Analysis of a digital terrain model for solving geological problems by the example of Aktogai ore field

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The formation of terrain reflects a combination of geological processes, including tectonics, magmatism, and erosion. A digital terrain model (DTM) is an important tool for solving geological problems, including the prediction of ore deposits, especially in areas of low exploration maturity. The paper discusses the surface imprinting of geological processes that form a terrain, and also considers a method of digital terrain model analysis. The presented method allows identifying specific landforms similar to those formed above known deposits that makes it possible to add one more prospecting criterion when prospecting for porphyry deposits and deposits formed under similar conditions. The Aktogai ore field was selected as the object for studying the terrain above the known deposits. The Aktogai ore field is located in the northeastern part of Near-Balkhash territory. It includes two major porphyry copper deposits, Aktogai and Aidarly, a small copper deposit Kyzylkia, as well as a number of copper and polymetallic occurrences of porphyry and vein types associated with the Koldar granite massif of the "variegated batholith" formation. All objects identified within the Aktogai ore field were formed under specific structural conditions of ore formation and were affected by erosion processes to varying degrees. This, in turn, is expressed by the presence of local landforms of these objects on the day surface, which are characterized by different "terrain energy" factors. Analysis of the DTM surface allows not only to identify local landforms above an ore body and their morphological features, but also to indirectly assess the erosional truncation of the ore body. Based on morphological characteristics, it is also possible to classify host rocks lithological units. An assessment of the applicability of the method depending on the characteristics of an ore body and an indirect assessment of the tectonic conditions of deposit formation are provided. It has been established that large ore deposits (Aktogai, Aidarly, Zapadny Stockwork) manifest themselves in the terrain as local cauldron subsidences. These zones are characterized by a high degree of textural heterogeneity and coincide with areas of intense metasomatism. Areas morphologically and spectrally similar to the areas of known ore bodies have been identified, indicating their potential for further exploration. DTM and textural analysis methods allow identifying geological and structural features associated with porphyry systems and serve as an additional tool for predicting new ore bodies/deposits. The integration of morphometric (physiographic) and spectral analysis increases the reliability of the interpretation of geological processes.

About the authors

N. Seib

Kepler group LTD, D. Serikbayev East Kazakhstan technical university

Email: Snv63@yandex.com
ORCID iD: 0000-0001-7092-1671

Yu. Belov

KazGeoExploration LLP

Email: belov010885@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-9596-4952

N. Zimanovskaya

D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University

Email: nata_zim@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9881-690X

G. Orazbekova

Shakarim University

Email: orazbekova@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4503-6838

A. Tretyakova

Biruk-Altyn LLP

Email: A.Tretyakova@ordabasy.kz
ORCID iD: 0000-0002-0803-1587

A. Muratova

D. Serikbayev East Kazakhstan Technical University

Email: muratova.assem@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-7241-5571

I. Kassenov

KazGeoExploration LLP

Email: is.kassenov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-7787-3427

References

  1. Eggers M. J. Engineering geological modelling for pit slope design in the porphyry copper-gold deposits of Southeast Asia. In: Dight P. M. (ed.) APSSIM 2016: Proceedings of the First Asia Pacific Slope Stability in Mining Conference. Australian Centre for Geomechanics, Perth; 2016. Pp. 49–82. https://doi.org/10.36487/ACG_rep/1604_0.4_Eggers
  2. Seib N., Kley J., Torizin J., et al. Identification of volcanic forms in a digital terrain model of the West Eifel. Zeitschrift der Deutschen Gesellschaft für Geowissenschaften. 2008;159:657–670. https://doi.org/10.1127/1860-1804/2008/0159-0657
  3. Grohmann C. H., Riccomini C., Alves F. M. SRTM-based morphotectonic analysis of the Poços de Caldas Alkaline Massif, southeastern Brazil. Computers & Geosciences. 2007;33(1):10–19. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2006.05.002
  4. John D. A., Ayuso R. A., Barton M. D., et al. Porphyry copper deposit model. USGS Scientific Investigations Report, 2010–5070–B, 169 р.
  5. Acocella V. Understanding caldera structure and development: An overview of analogue models compared to natural calderas. Earth-Science Reviews. 2007;85(3–4):125–160. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2007.08.004
  6. Németh K., Cronin S. J. Syn- and post-eruptive erosion in tropical climate tephra ring (West Ambrym, Vanuatu). Geomorphology. 2007;86(1–2):115–130. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.08.016
  7. Németh K. Long-term erosion-rate calculation in the Waipiata Volcanic Field (New Zealand). Géomorphologie: Relief, Processus, Environnement. 2001;7(2):137–152
  8. Németh K. Calculation of long-term erosion in Central Otago, New Zealand, based on erosional remnants of maar/tuff rings. Zeitschrift für Geomorphologie. 2003;47(1):29–49. https://doi.org/10.1127/zfg/47/2003/29
  9. Seib N., Kley J., Büchel G. Identification of maars and volcanic landforms in the West Eifel Volcanic Field using DTM data. International Journal of Earth Sciences. 2013;102:875–891. https://doi.org/10.1007/S00531-012-0829-5
  10. Seib N., Kley J. Problems of residual surface modelling for geological applications. In: Proceedings of the Kolmogorov Readings. Moscow, Russia; 2010. Pp. 146–151.
  11. Şengör A. M. C., Natal’in B. A. & Burtman V. S. Evolution of the Altaid tectonic collage and Palaeozoic crustal growth in Eurasia. Nature. 1993;364:299–307. https://doi.org/10.1038/364299a0
  12. Windley B. F., Alexeiev D., Xiao W., et al. Tectonic models for accretion of the Central Asian Orogenic Belt. Journal of the Geological Society. 2007;164(1):31–47. https://doi.org/10.1144/0016-76492006-022
  13. Seltmann R., Kröner A., Kovach V., et al. Reassessment of continental growth during the accretionary history of the Central Asian Orogenic Belt. Gondwana Research. 2014;25(1):103–125. https://doi.org/10.1016/j.gr.2012.12.023
  14. Shen P., Pan H., Hattori K., et al. Large Paleozoic and Mesozoic porphyry deposits in the Central Asian Orogenic Belt: Geodynamic settings, magmatic sources, and genetic models. Gondwana Research. 2018;58:161–194. https://doi.org/10.1016/j.gr.2018.01.010
  15. Seedorff E., Dilles J. H., Proffett J. M., et al. Porphyry deposits: Characteristics and origin of hypogene features. Economic Geology, One Hundredth Anniversary Volume. 2005;251–298. https://doi.org/10.5382/AV100.10
  16. Simmons S. F., White N. C., John D. A. Epithermal precious and base metal deposits. Economic Geology, One Hundredth Anniversary Volume. 2005;485–522.
  17. Yermolov P. V., Portnov V. S., Makat D. K. Age and geodynamics of Central Kazakhstan carbon ore copper provinces. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2017;(6):5–15.
  18. Li C., Shen P., Pan H., et al. Geology and ore-forming fluid evolution of the Aktogai giant porphyry Cu deposit, Kazakhstan. Journal of Asian Earth Sciences. 2018;165:192–209. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2018.07.009
  19. Buslov M. M., Fujiwara Y., Iwata K., Semakov N. N. Late Palaeozoic–early Mesozoic geodynamics of Central Asia. Gondwana Research. 2004;7(3):791–808. https://doi.org/10.1016/S1342-937X(05)71064-9
  20. Filippova I. B., Bush V. A., Didenko A. N. Middle Paleozoic subduction belts: the leading factor in the formation of the Central Asian fold-and-thrust belt. Russian Journal of Earth Sciences. 2001;3(6):405–426. https://doi.org/10.2205/2001ES000073
  21. Cao M. J., Li G. M., Qin K. Z., et al. Assessing the magmatic affinity and petrogenesis of granitoids at the giant Aktogai porphyry Cu deposit, Central Kazakhstan. American Journal of Science. 2016;316:614–668. https://doi.org/10.2475/07.2016.02
  22. Poletaev A. I., Krasnovikov A. T., Nurtuganov B. N., Timofeeva S. N. Geological structure and age of the Koldar intrusive. Izvestiya Akademii Nauk Kazakhskoi SSR, Seriya Geologicheskaya. 1987;(6): 3–13.
  23. Mao J. W., Pirajno F., Lehmann B., et al. Distribution of porphyry deposits in the Eurasian continent and their tectonic settings. Journal of Asian Earth Sciences. 2014;79(B):576–584. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2013.09.002
  24. Shen P., Pan H.D., Xiao W.J., et al. Two geodynamic–metallogenic events in the Balkhash (Kazakhstan) and the West Junggar (China): Carboniferous porphyry Cu and Permian greisen W-Mo mineralization. International Geology Review. 2013;55(13):1660–1687. https://doi.org/10.1080/00206814.2013.792500
  25. Li C., Shen P., Pan H. Mineralogy of the Aktogai giant porphyry Cu deposit in Kazakhstan: Insights into the fluid composition and oxygen fugacity evolution. Ore Geology Reviews. 2018;95:899–916. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.03.027
  26. Seltmann R., Shatov V., Yakubchuk A. Mineral deposits database and thematic maps of Central Asia. London: CERCAMS, Natural History Museum; 2004. 117 p.
  27. Zvezdov V. S., Migachev I. F., Girfanov M. M. Porphyry copper deposits of the CIS and models of their formation. Ore Geology Reviews. 1993;7(6):511–549. https://doi.org/10.1016/0169-1368(93)90013-O
  28. Burbank D. W. Rates of erosion and their implications for exhumation. Mineralogical Magazine. 2002;66(1):25–52. https://doi.org/10.1180/0026461026610014
  29. Sobel E. R., Oskin M., Burbank D., Mikolaichuk A. Exhumation of basement uplifts: Kyrgyz Range, using fission track thermochronology. Tectonics. 2006;25(2). https://doi.org/10.1029/2005TC001809
  30. Corbett G. J., Leach T. M. Southwest Pacific gold-copper systems: Structure, alteration, and mineralisation. Society of Economic Geologists; 1998. https://doi.org/10.5382/SP.06
  31. Skirrow R. G., Huston D. L., Mernagh T. P., et al. Critical commodities for a high-tech world: Australia’s supply potential. Geoscience Australia, Canberra; 2013.
  32. Carten R. B., White W. H., Stein H. J. High-grade granite-related molybdenum systems: classification and origin. Mineral Deposit Modeling. 1993; 40:521–554.
  33. Heidrick T. L., Title S. R. Fracture and dike patterns in Laramide plutons and their structural and tectonic implications. In: Titley S. R. (Ed.) Advances in Geology of Porphyry Copper Deposits. Southwestern North America. Tucson: University of Arizona Press; 1982. Pp. 73–92.
  34. Sillitoe R. H. Porphyry copper systems. Economic Geology. 2010; 105:3–41. https://doi.org/10.2113/gsecongeo.105.1.3
  35. Tosdal R. M., Richards J. P. Magmatic and structural controls on porphyry copper ± Mo ± Au deposits. Reviews in Economic Geology. 2001; 14:157–181.
  36. Gustafson L. B., Hunt J. P. The porphyry copper deposit at El Salvador, Chile. Geological Bulletin of China. 1975;21:768–776.
  37. Bostjančić I., Gulam V., Pollak D., Frangen T. Comparative analysis of slope and relief energy for small-scale landslide susceptibility mapping: insights from Croatia. Remote Sensing; 2025; 17:2142. https://doi.org/10.3390/rs17132142
  38. Зограбян Л. Н., Геворкян Ф. С. «Энергия рельефа», ее картирование и значение в процессе эрозии. Известия АН Армянской ССР, Науки о Земле. 1969;(4):80–86.
  39. Mark D. M. Geomorphometric parameters: A review and evaluation. Geografiska Annaler: Series A. 1975;57(3–4):165–177.
  40. Чернова И. Ю., Хасанов Д. И., Жарков И. Я. и др. Обнаружение и исследование зон новейших движений земной коры инструментами ГИС. Arc Review. 2005;(1):6–7.
  41. Zhukov N. M., Filimonova L. E., Vizigina V. G. Metasomatizes and hypogene mineralization of the Aktogay porphyry copper deposit. Almaty; 1979. 230 p.
  42. Сергийко Ю.А. и др. Отчет по детальной разведке медно-порфирового месторождения Актогай с подсчетом запасов на 01.01.1980 г. Алма- Ата. 1980.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».