2017 Fiscal Year Annual Research Report
Deepening of spatial modeling of metal ore grade by a joint use of physical law and geostatistics
Publicly Offered Research
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
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| Project/Area Number |
16H01545
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
小池 克明 京都大学, 工学研究科, 教授 (80205294)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 空間モデリング / クリギング / 移流拡散方程式 / 黒鉱鉱床 / 斑岩銅鉱床 / 海底熱水噴出域 / 熱水流動 / 鉱床形成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
秋田県北鹿地域の黒鉱鉱床，インドネシア・スラウェシ島の斑岩銅鉱床でのボーリングによる地質と金属濃度のデータ解析を発展させるとともに，沖縄トラフ西端付近の複数地点で実施された海底ボーリングによる調査データの解析とコア試料の化学分析を行った。まず品位モデリングの精度向上として2つの地球統計学的手法を開発した。すなわち，品位データと地質データを主成分分析に取り入れ，元素間，および地質－元素間の相関性を考慮した手法（PCAK），および地質タイプごとに主要金属濃度のクリギング計算を行い，平行して作成した地質モデルと重ね合わせることで，各地質タイプの分布範囲にクリギング計算結果を合わせるという地質制約手法（KGC）である。これらの手法と従来の地球統計学的シミュレーション法による品位分布を比較したところ，KGCによれば高濃度部の品位推定がより正確になり，その分布形態も明瞭に表されることが確かめられた。次に，物理法則―地球統計学空間推定法SPGで用いる移流拡散方程式に関し，その境界条件とパラメータ分布の設定を改良した。これとKGCとの組合せ結果から，鉱液の流動形態と金属の濃集プロセスの解釈を深められた。斑岩銅鉱床ではデータの統計的性質に基づき，伝導型と移流拡散型のいずれかによる濃集プロセスの境界が特定できるようになった。
さらに，海底熱水噴出域での解析ではボーリング数とデータ量が陸域鉱床域よりも格段に少ないので，シミュレーション法の1つである回転バンド法をPCAK，KGCに適用した。銅，鉛，亜鉛，金，銀を解析の対象としたところ，これらを統合した高濃度部の特徴が第一主成分に現れていることがわかった。主成分値とSPGの組合せによる金属濃度の空間分布から熱水の主要パスと周辺の支脈パスの形態が見出されたとともに，鉱床に関連した熱水変質鉱物の安定化温度を用いて，海底下の鉱床形成温度環境を推測できた。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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