Aprovechando el Análisis Exploratorio de Datos Geoquímicos Regionales para Impulsar la Exploración Mineral en Columbia Británica Central
Este exhaustivo estudio detalla cómo el análisis exploratorio de datos (EDA) aplicado a la geoquímica de till regional en el área del proyecto TREK (Targeting Resources through Exploration and Knowledge), en la Columbia Británica central (partes de NTS 093B, C, F, G), revela valiosa información para la exploración mineral. El proyecto TREK, una iniciativa de Geoscience BC, recopiló y analizó cerca de 3000 muestras de till con el objetivo de promover la exploración de recursos minerales y evaluar el potencial geotérmico de una región subexplorada debido a su complejo lecho rocoso cubierto.
Metodologías Innovadoras:
Clasificación de Till y Detección de Anomalías Geoquímicas
La investigación empleó técnicas avanzadas de análisis multivariante, incluyendo el análisis de conglomerados (cluster analysis), para definir la procedencia del till basándose en elementos inmóviles y traza. Inicialmente, se identificaron cinco tipos de till mediante un análisis de k-medias. Tras un análisis más detallado, se definieron siete composiciones de till químicamente distintas en el área del proyecto TREK. Este proceso superó los efectos de los cambios en el área de muestreo, clasificando las muestras de till según su firma geoquímica.
Posteriormente, se aplicó el análisis de regresión robusta para identificar muestras anómalas dentro de cada tipo de till, utilizando elementos calcófilos como indicadores. Se utilizaron el hierro (Fe) y el aluminio (Al) como variables predictoras para explicar la dispersión hidromórfica de elementos móviles y la adsorción en partículas de arcilla. El método de mínimos cuadrados medianos (LMS) permitió identificar claramente los valores atípicos (outliers).
Resultados Clave y Generación de Nuevos Objetivos de Exploración
Los resultados del análisis de regresión mostraron una excelente correlación espacial entre los valores residuales elevados de elementos como el cobre (Cu) y los prospectos minerales conocidos en el área de TREK. Aún más significativo fue la identificación de nuevas áreas prospectivas, previamente no reconocidas como zonas de mineralización, lo que sugiere un potencial considerable para futuras investigaciones y exploración detallada. Además, se combinaron las muestras anómalas mediante una herramienta de evaluación de anomalías, identificando anomalías multivariadas que también coincidieron espacialmente con prospectos conocidos y generaron nuevos objetivos.
Conclusión: El Valor del EDA en Datos Geoquímicos Regionales
Este estudio concluye que las metodologías básicas de interpretación geoquímica, como el análisis de conglomerados y el análisis de regresión, proporcionan un conocimiento profundo de la estructura de los datos geoquímicos de till. La capacidad de superar los efectos de los cambios en el área de muestreo y clasificar los tills por su firma geoquímica, junto con la identificación y cuantificación de anomalías mediante regresión robusta, demuestra el valor añadido del análisis exploratorio de datos para la exploración mineral regional.
Contenido :
- Introducción:
- Presentación del proyecto TREK y su objetivo de generar nueva información para la exploración mineral en el Interior Plateau de Columbia Británica.
- Menciona la recopilación y análisis químico de cerca de 3000 muestras de till geoquímico por el British Columbia Geological Survey (BCGS), Geological Survey of Canada (GSC) y Geoscience BC.
- Destaca la reanálisis de muestras archivadas para garantizar datos de alta calidad.
- Objetivos:
- Evaluar la comparabilidad y utilidad de todos los análisis geoquímicos de till disponibles en el área del proyecto TREK, elemento por elemento.
- Interpretar rigurosamente los datos seleccionados mediante técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA), incluyendo el análisis de conglomerados, para determinar la firma del till.
- Emplear análisis de regresión para tener en cuenta procesos superficiales secundarios.
- Crear productos geoquímicos derivados de segundo orden robustos que delimiten áreas de mayor potencial mineral basadas en anomalías multielementales clasificadas.
- Análisis Exploratorio de Datos – Parte I: Análisis de Conglomerados para Definir la Procedencia del Till:
- Discusión sobre la importancia de considerar el till como producto de procesos superficiales y la inapropiada asignación de unidades de protolito basada únicamente en la ubicación de la muestra.
- Explicación del uso del análisis multivariante de elementos inmóviles y traza para determinar la procedencia del till.
- Descripción de la identificación inicial de cinco tipos de till mediante el análisis de conglomerados k-means.
- Detalles de los elementos utilizados en el primer paso del análisis de conglomerados: (Na+K)/Al, Ca, Ti, Zr, Y, Th y Nb.
- Interpretación del término (Na+K)/Al como proxy para la evolución del till.
- Identificación de un grupo evolucionado (bajo (Na+K)/Al, alto Zr y Ti) y un grupo derivado de carbonatos (alto Ca).
- Descripción de la separación adicional de los tres grupos restantes en cinco grupos basada en la distribución de elementos mayores y traza (Ti, Al, Fe, Mg, Mn, Ca, Na, K, Cr, U, Ni), resultando en un total de siete tipos de till químicamente distintos.
- Presentación de la Figura 2: Diagrama de dispersión de Ti vs. Zr, coloreado por el análisis de conglomerados inicial.
- Presentación de la Figura 3: Diagrama de dispersión de Ti vs. Fe, coloreado por la segunda iteración del análisis de conglomerados.
- Presentación de la Figura 4: Mapa de muestras de till geoquímico, con colores basados en la firma del till, y geología del lecho rocoso modificada de Massey et al. (2005).
- Análisis Exploratorio de Datos Parte II: Análisis de Regresión (por Procedencia) para Identificar Valores Atípicos:
- Explicación del análisis de regresión para predecir el comportamiento de una variable de respuesta en relación con una variable explicativa y calcular el valor residual.
- Descripción del uso del análisis de regresión robusta para minimizar la influencia de los valores atípicos.
- Mención del algoritmo de mínimos cuadrados medianos (LMS) utilizado.
- Identificación del hierro (Fe) y el aluminio (Al) como variables predictoras.
- Justificación del uso de Fe debido a la eficiencia de los óxidos de hierro en la unión de elementos calcófilos móviles.
- Justificación del uso de Al como proxy del contenido de arcilla para la adsorción de elementos móviles.
- Énfasis en la realización del análisis de regresión por tipo de till para identificar valores atípicos considerando la composición base de cada tipo.
- Observación del mayor contenido de Cu en el tipo de till de firma máfica (alto Fe).
- Discusión sobre la posible relación entre el contenido elevado de Fe y Cu.
- Explicación del cálculo de valores residuales estandarizados robustos para los elementos trazadores (Cu, Mo, Zn, Pb, As, Ag) en función de Fe y Al por separado y por tipo de till.
- Presentación de la Figura 5: Mapa de residuales de Cu (análisis de regresión de Cu en función de Fe), con nuevas áreas objetivo indicadas. Geología del lecho rocoso modificada de Massey et al. (2005).
- Mención de la presentación de los residuales calculados para todos los elementos trazadores como apéndice.
- Validación de los resultados mediante la relación espacial de los valores residuales con prospectos conocidos (Blackwater, 3Ts, Pollyanna, Chu).
- Mención de la excepción del prospecto Capoose debido a su ubicación fuera del área de muestreo.
- Importancia de la identificación de nuevas áreas prospectivas no relacionadas con mineralización conocida.
- Presentación de la Figura 6: Análisis de regresión de Cu en función de Fe.
- Presentación de la Figura 9: Mapa de resultados de la evaluación de anomalías multivariadas en muestras de till.
- Conclusiones:
- Reafirmación del valor de los métodos básicos de interpretación geoquímica (análisis de conglomerados y regresión) para comprender los datos de till.
- Confirmación de la superación de los efectos de los datos, como los cambios en el área de muestreo, y la clasificación de los tills por su química de elementos inmóviles y traza.
- Subrayado de la identificación de muestras anómalas en cada tipo de till mediante análisis de regresión robusta.
- Mención de la combinación de muestras anómalas mediante una herramienta de evaluación de anomalías y la identificación de anomalías multivariadas.
- Énfasis en la coincidencia espacial de las anomalías multivariadas con prospectos conocidos y la generación de nuevos objetivos en áreas sin mineralización conocida.
- Referencias:
- Lista de las fuentes citadas en el documento.
Autor y Fecha de Publicación:
- Autores: Britt Bluemel y Pim van Geffen
- Fecha de Publicación: El documento no indica una fecha de publicación específica, pero las referencias citadas tienen fechas que van desde 1936 hasta 2016. Se menciona que el proyecto TREK se inició en 2013 y algunos de los reportes citados son de 2015. Por lo tanto, el documento probablemente se publicó posterior a noviembre de 2016 (fecha de acceso a algunas URLs citadas) y resume trabajos realizados entre 2013 y ese momento.
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