g-ROKY: Maden kaynak kestiriminde homojen ortam modellenmesine yönelik yeni bir yöntemin geliştirilmesi
g-ROKY: Developing a new method for domain modeling in mineral resource estimation
Yazar: HAMZA KIVRAK
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH ERHAN TERCAN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Maden kaynak kestiriminin önemli adımlarından biri maden yatağında birbirine benzer dağılım gösteren tenör, litolojik, mineralojik zonların varlığının sorgulanması ve tespit edilmesidir. Bu zonların homojenlik gösterdiği alanları belirlemenin kestirim kalitesini arttırdığı bilinmektedir. Literatürde maden yataklarında homojen ortamların tespit edilmesi amacıyla kullanılan yöntemler yalnızca örneklemdeki homojen birimlere ilişkin kategorik değişkenleri ve konumsal özellikleri dikkate alarak bir sınıflandırma yapmaktadır. 
Tezin amacı, maden yataklarındaki homojen ortamların kestiriminde tenör değişkenlerini de hesaba katan yeni yöntemler geliştirmektir. Bu amaçla, Rastlantı Ormanı (RO) yöntemi ile Krigleme yönteminin birleştirilmesine dayanan iki yöntem geliştirilmiştir. Bunlardan Rastlantı Ormanı + Krigleme yöntemi (ROKY), örneklemdeki tenörlerle kategorik değişken arasındaki ilişkinin RO ile tanımlanması, örneklenmemiş lokasyonlardaki tenörlerin Ortalamasız Krigleme yöntemi ile kestirilmesi ve kestirim değerlerinin RO'ya beslenmesi adımlarını içerir. Gruplandırılmış Rastlantı Ormanı + Krigleme yöntemi (g-ROKY) ise hatalı sınıflandırmalara yol açan Kriglemenin törpüleme (smoothing) etkisini azaltmak için geliştirilmiştir. ROKY'den farklı olarak orijinal ve kriglenmiş verilerin standartlaştırılarak gruplanmasına, gruplanmış verilerle RO'nun oluşturulması ve homojen ortamların tayinine dayanır. 
İki yeni yöntemin uygulanabilmesi ve elde edilen sonuçların analiz edilebilmesi için bir MATLAB programı kodlanmıştır. 
Geliştirilen yöntemler, kamuya açık Jura veri kümesi ile İğdekuzu linyit sahasında uygulanmış ve test edilmiştir. Yapılan sınıflandırmalar standart bir yaklaşım olan İndikatör Krigleme yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan yöntemler içinde             g-ROKY gerçek homojen ortamlara en yakın kestirim değerleri üreten yöntem olmuştur.

Abstract:
One of the crucial steps of mineral resource estimation is to examine and determine the presence of domains which have similar grade, lithological and/or mineralogical distribution in mineral deposits. It is well known that defining the domains improves estimation quality. The methods traditionally used in modeling domains only take categorical variables of domains and their spatial relations into account.
The objective of thesis is to develope new methods considering grade variable in domain modeling. For this purpose, two methods are developed, based on combination of Random Forest (RF) and Ordinary Kriging. The first method, called as ROKY (Random Forest + Kriging); includes the stages of defining the relationship between grades and categorical variable by RF, estimating the grade values at unsampled locations by Ordinary Kriging and feeding the estimated values into RF. The second method, g-ROKY (Grouped Random Forest + Kriging); is developed for  avoiding the smoothing effect of kriging which causes misclassifications. g-ROKY, different from ROKY, is based on grouping the sample and kriged estimates in standardized form, constructing RO by grouped data and finally determination of the domains. 
A MATLAB script is written in order to apply the two methods and to analyze the results obtained.
The methods are applied to public domain Jura data set and also İğdekuzu Lignite Field. In addition, the classifications made by these two methods are compared with traditional Indicator Kriging method. Within the compared methods, g-ROKY is the method that produces the closest estimation values to true domains.