The Use of Robust Factor Analysis of Compositional Geochemical Data for the Recognition of the Target Area in Khusf 1:100000 Sheet, South Khorasan, Iran
- سال انتشار: 1393
- محل انتشار: مجله بین المللی معدن و مهندسی زمین، دوره: 48، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_IJMGE-48-2_007
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 516
نویسندگان
Department of Mining, Faculty of Engineering, University of Birjand, Iran
Department of Mining, Faculty of Engineering, University of Birjand, Iran
چکیده
The closed nature of geochemical data has been proven in many studies. Compositional data have special properties that mean that standard statistical methods cannot be used to analyse them. These data imply a particular geometry called Aitchison geometry in the simplex space. For analysis, the dataset must first be opened by the various transformations provided. One of the most popular of the applied transformations is the log-ratio transform. The main purpose of this research is to identify the anomalous area in the Khusf 1:100000 sheet which is located in the western part of Birjand, South Khorasan province. To achieve the goal, a dataset of 652 stream sediments geochemically analysed for 20 elements was collected. In practice, the geochemical data were first opened by CLR transformation and then the range correlation coefficient (RCC) ratio was calculated and mapped. In consequence, the robust factor analysis for compositional data was used to separate the elements, mostly in the high-value regions obtained by the method of RCC. Finally, the priority of anomalies was specified using weighted catchment analysis. The above procedures led to the recognition of some anomaly zones for elements of Cu, Bi, Sb, Ni and Cr in the study area. Such results can be useful for designing an appropriate exploratory plan for semi-detailed and detailed exploration steps.کلیدواژه ها
compositional data, Iran, log-ratio transform, RCC, stream sedimentمقالات مرتبط جدید
- پتانسیل کانیزایی و تشکیل بوکسیت در برگه علیآباد شمال استان سمنان
- کاربرد تلفیق تصاویر اپتیکال و راداری در بارزسازی سنگهای دگرسان شده و اکتشاف کانسارهای معدنی: مطالعات موردی از مصر، اندونزی و ایران
- شناسایی تاثیر لاگ های ژئو فیزیکی دراکتشافات نفت با تاکید بر چالش های تولید نفت در آب های عمیق تضمین جریان
- مروری بر مهندسی محیط زیست، توسعه پایدار، تجارت بین الملل و مدیریت منابع
- نقش هوش مصنوعی در ارتقای بهرهوری صنعت سنگ های ساختمانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.