Statistical innovations and artificial neural networks applied to geochemical prospection in Chaparra and Atico quadrangles, Caraveli - Arequipa

Descripción del Articulo

Geochemical prospecting has always been and will be one of the most effective tools for the mineral resources exploration, that integrates with the base geological mapping and other disciplines like remote sensing and geophysics. This investigation aim is to promote a new geochemical prospecting met...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Bazan Santa Cruz, Orlando
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/19212
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/iigeo/article/view/19212
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:deep learning
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spelling Statistical innovations and artificial neural networks applied to geochemical prospection in Chaparra and Atico quadrangles, Caraveli - ArequipaInnovaciones estadísticas y redes neuronales artificiales aplicadas a la prospección geoquímica en los cuadrángulos de Chaparra y Atico, Caravelí – ArequipaBazan Santa Cruz, OrlandoBazan Santa Cruz, Orlandodeep learninggeochemistryprospectingneural networksfuzzy overlayaprendizaje profundogeoquímicaprospecciónredes neuronalessuperposición difusaGeochemical prospecting has always been and will be one of the most effective tools for the mineral resources exploration, that integrates with the base geological mapping and other disciplines like remote sensing and geophysics. This investigation aim is to promote a new geochemical prospecting methodology, which combines the local relative enrichment index (LREI) from mineralization indicator elements (Cu, Au, Ag, Pb, Zn and Mo), range correlation coefficients (RCC) and Principal Components Analysis (PCA), through fuzzy overlays and unsupervised deep learning, to generate geochemical prospectivity maps in the Chaparra (32o) and Atico (33o) quadrangles in the province of Caraveli, Arequipa. The prospectivity map generated by fuzzy modelling and the self-organizing map (SOM) were validated plotting the location of the known deposits and mineralized occurrences, which in most of the cases are plotted within areas with high or moderate prospectivity. Therefore, it is concluded that univariate and multivariate statistical innovations and technological innovations applied to geochemical mapping are effective tools for geochemical prospection.La prospección geoquímica siempre ha sido y seguirá siendo una de las herramientas más efectivas para la búsqueda de recursos minerales, que se integra con la cartografía geológica base y otras disciplinas como la teledetección y la geofísica. Esta investigación pretende impulsar una nueva metodología de prospección geoquímica combinando el índice de enriquecimiento relativo local (LREI) de elementos indicadores de mineralización (Cu, Au, Ag, Pb, Zn y Mo), coeficientes de rango correlacional (RCC) y el análisis de componentes principales (PCA), a través de superposiciones difusas (fuzzy modelling) y el uso de aprendizaje profundo (deep learning) no supervisado, para generar mapas de prospectividad geoquímica en los cuadrángulos de Chaparra (32o) y Atico (33o) en la provincia de Caravelí, Arequipa. El mapa de prospectividad generado mediante superposición difusa y el mapa autoorganizado (SOM) fueron validados ploteando la ubicación de los depósitos y ocurrencias minerales conocidos, los cuales en la mayoría de los casos se plotean dentro de áreas con alta o moderada prospectividad. Por lo que se concluye que las innovaciones estadísticas univariables, multivariables e innovaciones tecnológicas aplicadas a la cartografía geoquímica son herramientas efectivas para la prospección geoquímica.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalúrgica y Geográfica2021-12-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/iigeo/article/view/1921210.15381/iigeo.v24i48.19212Revista del Instituto de investigación de la Facultad de minas, metalurgia y ciencias geográficas; Vol. 24 No. 48 (2021); 35-44Revista del Instituto de investigación de la Facultad de minas, metalurgia y ciencias geográficas; Vol. 24 Núm. 48 (2021); 35-441682-30871561-0888reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/iigeo/article/view/19212/17489Derechos de autor 2021 Orlando Bazan Santa Cruzhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/192122021-12-24T01:52:05Z
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description Geochemical prospecting has always been and will be one of the most effective tools for the mineral resources exploration, that integrates with the base geological mapping and other disciplines like remote sensing and geophysics. This investigation aim is to promote a new geochemical prospecting methodology, which combines the local relative enrichment index (LREI) from mineralization indicator elements (Cu, Au, Ag, Pb, Zn and Mo), range correlation coefficients (RCC) and Principal Components Analysis (PCA), through fuzzy overlays and unsupervised deep learning, to generate geochemical prospectivity maps in the Chaparra (32o) and Atico (33o) quadrangles in the province of Caraveli, Arequipa. The prospectivity map generated by fuzzy modelling and the self-organizing map (SOM) were validated plotting the location of the known deposits and mineralized occurrences, which in most of the cases are plotted within areas with high or moderate prospectivity. Therefore, it is concluded that univariate and multivariate statistical innovations and technological innovations applied to geochemical mapping are effective tools for geochemical prospection.
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