Hücresel Yapay Sinir Ağları (HYSA) Yöntemi Kullanarak Sivas-Divriği Bölgesi Akdağ Demir Cevherinin Rezervinin İncelenmesi

Abstract

Bilindiği gibi gravite ve manyetik prospeksiyon yöntemlerinde rejyonal ve rezidüel alanların ayırımı önemli bir konudur. Amaç, incelenen derinlikteki cisimlerin gerçek yapılarını, özelliklerini en az hata ile belirlemektir. Bu çalışmada, iki boyutlu görüntülerin belirli özelliklerinin ortaya çıkarılmasını sağlayan , ön eğitim gerektiren ve görüntü işlemede oldukça sık kullanılan bir yöntem olan Hücresel Yapay Sinir Ağ (CNN) yaklaşımı sunuldu. CNN metodu ile istediğimiz derinlikteki yapıları gürültüden arındırılabilir ve istediğimiz derinlikteki rezidüel yapıları görüntülememiz mümkündür. Burada, Sivas bölgesi Divriği Akdağa demir yatağın tam üstünde yapılan gravite etüdünden elde edilen Bouguer anomali haritasına CNN yöntemi kullanılarak ayrım yapılmış ve Rezidüel anomali haritası elde edilmiştir. Rezidüel anomali haritasındaki kapantılara bakıldığında demir cevherinin bu bölgelerde yoğunlaştığını görürüz. Burada, Sivas-Akdağ demir cevherinin rezidüel anomali harıtası CNN görüntü işleme yöntemi ile incelenmiş ve Maden Teknik Arama Enstitüsünün (MTA) bu bölgede yapmış olduğu sondajlardan elde edilen bilgilerle son derece iyi bir uyum sağlanmıştır.