Lateritik demir-nikel maden yataklarının coğrafik ağırlıklı regresyon yöntemiyle modellenmesi
Modelling of lateritic iron-nickel ore deposits with geographically weighted regression method
Yazar: GAEL CALO SINDA NGBANGANDIMBO
Danışman: PROF. DR. ADNAN KONUK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Maden İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining

Özet:
Gelecek 20 yılda dünyada ve Türkiye'de çelik üretimi, elektrikli araçlar ve enerji depolama alanındaki gelişmelerle birlikte nikel ihtiyacının iki katına çıkacağı tahmin edilmektedir. Dünyanın ve Türkiye'nin en büyük nikel kaynakları ise, ultramafik kayaların kimyasal ayrışması sırasında oluşan, bünyesinde demir, kobalt, mangan v.d. metalikleri de içeren nikel laterit yataklarında bulunmaktadır. Bu nedenle, polimetalik lateritik nikel yataklarında kaynak araştırmalarının yoğunlaştırılması ve üretilebilir yeni nikel kaynakların ortaya çıkarılması gerekmektedir. Bu aşamada, polimetalik lateritik nikel yataklarının kaynak tahminlemelerinde kullanılabilecek en uygun yöntemin seçimi büyük öneme sahiptir.
Bu çalışmada, yüzey toprak analiz verilerinin mekansal modellemesinde yaygın olarak kullanılan coğrafi bilgi sistemleri (CBS) modelleme yöntemlerinden olan Coğrafik Ağırlıklı Regresyon (GWR) yönteminin, yüzeye yakın lateritik demir-nikel yataklarında da uygulanabilir olup olmadığının araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, Eskişehir Sivrihisar-Mihalıççık ilçesinde bulunan Adatepe lateritik demir-nikel yatağının kaynak modellemesi GWR yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş ve GWR yönteminin uygulanabilirliği Ordinary Kriging (OK) ve Co-Kriging (CK) yöntemleriyle performans karşılaştırması yapılarak araştırılmıştır. Blok tahminlerinin performans karşılaştırmaları sonucunda, OK ve CK yöntemlerinin düşük tenörlü bölgelerde daha yüksek tenörlü ve yüksek tenörlü bölgelerde daha düşük tenörlü tahminleri yapılmasına neden olduğu, GWR yöntemi ile ise düşük tenörlü bölgelerde bu tenörlere yakın tenörlü ve yüksek tenörlü bölgelerde daha düşük tenörlü tahminler yapılabildiği tespit edilmiştir. Poli-metalik maddeler de içeren lateritik demir-nikel yataklarında GWR yöntemiyle daha gerçekçi tenör tahminleri yapılabileceği ortaya çıkmaktadır.

Abstract:
It is estimated that in the next 20 years, the global and Turkish demand for nickel will double due to advancements in steel production, electric vehicles, and energy storage. The world's and Turkey's largest nickel resources are found in nickel laterite deposits, which form during the chemical weathering of ultramafic rocks and contain iron, cobalt, manganese, and other metallic elements. Therefore, it is essential to intensify resource exploration in polymetallic lateritic nickel deposits and discover new, economically viable nickel sources. At this stage, selecting the most suitable method for resource estimation of polymetallic lateritic nickel deposits is of great importance.
In this study, the aim was to investigate whether the Geographically Weighted Regression (GWR) method, which is one of the geographic information system (GIS) modeling techniques widely used in the spatial modeling of surface soil analysis data, can also be applied to near-surface lateritic iron-nickel deposits. For this purpose, the resource modeling of the Adatepe lateritic iron-nickel deposit, located in the Sivrihisar-Mihalıççık district of Eskişehir, was conducted using GWR methods, and the applicability of the GWR method was evaluated by comparing its performance with the Ordinary Kriging (OK) and Co-Kriging (CK) methods.As a result of the performance comparisons of block estimates, it was found that the OK and CK methods tended to overestimate low-grade regions and underestimate high-grade regions, while the GWR method provided estimates closer to the actual grades in low-grade regions and slightly underestimated high-grade regions. It was concluded that more realistic grade estimates could be achieved in lateritic iron-nickel deposits, which also contain polymetallic materials, using the GWR method.