Depósito skarn
Este documento presenta un análisis integral de la geología, la quimioestratigrafía y la geoquímica de alteración del depósito skarn de Cu-Mo-Ag Rosemont, ubicado en el sur de Arizona. Se emplea una metodología innovadora basada en el Análisis de Datos Composicionales (CoDa) para el estudio de la lithogeoquímica y la quimioestratigrafía, permitiendo una interpretación más precisa y robusta de los datos geoquímicos.
El estudio se divide en dos partes:
- La primera parte se centra en el análisis de datos no supervisados, utilizando CoDa para la exploración de datos lithogeoquímicos y el desarrollo de una quimioestratigrafía simplificada.
- La segunda parte se enfoca en el análisis de datos supervisados, empleando modelos predictivos para la clasificación de facies de alteración skarn.
Los resultados de este estudio tienen implicaciones significativas para la exploración y el desarrollo de depósitos minerales, demostrando el potencial de CoDa y los modelos predictivos como herramientas para la caracterización de sistemas hidrotermales complejos.
Depósito skarn, Rosemont, Arizona, cobre, molibdeno, plata, análisis de datos composicionales (CoDa), quimioestratigrafía, modelos predictivos, facies de alteración, exploración minera.
Contenido:
- Geología y Mineralización de Rosemont:
- Contexto geológico regional.
- Dominios estructurales.
- Estratigrafía:
- Secuencia Meso-cenozoica.
- Secuencia Paleozoica.
- Basamento Precámbrico.
- Parte 1. Análisis de Datos No Supervisados:
- Análisis de Datos Composicionales para Lithogeoquímica y Quimioestratigrafía:
- Motivación para el Análisis de Datos Composicionales:
- ¿Qué son los datos composicionales (CoDa)?
- Motivación 1: Correlaciones espurias.
- Motivación 2: Problemas con las distancias; un ejemplo sintético.
- Análisis Exploratorio de Datos:
- Matriz de variación.
- Análisis de clústeres en variables composicionales.
- Análisis de componentes principales.
- Mapeo del Espacio Geoquímico:
- Diferentes espacios muestrales.
- Mapeo en el simplex.
- Modelo litogeoquímico.
- Relaciones entre las leyes y la lithogeoquímica.
- Mapeo del Geoespacio:
- Distribución geoespacial de las clases litogeoquímicas.
- Quimioestratigrafía simplificada.
- Motivación para el Análisis de Datos Composicionales:
- Análisis de Datos Composicionales para Lithogeoquímica y Quimioestratigrafía:
- Parte 2. Análisis de Datos Supervisados:
- Modelos Predictivos de Facies de Alteración Skarn:
- Análisis Exploratorio de Datos en Mineralogía Cuantitativa:
- Análisis de clústeres en variables vs. análisis de componentes principales.
- Conceptos Básicos del Modelado Predictivo:
- Sesgo del modelo versus varianza del modelo; un ejemplo sintético.
- Elección del Mejor Modelo Predictivo para la Clasificación de Skarn:
- Validación cruzada: precisión del conjunto de entrenamiento y prueba.
- Fundamento de los métodos basados en árboles.
- La matriz de confusión; evaluación de los modelos predictivos por clase.
- Calidad del registro geológico del núcleo por clase.
- Modelo Predictivo en el Geoespacio:
- Mapeo del modelo predictivo de skarn de bosque aleatorio.
- Relaciones espaciales entre las facies de skarn y las pórfidos.
- Análisis Exploratorio de Datos en Mineralogía Cuantitativa:
- Modelos Predictivos de Facies de Alteración Skarn:
- Conclusiones:
- Se resalta la importancia del estudio y sus principales hallazgos.
- Agradecimientos:
- A las personas e instituciones que contribuyeron a la investigación.
- Referencias:
- Lista completa de las referencias bibliográficas utilizadas en el estudio.
- Software:
- Descripción de los paquetes de software y programas utilizados para el análisis estadístico, el modelado 3D y la visualización de datos.
Autor: Juan Carlos Ordóñez-Calderón y Sergio Gelcich
Fecha de publicación: 31 de enero de 2017
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