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J-GLOBAL ID：201902261947619543   整理番号：19A1631725

鉱物ポテンシャルマッピングにおけるリスクに基づく分析:量子化器誘導順序加重平均化法の応用【JST・京大機械翻訳】

Risk-Based Analysis in Mineral Potential Mapping: Application of Quantifier-Guided Ordered Weighted Averaging Method

著者 (3件)： Elyasi Gholam-Reza (School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Bahroudi Abbas (School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Abedi Maysam (School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： Natural Resources Research  (Natural Resources Research)
巻： 28  号： 3  ページ： 931-951  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0688A  ISSN： 1520-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,定量的に誘導された規則化加重平均化(OWA)法を,イラン南東部のNowchun Cu-Mo展望における鉱物ポテンシャルマッピング(MPM)に用いた。提案した知識駆動法は,MPMの間のリスク分析に対して,地理学者の選好(重み)と姿勢を組み込む能力を持っている。OWAパラメータの定量的決定はタフなタスクであるので,言語学的量子化器を用いることにより,MPMに対する望ましい戦略を簡単に定義することができる。この方法を実行するために,鉱化作用と空間的に関連する8つの加重基準を地質学的,地球化学的および地球物理学的データセットから導出した。証拠層統合を,7つの言語学的量子化器を採用することによって生成される様々なOWA演算子を用いて実行した。結果として,0から1までの好ましい指標を報告する7つの鉱物ポテンシャルマップを,非常に楽観的から極端に悲観的なリスクのスペクトル範囲で生成した。結果によると,研究地域の西部と南東部は,最低と最高の鉱物嗜好性を持つ地域として検出された。検証のために,その後の地質学的フィールド研究と106の掘削ボアホールの結果を考慮した。評価は,「Some」量子化に基づく鉱物ポテンシャルマップが,CuとMoの地下3D鉱化帯と最も高い対応を持つことを示した。「Some」量子化に基づく鉱物ポテンシャルマップは,研究地域の東部と中央北部の2つの主要な前向きゾーンを描写した。前者のゾーンは最近掘削によって調査されたが,後者のゾーンは新しい掘削操作のために提案された。提案した方法を各スケールのターゲット描写(a)に適用することにより,様々な連続体の選好性マップを生成することができる。(b)研究地域の鉱化パターンを明らかにした。(c)リスクとプロジェクト予算に対する地質学者の態度に関する詳細な調査作業のための最適な鉱物ポテンシャルマップを選択するための調査における機会を提供する。Copyright 2018 International Association for Mathematical Geosciences Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地球化学 ,  リスク分析 ,  鉱化作用 ,  モリブデン ,  *量子化 ,  三次元 ,  地質学 ,  ボアホール ,  銅 ,  連続体 ,  スペクトル ,  *鉱物 ,  イラン・イスラム共和国
準シソーラス用語： *加重 ,  *加重平均 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 量子化器ガイド ,  OWA ,  MPM ,  知識駆動 ,  Nowchunの展望

分類 (2件)： 鉱山評価  (UA02030P) ,  金属鉱山,鉱物資源  (UA01080L)

タイトルに関連する用語 (10件)： 鉱物 ,  ポテンシャル ,  マッピング ,  リスク ,  分析 ,  量子化器 ,  誘導 ,  順序 ,  加重平均 ,  応用