background image

www.geologicacarpathica.sk

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

, APRIL 2013, 64, 2, 153—163                                                              doi: 10.2478/geoca-2013-0011

Introduction

Identification of mineralized zones plays a significant role in
exploration of porphyry deposits. The conventional geological
methods  to  identify  mineralized  zones  in  porphyry  deposits
are  mineralogical  and  petrographical  studies  (Schwartz
1947;  Lowell  1968;  Lowell  &  Guilbert  1970;  Beane  1982;
Cox & Singer 1986; Sillitoe 1997; Melfos et al. 2002; Berger
et al. 2008). Fluid inclusion and sulphur isotope studies (e.g.
Roedder 1971; Nash 1976; Ulrich et al. 2001; Wilson et al.
2007; Asghari & Hezarkhani 2008) are other methods which
have  been  employed.  However,  in  all  of  the  models,  ore
grades were not considered to distinguish different mineral-
ized zones and it is believed that ore grades vary in relation
to  changes  in  the  geological  properties  such  as  mineralogy,
lithology  and  alterations.  Various  geological  interpretations
can define different boundaries of mineralized zones in por-
phyry  deposits  which  potentially  result  in  the  ore  element
grade distribution (Afzal et al. 2011).

In  recent  years,  models  based  on  fractal  geometry  pro-

posed  by  Mandelbrot  (1983)  have  been  widely  applied  in
different branches of earth sciences since various geochemi-
cal  processes  can  be  characterized  by  changes  in  fractal  di-
mensions  resulting  from  analysis  of  relevant  geochemical

Correlation between geology and concentration-volume

fractal models: significance for Cu and Mo mineralized zones

separation in the Kahang porphyry deposit (Central Iran)

AMIR BIJAN YASREBI

1

, PEYMAN AFZAL

1,2

, ANDY WETHERELT

1

, PATRICK FOSTER

1

 and

REZA ESFAHANIPOUR

3

1

Camborne School of Mines, University of Exeter, Cornwall Campus,  TR10 9EZ Penryn, United Kingdom;

aby203@exeter.ac.uk

2

Department of Mining Engineering, South Tehran branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

3

National Iranian Copper Industries Co. (NICICO)

(Manuscript received May 15, 2012; accepted in revised form October 19, 2012)

Abstract: This study identifies the major mineralized zones including supergene enrichment and hypogene enrichment
in the Kahang Cu-Mo porphyry deposit which is located in Central Iran based on subsurface data and utilization of the
concentration-volume  (C-V)  fractal  model.  Additionally,  a  correlation  between  results  achieved  from  a  C-V  fractal
model and geological models consisting of zonation, mineralography and alteration have been conducted in order to
have an accurate recognition and modification of the main mineralized zones. Log-log plots indicate five geochemical
populations for Cu and Mo in the deposit which means that mineralization commences with 0.075 % and 13 ppm for Cu
and Mo (as the first thresholds) respectively. The main mineralization began for Cu 0.42 % and Mo 100 ppm and also
enriched mineralization containing Cu 1.8 % and Mo 645 ppm which is located in the central part of the deposit.
According to the C-V model, the main Cu-Mo mineralized zones occur in the hypogene zone, especially in the central,
NW and NE parts of the Kahang deposit. The supergene enrichment zone derived via the C-V model is smaller than that
in the geological model and is located in the central and eastern parts of the deposit. Results analysed by the C-V fractal
model certify that the interpreted zones based on the fractal model are accurate. To certify this, a logratio matrix has
been employed to validate the C-V fractal model for the Cu and Mo main mineralized zones.

Key words:  Iran, Kahang, mineralized zones, copper-molybdenum porphyry deposit, concentration-volume (C-V)
fractal model.

data (e.g. Turcotte 1986; Lucido et al. 1991; Agterberg et al.
1993;  Cheng  et  al.  1994;  Sim  et  al.  1999;  Goncalves  et  al.
2001; Shen & Zhao 2002; Li et al. 2003; Lima et al. 2003;
Ortega et al. 2006; Ali et al. 2007; Carranza 2009; Zuo et al.
2009; Afzal et al. 2010; Wang et al. 2011; Zuo 2011).

Fractal  analysis  is  able  to  indicate  and  correspondingly

justify  the  differences  within  mineralization,  alteration,  li-
thology and zonation of ore deposits especially in hydrother-
mal occurrences such as porphyry Cu deposits (Goncalves et
al. 2001; Cheng 2007; Carranza 2008; Carranza et al. 2009;
Cheng & Agterberg 2009; Afzal et al. 2011, 2012). However,
proper knowledge of the geological and geochemical aspects
of a deposit is important in order to identify characteristics of
geochemical  populations  on  the  basis  of  fractal  analysis
(Cheng  1999;  Sim  et  al.  1999;  Goncalves  et  al.  2001;  Li  et
al. 2003; Carranza 2009; Carranza & Sadeghi 2010). In other
words, variations of fractal dimensions in geochemical data
can  present  applicable  criteria  to  recognize  mineralized
zones and barren host rocks within a study area.

The aim of this study is to use a concentration-volume (C-V)

fractal  model  to  delineate  Cu  and  Mo  mineralized  zones  in  the
Kahang  porphyry  deposit  of  Central  Iran,  and  to  correlate  and
validate the results with geological models consisting of zonation
and alteration by logratio matrix as proposed by Carranza (2011).

background image

154

YASREBI, AFZAL, WETHERELT, FOSTER and ESFAHANIPOUR

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Significance and merits of fractal approach and

dimensions

Euclidian  geometry  classifies  geometrical  features  with  an

integer  dimension  say  1D,  2D,  3D,  etc.  However,  there  are
many spatial objects, whose dimensions cannot be mathemati-
cally  defined  by  integers  but  by  real  numbers  or  fractions
called fractals which describe complexity in data distribution
by estimation of their fractal dimensions. Different geochemi-
cal  processes  can  be  explained  on  the  basis  of  variations  in
fractal  dimensions  obtained  from  analysis  of  relevant
geochemical  data.  Fractals  are  determined  by  a  scaling  law
that relates two variables: the scale factor (frequency) and the
object being measured (size). Fractal dimensions in geological
and geochemical processes correspond to differences in physi-
cal characteristics such as lithology, vein density or orientation,
fluid  phase,  alteration  phenomena,  structural  feature  or  domi-
nant  mineralogy  (Takayasu  1990;  Lauwerier  1991;  Sim  et  al.
1999;  Ortega  et  al.  2006).  Conventional  methods  based  upon
surface geological studies and analysis of cores from boreholes
in order to separate the mineralized zones do not have the high
accuracy particularly in porphyry deposits. The fractal geome-
try has a distinctive power to distinguish the natural populations
like various ore grades within a deposit.

These fractal methods proved their superiority to the clas-

sical  statistical  and  conventional  geological  methods  which
are used commonly. The reasons of their superiority to other
methods are as follows (Agterberg et al. 1993; Cheng et al.
1994; Sim et al. 1999):

1. In classical statistics, for the purpose of determining the

boundaries  in  mineralized  zones,  frequency  distribution  of  a
related element in an intended area must adhere to normal dis-
tribution. This requirement is not always met so the data must
be normalized.

2.  Those  values  which  are  not  within  the  range  (outliers)

must  be  identified  and  eliminated  accordingly;  otherwise
they lead to the intended study having unreal results.

3. Spatial distribution of the samples is important in classi-

cal statistics which means that all samples are considered in-
dependently and this is not reasonable.

4. The geometrical shape of anomalies does not receive at-

tention  in  any  other  way,  so  that  the  area  covered  by  each
specific grade is not significant.

Concentration-volume (C-V) fractal model

The C-V fractal model, which was proposed by Afzal et al.

(2011)  for  division  of  mineralized  zones  and  barren  host
rocks in porphyry deposits, can be addressed as:

V(

)   

—a1 

;

 

V(

)   

—a2

                                      (1)

Where  V(

)  and  V(

)  illustrate  two  volumes  with

concentration values less than or equal to and greater than or
equal to the contour value  ;   indicates the threshold value of
a mineralized zone (or volume); and a1 and a2 are characteris-
tic exponents. Elemental threshold values in this model repre-
sent boundaries between different mineralized zones and host

rocks of mineral deposits. To calculate V(

) and V(

),

which are the volumes enclosed by a contour level   in a 3D
block model, the borehole data of ore element concentrations
were interpolated by utilization of geostatistical estimation.

The selection of breakpoints as threshold values appears to

be an objective decision because geochemical populations are
defined by different line segments in the C-V log-log plot. The
straight  fitted  lines  were  obtained  based  on  least-square  re-
gression  (Agterberg  et  al.  1996;  Spalla  et  al.  2010).  In  other
words, the intensity of element enrichment is depicted by each
slope of the line segment in the C-V log-log plots.

The C-V fractal model is applied for separating enrichment

zones, especially the supergene enrichment zone from the hy-
pogene zone and wall rocks using the concentration values of
the zones in combination with characteristic features of their
geometrical shapes such as ore veins. The C-V model is appli-
cable to ore elements in porphyry deposits such as Cu and Mo
for which the spatial patterns of concentration values satisfy a
multifractal model (Daneshvar et al. 2012).

Geological setting of Kahang deposit

The  Kahang  deposit  of  about  20 km

2

  is  located  about

73 km  NE  of  Isfahan  in  Central  Iran.  This  deposit  contains
more than 80 million tonnes of sulphide ore with an average
grade of 0.5 % Cu and 90 ppm Mo according to the latest ex-
ploration  results.  The  deposit  is  situated  in  the  Cenozoic
Urumieh-Dokhtar  magmatic  belt  of  the  Zagros  orogen  ex-
tending  from  NW  to  SE  Iran  depicted  in  Fig. 1  (Stocklin
1977;  Berberian  &  King  1981;  Alavi  1994;  Dargahi  et  al.
2010). The Iranian large Cu-Mo-Au porphyry deposits such
as  Sarcheshmeh,  Sungun,  Meiduk  and  Darehzar  are  located
on the belt (Shahabpour 1994). The Kahang Cu-Mo porphyry
deposit was explored by remote sensing, geophysical methods
and  drilling  operations  which  are  being  carried  out  in  a  de-
tailed  exploration  stage  (Tabatabaei  &  Asadi  Haroni  2006;
Afzal et al. 2010, 2012).

This deposit is mainly composed of Eocene volcanic-pyro-

clastic  rocks,  which  were  intruded  by  quartz  monzonite,
monzogranite-diorite to dioritic intrusions in Oligo-Miocene
rocks (Fig. 1). The extrusive rocks, including tuffs, breccias
and lavas are dacitic to andesitic composition.

On the other hand, these intrusions are roots of acidic to in-

termediate domes in the Kahang porphyry deposit. The main
structural features are two fault systems trending NE-SW and
NW-SE. The major alteration zones of potassic, phyllic, argil-
lic and propylitic types were accompanied by vein to veinlets
fillings of quartz, quartz-magnetite and Fe-hydroxides. Miner-
alization  within  intrusive  bodies  and  their  surrounding  host
rocks  consists  of  chalcocite,  chalcopyrite,  pyrite,  malachite,
magnetite, limonite jarosite, goethite and chalcantite in quartz
stockworks and advanced argillic alteration. The eastern part
of  the  deposit  is  covered  by  phyllic  and  quartz-sericite  alter-
ation (Rashidnejad Omran et al. 2011).

According to descriptive models (Cox & Singer 1986), cop-

per ores existing in the supergene zone consist of two ore min-
erals  such  as  covellite  (CuS)  and  chalcocite  (Cu

2

S)  which

contain 65 % to 80 % of copper. Bornite is found in this zone

background image

155

GEOLOGY AND CONCENTRATION-VOLUME FRACTAL MODELS OF Cu-Mo PORPHYRY DEPOSIT (IRAN)

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Fig. 1.  Geological  map  of  the  Kahang  study  area,  scale:
1 : 10,000 (Afzal et al. 2012) within the Urumieh-Dokhtar vol-
canic belt in the structural map of Iran (Alavi 1994).

but the amount of chalcopyrite is low. In the hypogene zone,
the  amounts  of  chalcocite  and  covellite  are  decreased  while
chalcopyrite and then bornite are considered as the main min-
erals. Potassic alteration consists of orthoclase (Kf) and biotite
which occur in the central parts of porphyry deposits, accord-
ing to the model of Lowell & Guilbert (1970). Phyllic is the
main alteration in mineralized parts of the porphyry deposits
which include quartz, muscovite, sericite and chlorite.

Geological 3D models

The 3D geological models have been generated from litho-

logical, mineralogical and alteration data recorded in 48 bore-

holes using RockWorks

 v. 15 software. The subsurface data

include coordinates of drillcores, azimuth and dip (orientation),
lithology, alteration, mineralography and zonation. The project
dimensions are 600 660 780 m in X, Y and Z direction and
each voxel has a dimension of 4 4 10 m respectively.

Major  rock  types  in  the  deposit  are  sub-volcanic  acidic

units  such  as  andesitic,  trachytic,  dacitic  and  dioritic  rocks,
as depicted in Fig. 2. Andesitic and trachytic units surround
other rock types in this deposit. Dacitic rocks contain ores in
the  SE  part  of  the  area  of  this  study  which  concludes  that
Dacitic units are the host rock of the SE part in the deposit.
The  most  frequent  host  rock  is  porphyric  quartz-diorite  in-
cluding Cu-Mo ore accumulation which is the index of sub-
volcanic acidic rocks (Fig. 2).

background image

156

YASREBI, AFZAL, WETHERELT, FOSTER and ESFAHANIPOUR

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Fig. 2. Geological 3D models including lithology, alteration, zonation and mineralization with the legend of each in the Kahang Cu-Mo
porphyry deposit. Abbreviations see in Appendix. (Scale is in m

3

.)

Fig. 3. Cu and Mo histograms in the Kahang deposit.

background image

157

GEOLOGY AND CONCENTRATION-VOLUME FRACTAL MODELS OF Cu-Mo PORPHYRY DEPOSIT (IRAN)

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Phyllic  is  the  most  frequent  alteration  in  the  Kahang  de-

posit  in  terms  of  its  size  and  expansion  as  illustrated  in
Fig. 2. Potassic alteration is situated at depth and deepens as
it goes to the east part of the deposit although potassic alter-
ation exists near the surface in the west part of this porphyry
deposit.  Other  alterations  namely  argillic  and  propylitic  are
small and occur near the surface as illustrated in Fig. 2.

Studies  related  to  zonation  in  this  deposit  represent  that

the  most  significant  ore  mineralization  zone  is  hypogene  in
terms of size and high percentage of chalcopyrite which can
be easily seen in the 3D model illustrated in Fig. 2. The su-
pergene  enrichment  zone  and  chalcocite  are  limited  with
thicknesses of less than 10 m in the eastern part of the deposit.

Fig. 4. Experimental variograms for Cu (a) and Mo (b).

Fig. 5. C-V log-log plots for Cu (a) and Mo (b).

Chalcocite accumulation is situated in the central
part of the area, as illustrated in Fig. 2. Fe-oxides
are seen at the surface and in the oxidation zone
(Fig. 2). Additionally, pyrite as a fundamentally
important index of a copper porphyry deposit is
present in several parts of the deposit, and mala-
chite  ore  is  very  low  with  regards  to  volume  in
the oxidized zone.

C-V fractal modelling

In  this  deposit,  7146  samples  were  collected

from 48 boreholes at 2 m intervals. The samples
were  analysed  by  the  ICP-MS  method  for  Cu
and Mo concentrations. The Cu and Mo distribu-
tion  functions  are  not  normal,  with  Cu  and  Mo
averages  of  0.166 %  and  28 ppm,  respectively
(Fig. 3).  The  experimental  variograms  for  Cu
and Mo were calculated by SGeMS software as
shown in Fig. 4 and their ranges are 24 and 17 m
for Cu and Mo respectively. Experimental vario-
grams of Cu and Mo, specifically Cu, in the de-
posit  indicate  “hole  effects”  which  shows  there
are different mineralized zones and ore-forming
processes (Journel & Froidevaux 1982). The Ka-
hang deposit was modelled with 489,927 voxels
and  each  voxel  had  a  dimension  of  4 4 10 m
in  the  X,  Y  and  Z  directions  based  on  the  geo-
metrical properties of the deposit and grid drilling

dimensions (David 1970). 3D models of the distribution for Cu
and  Mo  were  evaluated  by  Ordinary  Kriging  (OK)  using
SGeMS and RockWorks software. Ordinary Kriging is a spatial
evaluation  technique  where  the  error  variance  is  minimized
which is called the Kriging variance. It is based on the config-
uration of the data and on the variogram (Yamamoto 2000).

The C-V fractal model for Cu has been created according

to the Cu 3D block model. It reveals that there are 5 popula-
tions according to the log-log plot corresponding to 0.075 %,
0.42 %,  1.86 %  and  3.24 %  in  this  deposit  (Fig. 5  and  Ta-
ble 1).  The  first  threshold  of  0.075 %  represents  the  begin-
ning of the Cu mineralization in this scenario. As a result of
this,  the  range  of  Cu  concentrations  less  than  0.075 %  is

background image

158

YASREBI, AFZAL, WETHERELT, FOSTER and ESFAHANIPOUR

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

deemed  as  barren  host  rock.  The  second
threshold value of Cu is 0.42 % where the
main  Cu  mineralization  starts.  The  range
of  Cu  concentrations  higher  than  1.86 %
illustrates  an  enriched  zone  for  Cu.  For
these  Cu  concentrations  the  slope  of  the
straight line fit is near to 90°.

Based on the 3D model of Mo distribu-

tion,  volumes  corresponding  to  different
Mo  grades  were  considered  to  generate  a
C-V fractal model. Threshold values of Mo
were  identified  in  the  C-V  log-log  plot
which  reveals  five  geochemical  popula-
tions and four threshold values equal to 13,
100,  316  and  645 ppm  (Fig. 5  and  Ta-
ble 1).  Enriched  mineralized  zones  are
deemed  to  have  higher  than  645 ppm  be-
cause  with  these  Mo  concentrations  the
slope of the straight line fit is close to 90°.
The  main  Mo  mineralization  starts  from
the  second  threshold  which  is  100 ppm  in
this kind of scenario. It is important to bear
in  mind  that  the  Mo  concentration  greater
than  13 ppm  represents  the  start  of  Mo
mineralization  so  therefore  any  amount
less  than  13 ppm  is  considered  as  barren
host  rock  in  terms  of  Mo  distribution.  Cu
and  Mo  log-log  plots  have  a  multifractal
nature  for  the  elemental  mineralization  in
the deposit.

Comparison and correlation of C-V

with geological models

To separate major mineralized zones in-

cluding  the  supergene  enrichment  and
hypogene zones, a correlation of the geol-
ogical  model  (as  mentioned  in  section 4)
with Cu and Mo concentration distribution
models  has  been  constructed  and  in  addi-
tion  results  from  the  C-V  model  were  ap-
plied  on  the  combined  model  where  in
consequence  the  supergene  enrichment
zone exists in small parts close to the sur-
face  and  its  Cu  concentration  value  does
not  exceed  by  1.4 %  (Fig. 6).  The  various
mineralized zones were distinguished by a
mathematical  filter  facility  of  RockWorks
software  which  is  called  “Boolean  data

Table 1: Cu and Mo thresholds defined by C-V model in the Kahang deposit.

 

Geochemical population 

Cu (%) threshold value 

Mo (ppm) threshold value 

Range Cu (%)  Range Mo (ppm) 

First (Barren host rock) 

 

 

<0.075 <13 

Second (Main mineralization starting) 

0.075 

  13 

0.075–0.42 

  13–100 

Third 

0.42 

100 

  0.42–1.86 

100–316 

Fourth 

1.86 (Enriched zone for Cu) 

316 

  1.86–3.24 

316–645 

Fifth 

3.24  

645 (Enriched zone for Mo) 

>3.24 

>645 

Fig. 6. Geological zones (Cu distribution) including supergene enrichment (a) and hypo-
gene (c) with modified zonation models via C-V containing of supergene enrichment (b),
hypogene (d), main hypogene (e) and enriched hypogene (f). (Scale is in m

3

.)

background image

159

GEOLOGY AND CONCENTRATION-VOLUME FRACTAL MODELS OF Cu-Mo PORPHYRY DEPOSIT (IRAN)

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

type”.  As  a  result,  the  studied  mineralized
zones in the 3D model are allocated with bi-
nary codes (zero or one) which represent that
the  zones  with  the  code  number  of  zero  are
removed and the zones with the code number
of one will remain in the 3D model.

The  supergene  enrichment  zone  with

0.42 < Cu  concentrations  (starting  main  Cu
mineralization  based  on  C-V  model)  is  lo-
cated  in  small  areas    within  the  central  and
eastern  parts  of  the  deposit,  as  depicted  in
Fig. 6b,  as  can  be  seen,  the  supergene  en-
richment  zone  derived  via  the  C-V  model
has  a  volume  smaller  than  its  geological
equivalent model.

The correlation between the geological hy-

pogene zone and the C-V model indicate that
marginal  parts  of  the  geological  model  have
Cu  concentration 

0 .075 %  and  is  conse-

quently not considered as a hypogene miner-
alized  zone.  However,  the  main  hypogene
zone  with  Cu 0.42 %  is  located  in  the  cen-
tral, eastern and NW parts of the deposit es-
pecially  at  depth,  but  in  the  NE  part  of  the
deposit  it  approaches  the  surface.  The  en-
riched hypogene zone with Cu 1.8 % is situ-
ated  in  small  parts  of  the  central,  NW,  NE
and SE of the deposit, as illustrated in Fig. 6.

The  Mo  distribution  model  is  correlated

with the supergene enrichment and the hypo-
gene zones, as depicted in Fig. 7. The maxi-
mum  concentration  of  Mo  in  the  supergene
enrichment zone is 104 ppm and high values
of Mo are situated in the hypogene zone. The
main  Mo  mineralization  with  Mo 100 ppm
in  the  hypogene  zone  correlates  with  the
main  hypogene  zone  (Cu 0.42 %).  The  en-
riched Mo zone with Mo 645 ppm is located
in the central part of the deposit and associated
with the enriched hypogene zone (Cu 1.8 %),
as  shown  in  Fig. 7.  These  outcomes  indicate
that  the  enriched  mineralized  zone  is  located
within  the  hypogene  zone  especially  in  the
central, NW and NE parts of the deposit.

In order to validate the accuracy of the C-V

model, a correlation between the mineralog-
raphy  model  (for  chalcocite  and  chalcopy-
rite distributions) and the mineralized zones

Fig. 7.  Mo  distribution  in  supergene
enrichment  zone  (a),  hypogene  zone
based on Mo C-V model (b), hypogene
with Mo > 100 ppm (c), hypogene with
Mo > 316 ppm  (d)  and  Mo  enriched
zone (e). (Scale is in m

3

.)

was carried out by C-V model which showed that chalcocite
is  associated  with  the  supergene  enrichment  zone  and  chal-
copyrite is also located in the hypogene zone (Fig. 8). In ad-
dition, the chalcopyrite model with Cu 0.42 % has a strong
correlation  with  the  main  hypogene  zone,  as  depicted  in
Fig. 8e.

Application of logratio matrix

Carranza (2011) has proposed a logratio matrix to analyse

further calculation of spatial correlations between two binary

models. Using the mineralization model, an intersection op-
eration between a fractal mineralized zone model and differ-
ent  zones  in  geological  ore  model  was  performed  to  obtain
numbers of voxels corresponding to each of the four classes
of overlap zones as shown in the Table 2. Using the obtained
numbers of voxels, Type I error (T1E), Type II error (T2E),
and overall accuracy (denoted as OA) relates to the ability of
the analysis to barren host rocks (background) and mineral-
ized zones of the fractal models were estimated with respect
to  the  geological  ore  model.  Type I  error  (denoted  as  T1E)
relates  to  the  ability  of  the  analysis  to  barren  host  rocks

background image

160

YASREBI, AFZAL, WETHERELT, FOSTER and ESFAHANIPOUR

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

whereas Type II error (denoted as T2E) relates to the ability
of  the  analysis  to  mineralized  zones.  The  lower  both  errors
(i.e.  the  higher  value  for  OA)  are  the  better  ability  of  the
analysis  meanwhile  to  barren  host  rocks  and  mineralized
zones. The values for OA of C-V fractal and geological mod-
els  (alteration  and  hypogene  models)  were  compared  with
one another as follows.

Comparison between the hypogene zone obtained from the

geological  model  and  the  main  Cu  and  Mo  mineralized
zones  from  C-V  fractal  model  demonstrates  that  the  hypo-
gene  zone  has  better  correlation  with  the  main  Cu  mineral-
ized  zone  (Cu > 0.42%)  because  the  number  of  overlapping
voxels (A) in the main Cu mineralized zone obtained by C-V

model  (20,839  voxels)  is  higher  than  in
the  main  Mo  mineralized  zone  (16,990
voxels), as depicted in Table 3. The over-
all accuracy of the main Cu and Mo min-
eralized zone derived via the C-V fractal
model with respect to the hypogene zone
of the geological model is equal to 0.154
and 0.146 respectively.

Alterations play a fundamental role in

zone  identification  and  also  in  present-
ing  geological  models,  as  described  by
Lowell  &  Guilbert  (1970).  Correlation
(from OA results) between the main Cu
mineralized  zone  obtained  from  C-V
model  and  potassic  alteration  is  higher
than  phyllic  alteration  because  the  OA
for potassic and phyllic alterations have
been  determined  as  0.765  and  0.509  re-
spectively  (Table 4).  As  a  result,  the
higher values for overall accuracy in Ta-
bles 3 and 4 represent the higher overlap
between  geological  zones  with  mineral-
ized  zones  identified  by  the  C-V  fractal
model.

Validation  between  the  main  Mo  min-

eralized  zone  (Mo > 100 ppm)  based  on
the  C-V  fractal  model  and  alteration
zones  from  the  geological  model  indi-
cates  that  there  is  a  difference  between
the two alteration zones. Overall accuracy
for  the  potassic  and  phyllic  zones  has
been  determined  as  0.770  and  0.524  re-
spectively  (Table 5).  According  to  these
results,  the  main  elemental  mineralized
zones have better correlation with the po-
tassic alteration zone.

Conclusion

The  results  from  this  study  reveal  that

the hypogene zone is a major mineralized
zone within the Kahang Cu-Mo porphyry
deposit.  According  to  the  C-V  fractal
model,  the  main  threshold  values  for  Cu
and Mo are 0.42 % and 100 ppm, respec-

tively.  Enriched  Cu-Mo  mineralized  zones  with  Cu 1.8 %
and Mo 645 ppm are located in the central, NW and NE parts
within the hypogene zone. The supergene enrichment zone ex-
ists in small parts within the deposit, especially in the central
and eastern parts.

The supergene enrichment and hypogene zones delineated

by  the  C-V  model  correlate  well  with  the  alterations  and
mineralogical  data  shown  in  the  3D  models.  The  C-V  log-
log plots from the Kahang deposit show that there is a multi-
fractal model for Cu and Mo. Correlation between the results
of the C-V model and the chosen geological particulars show
that  the  supergene  enrichment  zone  has  a  high  correlation
within  the  chalcocite  accumulations  within  the  Kahang  de-

Fig. 8. Correlation between chalcocite (a),
chalcopyrite (b) and chalcopyrite  0.42 %
Cu  (e)  zones  with  supergene  enrichment
zone (c) and main hypogene zone (d) based
on C-V model. (Scale is in m

3

.)

background image

161

GEOLOGY AND CONCENTRATION-VOLUME FRACTAL MODELS OF Cu-Mo PORPHYRY DEPOSIT (IRAN)

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Table 2: Matrix for comparing performance of fractal modelling results with geological model. A, B, C, and D represent numbers of voxels
in overlaps between classes in the binary geological model and the binary results of fractal models (Carranza 2011).

Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

True positive (A) 

False positive (B) 

Fractal model 

Outside zone 

False negative (C) 

True negative (D) 

Type I error = C/(A+C) 

Type II error = B/(B+D) 

 

Overall accuracy = (A+D)/(A+B+C+D) 

 

Table 5: Overall accuracy (OA) with respect to potassic and phyllic alteration zones and main Mo mineralized zones obtained through the
C-V fractal model.

Table 3: Overall accuracy (OA) with respect to the hypogene zone resulted from the geological model and main Cu and Mo mineralized
zones obtained through the C-V fractal model.

Hypogene zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  20,839 

  3,348 

C-V fractal model of Cu 

main mineralized zone 

Outside zone 

C 411,164 D  54,576 

OA 0.154 

Hypogene zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  16,990 

  1,795 

C-V fractal model of Mo 
main mineralized zone 

Outside zone 

C 414,954 D  54,674 

 OA 

0.146 

 

Table 4: Overall accuracy (OA) with respect to potassic and phyllic alteration zones and main Cu mineralized zones obtained through the
C-V fractal model.

Potassic alteration zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  1,699 

  17,086 

C-V fractal model of Mo 

main mineralized zone 

Outside zone 

C 95,053 D 374,575 

OA 0.770 

Phyllic alteration zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  11,531 

    7,254 

C-V fractal model of Mo 
main mineralized zone 

Outside zone 

C 224,919 D 244,709 

 OA 

0.524 

 

posit.  The  main  hypogene  zone  has  an  association  with  the
chalcopyrite distribution model having Cu 0.42 %. Accord-
ing to the correlation between results driven by fractal mod-
elling and geological models by logratio matrix, the main Cu
and Mo mineralized zones generated by the C-V fractal model
have  a  strong  correlation  with  the  potassic  alteration  zone
with respect to overall accuracy.

Acknowledgments: The authors are grateful to the National
Iranian Copper Industries Co. (NICICO) for their permission
to  have  access  to  the  Kahang  deposit  dataset.  Additionally,
the authors would like to thank Dr. A. Saad Mohammadi the
former CEO of NICICO for his support. The authors would
like to thank the reviewers of this paper for their comments
and valuable remarks.

Potassic alteration zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  2,874 

  21,313 

C-V fractal model of Cu 

main mineralized zone 

Outside zone 

C 93,484 D 372,256 

OA 0.765 

Phyllic alteration zone of Geological model 

 

Inside zone 

Outside zone 

Inside zone 

  10,345 

  13,842 

C-V fractal model of Cu 
main mineralized zone 

Outside zone 

C 226,246 D 239,494 

 OA 

0.509 

 

background image

162

YASREBI, AFZAL, WETHERELT, FOSTER and ESFAHANIPOUR

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

References

Afzal  P.,  Khakzad  A.,  Moarefvand  P.,  Rashidnejad  Omran  N.,

Esfandiari  B.  &  Fadakar  Alghalandis  Y.  2010:  Geochemical
anomaly separation by multifractal modelling in Kahang (Gor
Gor) porphyry system, Central Iran. J. Geochem. Exploration
104, 34—46.

Afzal  P.,  Fadakar  Alghalandis  Y.,  Khakzad  A.,  Moarefvand  P.  &

Rashidnejad  Omran  N.  2011:  Delineation  of  mineralization
zones in porphyry Cu deposits by fractal concentration-volume
modeling. J. Geochem. Exploration 108, 220—232.

Afzal  P.,  Fadakar  Alghalandis  Y.,  Khakzad  A.,  Moarefvand  P.,

Rashidnejad Omran N. & Asadi Haroni H. 2012: Application of
power-spectrum-volume fractal method for detecting hypogene,
supergene enrichment, leached and barren zones in Kahang Cu
porphyry  deposit,  Central  Iran.  J.  Geochem.  Exploration  112,
131—138.

Agterberg F.P., Cheng Q. & Wright D.F. 1993: Fractal modeling of

mineral deposits. In: Elbrond J. & Tang X. (Eds.): 24th APCOM
Symposium Proceeding. Montreal, Canada, 43—53.

Agterberg F.P., Cheng Q., Brown A. & Good D. 1996: Multifractal

modeling of fractures in the Lac du Bonnet Batholith, Manitoba.
Computers and Geosciences 22, 497—507.

Alavi M. 1994: Tectonic of Zagros orogenic belt of Iran: new data

and interpretations. Tectonophysics 229, 211—238.

Ali Kh., Cheng Q. & Zhijun C. 2007: Multifractal power spectrum and

singularity  analysis  for  modelling  stream  sediment  geochemical
distribution patterns to identify anomalies related to gold miner-
alization  in  Yunnan  Province,  South  China.  Geochemistry:
Exploration, Environment, Analysis
 7, 4, 293—301.

Asghari O. & Hezarkhani A. 2008: Appling discriminant analysis to

separate the alteration zones within the Sungun porphyry cop-
per deposit. Asian J. Applied Sci. 8, 24, 4472—4486.

Beane  R.E.  1982:  Hydrothermal  alteration  in  silicate  rocks.  In:

Titley S.R. (Ed.): Advances in geology of the porphyry copper
deposits, Southwestern North America. The University of Arizona
Press
, Tucson, 117—137.

Berberian  M.  &  King  G.C.  1981:  Towards  a  paleogeography  and

tectonic evolution of Iran. Canad. J. Earth Sci. 18, 210—265.

Berger  B.R.,  Ayuso  R.A.,  Wynn  J.C.  &  Seal  R.R.  2008:  Prelimi-

nary  model  of  porphyry  copper  deposits.  USGS,  Open-File
Report
, 1—1321.

Carranza E.J.M. 2008: Geochemical anomaly and mineral prospec-

tivity mapping in GIS. Handbook of exploration and environ-
mental geochemistry. Vol. 11. Elsevier, Amsterdam, 1—351.

Carranza  E.J.M.  2009:  Controls  on  mineral  deposit  occurrence  in-

ferred from analysis of their spatial pattern and spatial associa-
tion with geological features. Ore Geol. Rev. 35, 383—400.

Carranza  E.J.M.  2011:  Analysis  and  mapping  of  geochemical

anomalies  using  logratio-transformed  stream  sediment  data
with censored values. J. Geochem. Exploration 110, 167—185.

Carranza E.J.M. & Sadeghi M. 2010: Predictive mapping of prospec-

tively and quantitative estimation of undiscovered VMS deposits
in Skellefte district (Sweden). Ore Geol. Rev. 38, 219—241.

Carranza E.J.M., Owusu E. & Hale M. 2009: Mapping of prospec-

tivity and estimation of number of undiscovered prospects for
lode-gold, southwestern Ashanti Belt, Ghana. Mineralium Depos.
44, 8, 915—938.

Cheng  Q.  1999:  Spatial  and  scaling  modelling  for  geochemical

anomaly separation. J. Geochem. Exploration 65, 3, 175—194.

Cheng  Q.  2007:  Mapping  singularities  with  stream  sediment

geochemical  data  for  prediction  of  undiscovered  mineral  de-
posits  in  Gejiu,  Yunnan  Province,  China.  Ore  Geol.  Rev.  32,
314—324.

Cheng Q. & Agterberg F.P. 2009: Singularity analysis of ore-mineral

and toxic trace elements in stream sediments.  Computers and
Geosciences
 35, 2, 234—244.

Cheng Q., Agterberg F.P. & Ballantyne S.B. 1994: The separation

of geochemical anomalies from background by fractal methods.
J. Geochem. Exploration 51, 109—130.

Cox  D.  &  Singer  D.  1986:  Mineral  deposits  models.  U.S.  Geol.

Surv. Bull., 1—1693.

Daneshvar Saein L., Rasa I., Rashidnejad Omran N., Moarefvand P.

& Afzal P. 2012: Application of concentration-volume fractal
method in induced polarization and resistivity data interpreta-
tion  for  Cu-Mo  porphyry  deposits  exploration,  case  study:
Nowchun  Cu-Mo  deposit,  SE  Iran.  Nonlinear  Processes  in
Geophysics
 19, 431—438.

Dargahi  S.,  Arvin  M.,  Pan  Y.  &  Babaei  A.  2010:  Petrogenesis  of

post-collisional  A-type  granitoids  from  the  Urumieh—Dokhtar
magmatic assemblage, Southwestern Kerman, Iran: Constraints
on  the  Arabian—Eurasian  continental  collision.  Lithos  115,
190—204.

David  M.  1977:  Geostatistical  ore  reserve  estimation.  Elsevier,

Amsterdam, 1—283.

Goncalves  M.A.,  Mateus  A.  &  Oliveira  V.  2001:  Geochemical

anomaly  separation  by  multifractal  modeling.  J.  Geochem.
Exploration
 72, 91—114.

Journel A.G. & Froidevaux R. 1982: Anisotropic hole-effect model-

ling. Mathematical Geol. 14, 217—239.

Lauwerier H. 1991: Fractals: Images of chaos. Princeton University

Press, New Jersey, 1—240.

Li C., Ma T. & Shi J. 2003: Application of a fractal method relating

concentrations  and  distances  for  separation  of  geochemical
anomalies  from  background.  J.  Geochem.  Exploration  77,
167—175.

Lima A., De Vivo B., Cicchella D., Cortini M. & Albanese S. 2003:

Multifractal IDW interpolation and fractal filtering method in
environmental studies: an application on regional stream sedi-
ments  of  (Italy),  Campania  region.  Applied  Geochem.  18,
1853—1865.

Lowell J.D. 1968: Geology of the Kalamazoo orebody, San Manuel

district, Arizona. Economic Geol. 63, 645—654.

Lowell  J.D.  &  Guilbert  J.M.  1970:  Lateral  and  vertical  alteration-

mineralization  zoning  in  porphyry  ore  deposits.  Economic
Geol
. 65, 373—408.

Lucido G., Caponetti E. & Triolo R. 1991: Fractality as a working

tool for petrology: small-angle neutron scattering experiments
to  detect  critical  behaviour  of  magma.  Geol.  Carpathica  42,
85—91.

Mandelbrot B.B. 1983: The fractal geometry of nature. W.H. Freeman,

San Fransisco, 1—468.

Melfos V., Vavelidis M., Christo des G. & Seidel E. 2002: Origin and

evolution of the Tertiary Maronia porphyry copper-molybdenum
deposit, Thrace, Greece. Mineralium Depos. 37, 648—668.

Nash J.T. 1976: Fluid inclusion petrology-data from porphyry cop-

per  deposits  and  applications  to  exploration.  U.S. Geol.  Surv.
Prof. Pap
., Vol. 907-D, 1—16.

Ortega O.J., Marrett R. & Laubach S.E. 2006: A scale-independent

approach  to  fracture  intensity  and  average  fracture  spacing.
Amer. Assoc. Petrol. Geol. Bull. 90, 2, 193—208.

Rashidnejad Omran N., Afzal P., Harati H., Moarefvand P., Asadi

Haroni H. & Daneshvar Saeein L. 2011: Application of power-
law  frequency  fractal  model  in  determination  of  vertical
geochemical  distribution  of  Cu  in  Kahang  porphyry  deposit,
Central Iran. J. Mining and Metallurgy 47A, 1, 1—8.

Roedder E. 1971: Fluid inclusion studies on the porphyry-type ore

deposits  at  Bingham,  Utah,  Butte,  Montana,  and  Climax,
Colorado. Econ. Geol. 66, 98—120.

Schwartz  G.M.  1947:  Hydrothermal  alteration  in  the  “porphyry

copper” deposits. Econ. Geol. 42, 319—352.

background image

163

GEOLOGY AND CONCENTRATION-VOLUME FRACTAL MODELS OF Cu-Mo PORPHYRY DEPOSIT (IRAN)

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA

GEOLOGICA CARPATHICA, 2013, 64, 2, 153—163

Shahabpour J. 1994: Post-mineral breccia dyke from the Sar-Cheshmeh

porphyry  copper  deposit,  Kerman,  Iran.  Explor.  and  Mining
Geol
. 3, 39—43.

Shen  W.  &  Zhao  P.  2002:  Theoretical  study  of  statistical  fractal

model  with  applications  to  mineral  resource  prediction.
Computers and Geosciences 28, 369—376.

Sillitoe R.H. 1997: Characteristics and controls of the largest por-

phyry copper-gold and epithermal gold deposits in the circum-
Pacific region. Australian J. Earth Sci. 44, 373—388.

Sim B.L., Agterberg F.P. & Beaudry C. 1999: Determining the cut

off between background and relative base metal contamination
levels using multifractal methods. Computers and Geosciences
25, 1023—1041.

Spalla M.I., Morotta A.M. & Gosso G. 2010: Advances in interpreta-

tion of geological processes: refinement of multi-scale data and
integration in numerical modelling. Geol. Soc. London, 1—240.

Stocklin J.O. 1977: Structural correlation of the Alpine ranges be-

tween  Iran  and  Central  Asia.  Mem.  Hors  Service  Soc.  Geol.
France 8, 333—353.

Tabatabaei S.H. & Asadi Haroni H. 2006: Geochemical characteris-

tics  of  Gor  Gor  Cu-Mo  porphyry  system.  25th  Iranian
Symposium on Geosciences, Geological Survey of Iran
, 1—60.

Takayasu  H.  1990:  Fractals  in  the  physical  sciences.  Manchester

University Press, Manchester and New York, 1—176.

Turcotte D.L. 1986: A fractal approach to the relationship between

ore grade and tonnage. Econ. Geol. 18, 1525—1532.

Ulrich  T.,  Gunther  D.  &  Heinrich  C.A.  2001:  The  evolution  of  a

porphyry Cu—Au deposit, based on La-ICP-MS analysis of fluid
inclusions, Bajo de la Alumbrera, Argentina. Econ. Geol.  96,
1743—1774.

Wang  Q.F.,  Deng  J.,  Liu  H.,  Wang  Y.,  Sun  X.  &  Wan  L.  2011:

Fractal  models  for  estimating  local  reserves  with  different
mineralization  qualities  and  spatial  variations.  J.  Geochem.
Exploration
 108, 196—208.

Wilson A.J., Cooke David R., Harper B.J. & Deyell C.L. 2007: Sulfur

isotopic zonation in the Cadia district, southeastern Australia:
exploration  significance  and  implications  for  the  genesis  of
alkalic porphyry gold-copper deposits. Mineralium Depos. 42,
465—487.

Yamamoto  J.K.  2000:  An  alternative  measure  of  the  reliability

of  Ordinary  Kriging  Estimates.  Mathematical  Geology  32,
489—507.

Zuo R. 2011: Decomposing of mixed pattern of arsenic using fractal

model  in  Gangdese  belt,  Tibet,  China.  Applied  Geochem.  26,
271—273.

Zou R., Cheng Q. & Xia Q. 2009: Application of fractal models to

characterization  of  vertical  distribution  of  geochemical  ele-
ment concentration. J. Geochem. Exploration 102, 1, 37—43.

Appendix

Full names of all abbreviations in the manuscript content.

ALL ALLUVIUM 

ARG ARGILLIC 

ANS ANDESITE 

CAL 

CALCITIZED 

ANS–D ANDESITE–DIORITE 

CHL 

CHLORITIC 

CLS 

CORE LOSS 

NA 

Not Available 

DAC DACITE 

PHY 

PHYLLIC 

DIO DIORITE 

POT 

POTASSIC 

GRD GRANODIORITE 

PRP  PROPYLITIC 

QAN QUARTZ 

ANDESITE 

QCS 

QUARTZ–CHLORITE–SERICITE 

QAN–D QUARTZ 

ANDESITE–DIORITE 

SER 

SERICITIC 

QDI 

QUARTZ DIORITE 

SLC 

SILCIFIC (SILICIC) 

 

 
 

 
 
 

Lithology 

 

 

 
 

TUF TUFF 

Alteration 

 

 

HYP HYPOGENE 

CCA 

CHRYSOCOLLA 

LEA LEACHED 

CHA 

CHALCOCITE 

LEA–HYP LEACHED–HYPOGENE 

COV 

COVELLITE 

LEA–OXI LEACHED–OXIDE 

CPR 

CUPRITE 

LEA–SUP LEACHED–SUPERGENE 

CPY 

CHALCOPYRITE 

NA 

Not Available 

FEX 

IRON OXIDE 

OXI–SUP OXIDE–SUPERGENE 

LIM 

LIMONITE 

SUP–HYP SUPERGENE–HYPOGENE 

MAL 

MALACHITE 

MDL MOLYBDENITE 

NTS NEOTOCITE 

PYY PYRITE 

Zonation 

 

Mineralization 

TRT TENORITE