Fresia, Bastien (2013). Analyses multivariées de données de forage de la région de Matagami, Québec. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de la terre, 166 p.
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Résumé
Il est courant dans l'industrie pétrolière d'acquérir de larges banques de données petrophysico-chimiques en diagraphies, dans le but de définir et de classer les faciès sédimentaires des
réservoirs par des méthodes statistiques et géostatistiques. Mais cette pratique est beaucoup plus
rare en exploration minérale alors que le forage au diamant est un élément majeur du processus
d'exploration et de définition d'un gisement ainsi que de ses roches encaissantes. Au fil des ans,
des kilomètres de carottes s'accumulent, sans que beaucoup d'informations autres que la
description visuelle du géologue et les teneurs en métaux des zones minéralisées ne soient
typiquement obtenues. Pourtant, beaucoup de renseignements peuvent être tirées des analyses
physico-chimiques des parties non échantillonnées. Ceci peut être utile pour de nombreuses
applications géoscientifiques telles que la modélisation géologique et géophysique 2D et 3D, la
réinterprétation des mesures géophysiques, la caractérisation spatiale de l'altération
hydrothermale ou la chimico-stratigraphie.
Dans ce contexte, l'INRS-ETE s'est doté d'un Laboratoire mobile de caractérisation
physique, minéralogique et chimique des roches (LAMROC) qui permet de mesurer, directement
sur le site d'entreposage des carottes, de manière non-destructive et quasi-simultanée, la densité,
la susceptibilité magnétique, la géochimie et la minéralogie des carottes de forage. Une analyse
multiparamétrique à haute résolution de carottes de forage a été réalisée dans la région de
Matagami, camp minier du nord de la Sous-Province de l'Abitibi riche en gisements de sulfures
massifs volcanogènes (SMV). Dix forages d'exploration ont pu être analysés, ce qui a généré
environ 26 000 mesures de densité, de susceptibilité magnétique, et de spectrométrie infrarouge
et visible, et environ 12000 mesures géochimiques couvrant plus de 7000 m de carottes réparties
dans la région.
La grande quantité de mesures physico-chimiques colocalisées ne permet pas de faire une
analyse et une interprétation complète «à la main». Les méthodes d'analyses statistiques
multivariées peuvent être utilisées pour regrouper .les points de mesures et s'avèrent donc très
utiles pour l'interprétation simultanée de l'ensemble des données. L'approche proposée ici est
basée sur le partitionnement de données («cluster analysis ») et l'analyse en composantes
principales (ACP). Le partitionnement de données est utilisé pour grouper les points de données
par classes (pseudo-lithologies) en fonction de leur signature physique et géochimique. Ceci
permet de proposer un pseudo-log des lithologies primaires. L'utilisation de cette approche sur
un ou plusieurs forages en montre l'efficacité à séparer les lithologies majeures autant que les
intrusions de faible épaisseur, avec une bonne résolution, même lorsqu'elles présentent des
paramètres physico-chimiques proches. L'ACP est utile afin de déterminer la zonation de
l'altération le long des forages par l'étude des tendances dues aux variables décrivant l'altération
au sein du jeu de données. Ceci permet alors de créer un modèle d'altération au sein des forages
analysés mettant en avant les zones d'intérêt. Pour chacune de ces analyses, le choix des
variables descriptives utilisées est primordial et doit être réalisé rigoureusement par l'utilisateur
selon ses connaissances et les objectifs recherchés. L'ensemble de ces analyses sont regroupées
dans une interface graphique permettant une répétabilité et une constance des analyses et
fournissant un outil pour le traitement, l'analyse et l'affichage des données et des résultats.
Au final, en combinant les approches statistiques et classiques, l'utilisation des données
acquises avec le LAMROC permet de discriminer spatialement, à haute résolution et sur
l'ensemble du forage carotté, les lithologies et les altérations liées à la mise en place de
gisements de SMV.
The use of downhole logging to acquire large petro-physical databases is common in the oil
industry. This allows definition and classification of sedimentary facies of the hydrocarbon
reservoirs using statistical and geostatistical approaches. But such measurements are much
scarcer in mineraI exploration, although diamond drilling is widely used to explore and define
ore deposits and their host rocks. Over time, kilometers of rock cores accumulate without much
information being acquired other than the visual description and metal contents of mineralized
zones. However, it is possible to get more data from the non-sampled parts. These data can be
useful for many geoscientific applications such as 2D and 3D geophysical and geological
modeling, geophysical reinterpretations, spatial characterization of hydrothermal alteration or
chemo-stratigraphy.
In this context, INRS-ETE has set up a mobile laboratory for the physical, chemical and
mineralogical characterization of rocks which allows the measurement, directly on core storage
sites, non-destructively and nearly simultaneously, of the density, magnetic susceptibility,
geochemistry and mineralogy of the drill cores. A high resolution multiparameter survey was
carried out on rock cores from the Matagami region, a mining camp situated in the northern part
of the Abitibi Subprovince and rich in volcanogenic massive sulfide (VMS) deposits. The cores
from ten drill holes have been analyzed, generating around 26 000 measurements of density,
magnetic susceptibility and infrared to visible light spectrometry, and almost 12 000
geochemical measurements covering more than 7 000 meters of cores distributed in the region.
The large amount of colocated physical and chemical measurements doesn't allow the user to
completely interpret and analyze the data by classical means. Multivariate statistical analyses can
be used for the classification of measurements into groups and are therefore very useful for the
simultaneous interpretation of the entire dataset. The approach proposed here is based on data
partitioning ("cluster analysis") and Principal Components Analysis (PCA). The cluster analysis
is used to group the data points into classes that can be interpreted as lithologies on the basis of
their physico-chemical signatures. This allows us to propose geological pseudo-Iogs of the
primary lithologies. The use of this approach on one or several drill holes shows its efficiency to
separate major lithologies as well as thin intrusions with a good resolution, even when they
display similar physico-chemical parameters. PCA is useful in deciphering alteration zoning
along the cores through the study of tendencies due to variables describing the alteration. This
allows an alteration model to be created in analyzed drill holes, highlighting areas of interest. For
each of these statistical analyses, the choice of the descriptive variables used is critical and must
be done rigorously by the user according to his knowledge and the objectives of the
investigation. All the algorithms are implemented in a graphic interface allowing repeatability
and consistency as well as providing a tool for processing, analyzing and displaying the data and
results.
The combination of traditional and statistical approaches to interpret the data acquired with
the mobile laboratory allows a spatial discrimination, at high resolution, of the lithologies and the
alteration linked with VMS deposits.
Type de document: | Thèse Mémoire |
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Directeur de mémoire/thèse: | Ross, Pierre-Simon |
Co-directeurs de mémoire/thèse: | Gloaguen, Erwan |
Mots-clés libres: | données multivariées; géologie; LAMROC; lithologie; forage; sulfures massifs volcanogènes; Matagami |
Centre: | Centre Eau Terre Environnement |
Date de dépôt: | 27 sept. 2013 20:58 |
Dernière modification: | 07 juin 2023 18:07 |
URI: | https://espace.inrs.ca/id/eprint/1534 |
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