مراکی هرمزگان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی ارشد رشته مهندسی معدن گرایش اکتشاف مواد معدنی، دانشکده مهندسی معدن، پردیس دانشکده‌های فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 .استادیار، دکتری مهندسی معدن گرایش اکتشاف معدن، دانشکده مهندسی معدن، پردیس دانشکده‌های فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
افزایش هزینه‌ها و عدم قطعیت در مراحل اولیه اکتشاف معدنی، ضرورت استفاده از روش‌های تحلیلی پیشرفته برای بهبود کارایی فرآیندهای اکتشافی را برجسته کرده است. در این پژوهش، کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در ارتقای بهره‌وری اکتشافات معدنی از طریق جدایش ناهنجاری‌های ژئوشیمیایی مورد بررسی قرار گرفته است. محدوده مراکی در استان هرمزگان به عنوان مطالعه موردی انتخاب شد و داده‌های ژئوشیمیایی منطقه با بهره‌گیری از ترکیبی از روش‌های آماری و مدل‌ یادگیری ماشین تحلیل گردید. در مرحله نخست، تحلیل‌های آماری توصیفی و همبستگی برای بررسی ویژگی‌های داده‌ها و شناسایی روابط میان عناصر ژئوشیمیایی انجام شد. سپس به منظور تفکیک مقادیر زمینه و ناهنجاری، از روش‌های آماری کلاسیک شامل انحراف معیار و انحراف از میانه استفاده شد. در ادامه، الگوریتم جنگل تصادفی به عنوان یکی از روش‌های کارآمد یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای پیچیده و روابط غیرخطی میان عناصر ژئوشیمیایی به کار گرفته شد. نتایج نشان داد که مدل جنگل تصادفی در مقایسه با روش‌های آماری سنتی توانایی بالاتری در شناسایی نواحی مستعد کانی‌سازی دارد و نقشه‌های حاصل از این مدل هم‌خوانی مناسبی با روندهای زمین‌شناسی و ساختاری منطقه نشان می‌دهند. یافته‌های پژوهش بیانگر آن است که استفاده از رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین می‌تواند به بهبود دقت تحلیل داده‌های اکتشافی، کاهش عدم قطعیت در مراحل اولیه اکتشاف و ارتقای بهره‌وری اقتصادی فعالیت‌های معدنی کمک کند. این نتایج می‌تواند در طراحی راهبردهای نوین اکتشاف معدنی و توسعه رویکردهای داده‌محور در بخش معدن مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

-          حسنی‌پاک، علی‌اصغر. (۱۳۹۴). اصول اکتشافات ژئوشیمیایی. تهران: انتشارات دانشگاه تهران.
-          رجبی, عادلی نیک. (2024). تاثیر رویکرد سیاستگذاری‌های معدنی دولت در جبران پیامدهای زیست‌محیطی در ایران. پژوهشنامه بازرگانی, 28(109), 1-33.
https://doi.org/10.22034/ijts.2024.2005685.3869
-          سازمان توسعه و نوسازی معادن و صنایع معدنی ایران,(1398) “گزارش نهایی اکتشاف منابع معدنی پلی‌متال در پهنه بشاگرد، استان هرمزگان,” شرکت مهندسین مشاور زمین آب پی, مهرماه.
-          عادلی نیک, رجبی. (2023). تاثیر بهره‌برداری از معادن بر سطح استاندارد زندگی مردم ساکن مناطق میزبان معدن، مطالعه موردی ایران. پژوهشنامه بازرگانی, 27(106), 35-66. .
10.22034/ijts.2023.1982683.3760
-          نقشه 1/250000 فنوج، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور، تهران، ایران.
-          Adeli Nik, R., & Rajabi, R. (2023). Tāsire bahrebardāri az ma’āden bar satahe standarde zendegiye mardome sākene manāteqe mizbāne ma’dan: Motāle’eye morediye Irān. Pajouheshnamehye Bazargani, 27(106), 35-66.  10.22034/ijts.2023.1982683.3760 [In Persian]
-          Doherty, M. E., Arndt, K., Chang, Z., Kelley, K., & Lavin, O. (2023). Stream sediment geochemistry in mineral exploration: a review of fine-fraction, clay-fraction, bulk leach gold, heavy mineral concentrate and indicator mineral chemistry. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, 23(4), geochem2022-039.‏ https://doi.org/10.1144/geochem2022-039
-          Geological Survey of Iran. (n.d.). Fanouj 1:250000 geological map. Tehran, Iran. [In Persian]
-          HasaniPak, A. A. (2015). Osule ekteshefate geochemiyayi [Principles of geochemical exploration]. Tehran: University of Tehran Press. [In Persian]
-          Iranian Mines and Mining Industries Development and Renovation Organization (IMIDRO). (2019). Final exploration report of polymetal mineral resources in the Bashagard zone, Hormozgan Province. Zamin Ab Pey Consulting Engineers. [In Persian]
-          Jozanikohan, G., Nosrati Abarghooei, M., & Sedighi, H. (2021). Geochemical study of rare earth elements content in Tabas Coal Ash, Parvadeh Coal Mine. Journal of Mining and Environment, 12(4), 1143-1153.
-          Lachaud, A., Adam, M., & Mišković, I. (2023). Comparative study of random forest and support vector machine algorithms in mineral prospectivity mapping with limited training data. Minerals, 13(8), 1073.‏ https://doi.org/10.3390/min13081073
-          McKay, G., & Harris, J. R. (2016). Comparison of the data-driven random forests model and a knowledge-driven method for mineral prospectivity mapping: A case study for gold deposits around the Huritz Group and Nueltin Suite, Nunavut, Canada. Natural Resources Research, 25(2), 125-143.‏  https://doi.org/10.1007/s11053-015-9274-z
-          Meloni, F., Gozzi, C., Cabassi, J., Nisi, B., Rappuoli, D., & Vaselli, O. (2026). Integrating Compositional Data Analysis (CoDA) and Random Forest for lithology-specific geochemical baseline determination. Science of the Total Environment, 1011, 181169.‏ https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.181169
-          Mohammadpour, M., Bahroudi, A., Abedi, M., Rahimipour, G., Jozanikohan, G., & Khalifani, F. M. (2019). Geochemical distribution mapping by combining number-size multifractal model and multiple indicator kriging. Journal of Geochemical Exploration, 200, 13-26.‏ https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2019.01.018
-          Rajabi, R., & Adeli Nik, R. (2024). Tāsire roykardhāye siāsatgozāriye ma’daniye dowlat dar jobrāne payāmadhāye zistmohiti dar Irān. Pajouheshnamehye Bazargani, 28(109), 1-33. https://doi.org/10.22034/ijts.2024.2005685.3869 [In Persian]
-          Reimann, C., Filzmoser, P., Garrett, R., & Dutter, R. (2011). Statistical data analysis explained: applied environmental statistics with R. John Wiley & Sons.‏
-          Rodriguez-Galiano, V., Sanchez-Castillo, M., Chica-Olmo, M., & Chica-Rivas, M. J. O. G. R. (2015). Machine learning predictive models for mineral prospectivity: An evaluation of neural networks, random forest, regression trees and support vector machines. Ore geology reviews, 71, 804-818.‏ https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2015.01.001
-          Schnitzler, N., Ross, P. S., & Gloaguen, E. (2019). Using machine learning to estimate a key missing geochemical variable in mining exploration: Application of the Random Forest algorithm to multi-sensor core logging data. Journal of Geochemical Exploration, 205, 106344.‏ https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2019.106344
-          Trott, M., Leybourne, M., Hall, L., & Layton-Matthews, D. (2022). Random forest rock type classification with integration of geochemical and photographic data. Applied Computing and Geosciences, 15, 100090.‏ https://doi.org/10.1016/j.acags.2022.100090
-          ZhangZhou, J., He, C., Sun, J., Zhao, J., Lyu, Y., Wang, S., … & Agarwal, A. (2024). Geochemistry π: automated machine learning python framework for tabular data. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 25(1), e2023GC011324.‏ https://doi.org/10.1029/2023GC011324
-          Zheng, C., Yuan, F., Luo, X., Li, X., Liu, P., Wen, M., … & Albanese, S. (2023). Mineral prospectivity mapping based on Support vector machine and Random Forest algorithm-A case study from Ashele copper-zinc deposit, Xinjiang, NW China. Ore Geology Reviews, 159, 105567.‏ https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2023.105567
-          Zhong, R., Deng, Y., Li, W., Danyushevsky, L. V., Cracknell, M. J., Belousov, I., … & Li, L. (2021). Revealing the multi-stage ore-forming history of a mineral deposit using pyrite geochemistry and machine learning-based data interpretation. Ore Geology Reviews, 133, 104079.‏ https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2021.104079
-          Zhou, S., Cheng, Z., Wang, J., Li, N., & Jiang, G. (2025). Uncover implicit associations among geochemical elements using machine learning. Ore Geology Reviews, 179, 106506.‏ https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2025.106506
-          Zuo, R., Xiong, Y., Wang, J., & Carranza, E. J. M. (2019). Deep learning and its application in geochemical mapping. Earth-science reviews, 192, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.02.023
 
 

  • تاریخ دریافت 02 خرداد 1405
  • تاریخ بازنگری 09 خرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 12 خرداد 1405