DENTIFICATION OF PERSPECTIVE AREAS OF COPPER-PORPHYRIC MINERALIZATION IN THE KAZAKH HILLOCKY AREA BASED ON ERS

ВЫЯВЛЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ УЧАСТКОВ МЕДНО-ПОРФИРОВОЙ МИНЕРАЛИЗАЦИИ В РАЙОНЕ КАЗАХСКОГО МЕЛКОСОПОЧНИКА НА ОСНОВЕ ДЗЗ

Научная статья

Котельников А.Е.^1, *, Корлосама Ф.Х.², Котельникова Е.М.³, Ибрахим М.А.А.⁴, Хассан М.А.⁵

^1,ORCID: 0000-0003-0622-8391;

³ ORCID: 0000-0001-8909-8953;

⁵ ORCID: 0000-0003-2691-5703;

^{1, 2, 3, 4, 5} Российский университет дружбы народов (РУДН), Москва, Россия;

¹ Российский государственный геологоразведочный университет (МГРИ), Москва, Россия

* Корреспондирующий автор (kotelnikov-ae[at]rudn.ru)

Аннотация

Анализ космических снимков являются мощным инструментом на первых этапах поиска и разведки полезных ископаемых. В работе рассмотрены результаты интерпретации космических снимков территории, которая расположена в зоне полупустынь в районе Казахского мелкосопочника, которая представляет собой интерес с точки зрения геологических критериев. Рассмотрены известные методы отображения различных наборов полос снимков. Полученные результаты выделения зон изменения, характеризующих возможное наличие медно-порфировой минерализации, хорошо коррелируют с результатами литогеохимической съемки территории.

Ключевые слова: дистанционное зондирование, ASTER, медно-порфировая минерализация, литогеохимия, Казахстан.

IDENTIFICATION OF PERSPECTIVE AREAS OF COPPER-PORPHYRIC MINERALIZATION IN THE KAZAKH HILLOCKY AREA BASED ON ERS

Research article

Kotelnikov A.E.^1, *, Carlosama F. J.², Kotelnikova E.M.³, Ibrahim M.A.A.⁴, Hassan M.A.⁵

^1,ORCID: 0000-0003-0622-8391;

³ ORCID: 0000-0001-8909-8953;

⁵ ORCID: 0000-0003-2691-5703;

^{1, 2, 3 ,4, 5,} Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia;

¹ Russian State University for Geological Prospecting (MGRI), Moscow, Russia

* Corresponding author (kotelnikov-ae[at]rudn.ru)

Abstract

The analysis of satellite images is a powerful tool in the early stages of the search and exploration of minerals. The paper considers the results of the interpretation of satellite images of the territory, which is located in the semi-desert zone in the region of the Kazakh Hillocky area, which is of interest from the point of view of geological criteria. Known methods for displaying different sets of bands are considered. The obtained results of the identification of alteration zones characterizing the possible presence of copper-porphyry mineralization correlate well with the results of lithogeochemical survey of the territory.

Keywords: Remote sensing, ASTER, porphyry copper-mineralization, lithogeochemistry, Kazakhstan.

Введение

Применение интерпретации космических снимков во многих случаях позволяет успешно решать различные геологические задачи, в частности, поиски медно-порфировых месторождений. Авторами было проведено исследование по территории, сложенной эффузивными и интрузивными породами, представляющими благоприятные условия для наличия медно-порфировой минерализации. В данной работе не приводятся характеристики геологических единиц и не рассматриваются, а рассматривается лишь один из элементов поисково-оценочного комплекса работ, связанный с интерпретацией космических снимков и сопоставлением с имеющимися геохимическими данными.

Объектом исследования является площадь около 360 км², расположенная в зоне полупустынь в районе Казахского мелкосопочника, к северу от поселка Саяк.

Целью исследования является проведение оценки возможности применения данных дистанционного зондирования для выявления участков, перспективных на обнаружение медной минерализации.

Задачи исследования:

- Выявление зон метасоматоза, зон изменения и благоприятных структур для определения перспективных участков для обнаружения медно-порфировой минерализации.

- Сопоставление результатов интерпретации данных многоспектральных снимков с данными литогеохимической съемки.

Методы и материалы исследования

Исходными материалами для исследования являются многоспектральные космические снимки ASTER L1T, которые состоят из 14 полос и сгруппированы в три независимые подсистемы (VNIR – видимая и ближняя инфракрасная, SWIR – коротковолновая инфракрасная, TIR – инфракрасный тепловой) [1]. Литогеохимические данные являются результатами собственных исследований одного из авторов данной работы (Котельников А.Е.), проведенные в период 2016-2019 гг.

Методы исследования. Обработка снимков осуществлялась в программном обеспечении ArcGis 10.7 и QGIS. Методы интерпретации и обработки снимков ASTER для выявления порфировой минерализации рассматриваются во многих работах [2], [3], [7] (и другие).

Результаты проведения оценки выявления перспективных участков

Анализировалось малооблачное изображение АСТЕР. Излучение VNIR и SWIR по данным датчика было нормализовано и преобразовано в относительную отражательную способность с использованием метода плоского поля [8]. Опираясь на работы других исследователей [3], [9], [10] и др. была проведена обработка снимков. Комбинация полос 468 получила хорошие результаты (рис. 1-a), где зоны аргиллитизации отмечаются красными тонами. Эти полученные данные могут быть подтверждены комбинацией полос 461, где зона ореола идентифицирована в тоне фуксия (рис. 1-b).

Полосы 5 и 6 показывают характеристики поглощения минералов группы Al-OH, в то время как полоса 7 показывает характеристики минералов Fe-OH, что помогает нам идентифицировать зоны изменения, характерные для медно-порфировой минерализации. С помощью сочетания полос 4/5, 4/6 и 4/7 эти зоны смотрятся на рисунке 2-c белым цветом; они представляют собой потенциальную медно-порфировую минерализацию.

Следует отметить, что расположение полос основано на его отражательном спектре и на положении полос поглощения, связывая появление этих минералов с различными типами изменений.

Если рассмотреть опыт, описанный в работе [11], они использовали комбинацию соотношений полос для выделения зон изменения: 3/1 для выделения зон оксидов железа, (5x7/6x6) для идентификации зон аргиллитизации, 7/6 для зон кварц-сирицитизации, (6+9/7+8) для зон пропилитизации и 13/12 для идентификации зон окварцевания. Применяя эти отношения полос в нашем исследовании, был получен рисунок 2-d; однако при сравнении их с изображениями, полученными ранее, никакой взаимосвязи не обнаружено, конкретная область не выделяется, поэтому считается, что эта комбинация полос слабо информативна для данной территории.

Сочетание полос RGB 468 (рис. 1-a); зона аргиллизитовых изменений, отчетливо видна в зоне A, в то время как в зоне B красноватый оттенок не виден, однако образуется кольцо, которое выделяется среди других цветов; его оттенок имеет тенденцию приближаться к розоватому цвету.

Сочетание полос RGB 461 (рис. 1-b); оно используется для идентификации зон аргиллизации, как в комбинации 468, но с этой комбинацией эти зоны изменения можно лучше наблюдать. Зона A, показанная на рисунке 1-б, совпадает с зоной A рисунка 1-а, тогда как зоны B, C, D и E образуют кольцо, упомянутое выше.

Сочетание полос 4/5, 4/6 и 4/7 (рис. 2-c); как уже упоминалось ранее, это сочетание соотношения полос, помогает нам идентифицировать зоны минерализации Al-OH и FeO, поэтому полученные результаты заключены в белый цвет, что указывает на потенциальные медно-порфировые месторождения.

Результаты, изображенные на рисунке 2-d не совпадают с результатами, полученными в других комбинациях полос. Хотя верно то, что некоторые границы могут быть определены, зоны изменения не могут быть установлены с уверенностью.

Рис. 1 – Космические снимки: a – сочетания полос RGB 468; b – сочетания полос RGB 461

Рис. 2 – Космические снимки: c – сочетания полос 4/5, 4/6 и 4/7; d – сочетания соотношения полос 3/1, (5x7/6x6), 7/6, (6+9/7+8), 13/12

 

Опираясь на проведенные ранее литогеохимические исследования следует сказать, что в пределах участка выделяется минерализация меди, которая образует кольцо вокруг риолитового порфира (ореол) со средним аномальным содержанием меди 150 г/т, а молибден с содержанием 5 г/т. Аномалии свинца – 25 г/т, цинка – 100 г/т хорошо коррелируют между собой и частично совпадают с аномальными значениями меди и молибдена. Сопоставление выделенных ранее потенциально перспективных зон с зонами геохимического медно-порфирового коэффициента (Cu*Mo)/(Pb*Zn) показаны на рисунке 3. Отчетливо наблюдается пояс положительных значений коэффициента, с которыми хорошо коррелируют выделенные зоны B, C, D (рис. 1-б). Эти места можно считать наиболее перспективными для обнаружения медно-порфировой минерализации.

Рис. 3 – Изображение наложения значений геохимического медно-порфирового коэффициента на космический снимок с сочетанием полос 4/5, 4/6 и 4/7

  Заключение

В результате проведенного исследования было определено, что для изучаемого района полустепных зон возможно проведение предварительных работ по интерпретации космических снимков для целей поисков медно-порфировой минерализации. Сочетание полос, которая лучше всего указала, место, где расположена минерализация, было RGB 4/5, 4/6, 4/7; однако, применяя другие сочетания, упомянутые в этом исследовании, полученные результаты могут быть подтверждены.

Следует отметить, что обработка космических снимков не дает значений аномалий элементов, поскольку при объединении полос учитываются минералы, не элементы, поэтому отмеченные области обозначают зоны изменения, а не зоны аномалий.

Сравнивая результаты обработки космических снимков с результатами, полученными в результате литогеохимического анализа, можно утверждать, что в обоих случаях одни и те же участки были отмечены в качестве перспективных участков для медно-порфировых месторождений.

Были выделены несколько зон, в которых геохимические результаты показали перспективные участки медно-порфировой минерализации, но результаты обработки космических снимков не показали эти участки; это может быть связано с внешними факторами, качеством фотографии или, как упоминалось ранее, с тем, что космическиe снимки в этом случае указывают не зоны химических аномалий, а зоны изменений.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

1. NASA LP DAAC. ASTER Level 1 Precision Terrain Corrected Registered At-Sensor Radiance V003. 2015, distributed by NASA EOSDIS Land Processes DAAC. [Electronic resource] https://doi.org/10.5067/ASTER/AST_L1T.003 (accessed 2020-05-23).
2. Kruse F.A. The Spectral Image Processing System (SIPS) Interactive Visualization and Analysis of Imaging Spectrometer Data / F.A. Kruse, A.B. Lefkoff, J.W. Boardman, K.B. Heidebrecht, A.T. Shapiro, P.J. Barloon, A.F.H. Goetz // Remote Sensing of Environment. – 1993. – Vol. 44. – P. 145-163. https://doi.org/10.1016/0034-4257(93)90013-N
3. Pour A.B. The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits / A.B. Pour, M. Haslim // Ore Geology Reviews. – 2012. – Vol. 44. – P. 1–9. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2011.09.009
4. Pazand, K. Hydrothermal Alteration Mapping Using ASTER Data for Reconnaissance Porphyry Copper Mineralization in the Ahar Area, NW Iran / K. Pazand, J.F. Sarvestani, M.R.S. Ravasan // J Indian Soc Remote Sens. – 2013. – Vol. 41. – P. 379–389. https://doi.org/10.1007/s12524-012-0229-0
5. Zhang T. Integrating Data of ASTER and Landsat-8 OLI (AO) for Hydrothermal Alteration Mineral Mapping in Duolong Porphyry Cu-Au Deposit, Tibetan Plateau, China / T. Zhang, G. Yi, H. Li, Z. Wang, J. Tang, K. Zhong, Y. Li, Q. Wang, X. Bie // Remote Sensing. – 2016. – Vol. 8(11). – P. 890. https://doi.org/10.3390/rs8110890
6. Kumara C. Lithological Discrimination and Mapping using ASTER SWIR Data in the Udaipur area of Rajasthan, India / C. Kumara, A. Shettya, S. Ravalb, R. Sharmac, P.K. C. Rayc // Procedia Earth and Planetary Science. – 2015. – Vol. 11. – P. 180–188. https://doi.org/10.1016/j.proeps.2015.06.022
7. Rowan L.C. Mapping Hydrothermally Altered Rocks at Cuprite, Nevada, Using the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), a New Satellite-Imaging System / L.C. Rowan, S.J. Hook, M.J. Abrams, J.C. Mars // Economic Geology. – 2003. – Vol. 98(5) – P. 1019-1027. http://dx.doi.org/10.2113/gsecongeo.98.5.1019
8. Roberts, D.A. Comparison of Various Techniques for Calibration of AIS Data in Proceedings, 2nd AIS Workshop. JPL Publication / Roberts, D.A., Yamaguchi, Y., Lyon, R.J.P. – Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, California. – 1986. – Vol. 86(35). – P. 21–30.
9. Tommaso I. Hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo porphyry deposit, Argentina / I. Tommaso, N. Rubinstein// Ore Geology Reviews. – 2007. – Vol. 32(1-2) – P. 275-290. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2006.05.004
10. Alimohammadi M. Application of ASTER data for exploration of porphyry copper deposits: A case study of Daraloo–Sarmeshk area, southern part of the Kerman copper belt, Iran. / M. Alimohammadi, S. Alirezaei, D.J. Kontak // Ore Geology Reviews. – 2015. – Vol. 70. – P. 290–304. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2015.04.010
11. Reza N. Prospection for Copper Mineralization with Contribution of Remote Sensing, Geochemical and Mineralographical Data in Abhar 1:100,000 Sheet, NW Iran. / N. Reza, J. Mohammadreza, A. Mehran, F. Faranak, A. Peyman // Arch. Min. Sci. – 2013. – Vol. 58(4). – P. 1071–1084. https://doi.org/10.2478/amsc-2013-0074