Comparison of ordinary kriging and deep learning methods in grade estimation: A pilot study on the Sirakayalar Au mineralization (NW Türki̇ye)
Kaynak tahmininde ortalamasız kriging ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırması: Sırakayalar Au mineralizasyonu (KB Türkiye) üzerinde bir pilot çalışma
- Tez No: 988329
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ İMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir cevher yatağının kaynak tahmini, projenin finansmanını ve nihayetinde fizibilitesini belirlediği için ileri arama projesi için çok önemli bir adımdır. Bu kapsamda, 20. yy' dan buyana maden kaynak tahmini için jeoistatiksel yaklaşımlar kullanılmaktadır. Son zamanlarda, artan teknolojiyle beraber güçlenmiş bilgisayarların yardımlarıyla jeoistatiksel yaklaşımlar daha yaygın hale gelmiştir. Makine Öğrenmesi algoritmaları da aynı evrime tabi olmuştur. Makine öğrenmesi karmaşık görevler üzerinde geleneksel yöntemlerden çoğu zaman daha iyi sonuçlar göstermektedir. Bu çalışma, Çanakkale Lapseki' deki bulunan Sırakayalar altın çevherleşmesinde tenör tahmini çalışmasında Ortalamasız Kriging (OK) ve Derin Öğrenme (DÖ) uygulamalarını, sonuçların karşılaştırılmasını ve avantaj & dezavantajlarını, sınırlarını ve uygulamada uygun olabilecek ortamları ortaya koymak amacıyla Sırakayalar Cevherleşmesi' nde gerçekleştirilmiştir. Sırakayalar'daki altın cevherleşmesi, silika, killer ve Fe-Ti oksitlerden oluşan ince taneli bir matris içinde taşınmış ve mekanik olarak parçalanmış düşük sülfürlü epitermal tarzı damar parçalarından oluşan bir yamaç moloz zonunda yer almaktadır. Çalışmanın metodolojisi, uygulamadan önceki veri işleme, kümelendirme, OK uygulamaları için variogramlar, blok model ve arama kriterlerinin kurgusu ve DÖ için optimizasyon ve aktivasyon fonksiyonlarını seçimi ve 3B ağırlık fonksiyonunu oluşturmayı kapsamaktadır. OK tahmin için otokorelasyon fonsiyonunu kullanırken DÖ 3B ağırlık fonksiyonlarını kullanmaktadır. Her iki yöntem de yerel anomalileri göstermektedir. Dolayısıyla, yorum kabiliyeti ve tahmin gücü arasında değişimler bulunmaktadır. OK, tüm adımlar için şeffaflık gösterirken, DÖ kara kutu gibi davranmaktadır. OK, boşluklu yapılardaki verilerde uygulanabilirken, DÖ büyük veri setleri ve durağan yapıda kümeler için daha uygun yapıya sahiptir. Gelecekte, hibrit modellerin kullanımı, blok bazlı fonksiyonların ve kutupsal koordinatlar kullanılarak modelleme incelenebilir.
Özet (Çeviri)
Resource estimation of an orebody is a crucial step for advanced exploration project as it dictates project's finances and ultimately its feasibility. In this scope, a wide variety of geostatistical approaches have been conducted for accurate estimation of mineral resources since the 20th century. More recently, geostatistical approaches have become even more common with increasing power of modern computers. Machine Learning (ML) algorithms have similar evolution to the discipline of geostatistics. These often show good performance for complex tasks when compared to traditional geostatistical methods. This study involves comparative grade estimation of the Sırakayalar gold prospect in Lapseki (Canakkale) through ordinary kriging and Deep Learning (DL) approaches, particularly to determine potential advantages and limitations of DL approaches. Gold mineralization at Sirakayalar is hosted in a talus zone comprising transported and mechanically disrupted low sulfidation epithermal-style vein fragments within a fine-grained matrix comprising silica, clays, and Fe-Ti-oxides. Methodology of the study includes pre-processing, domaining, variograms, block model designing and search criteria for Ordinary Kriging applications, and selection of optimizer & activation functions and creating of estimation model for DL applications. OK uses auto-correlation functions for estimation while DL uses 3D weight function. Both methods show local anomalies. Hence, there is a trade-off between both methods like interpretability and predictive power. DL models behave like block-box, since OK shows all transparencies, and DL requires stationary large datasets while OK could apply sparse datasets. In future, usage of hybrid models, inserting block wise estimation and modelling by using polar coordinates could be studied.
Benzer Tezler
- Olası iklim değişikliği senaryolarında ankara çayı havzası'ndaki akımların yapay zeka kullanarak modellenmesi
Artificial intelligence modeling of streamflow in the Ankara stream basin in possible climate change scenarios
AYŞE ÖZER
Doktora
Türkçe
2026
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT APAYDIN
- İha tabanlı 3 boyutlu nokta bulutlarında zemin üstü nokta filtreleme algoritmalarının ve sam üretme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of the ground filtering and dtm generation algorithms on uav-based 3D point clouds
ÇİĞDEM ŞERİFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mühendislik BilimleriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ GÜNGÖR
- Toprak özelliklerinin tahmininde jeoistatistiksel ve spektroradyometrik yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of geoistatistic and spectroradiometric methods for estimation of soil properties
FATMA KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatHarran ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ VOLKAN BİLGİLİ
- Lokal jeoit belirlemede kullanılan çeşitli enterpolasyon yöntemlerinin farklı alanlardaki uygulamalarının karşılaştırılması
Comparison of several interpolation method used to determine the local geoid application in the different geodetic networks
MURAT ÇİFTCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM TUŞAT
- Analysis and modeling of spatially and temporally varying meteorological parameter: Precipitation over Turkey
Mekanda ve zamanda değişiklik gösteren meteorolojik yağış parametresinin Türkiye üzerinde analiz ve modellemesi
PINAR ASLANTAŞ BOSTAN
Doktora
İngilizce
2013
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
DOÇ. DR. GERARD HEUVELİNK