Gomez, Kevin (2026) Mineral Prospectivity Mapping of Porphyry Copper Systems in the Arabian Shield a Graph-Based Deep Learning Approach. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Mineral Prospectivity Mapping of Porphyry-related Copper Systems in the Arabian Shield - A Graph Based Deep Learning Approach.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only until 16 August 2027. Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial. Download (7MB)

Arabic Abstract

يُعد النحاس عنصراً أساسياً في التحول العالمي نحو الطاقة النظيفة، إلا أن الطلب المستقبلي عليه يُتوقع أن يتجاوز الإمدادات الحالية. وفي المملكة العربية السعودية، يمثل الدرع العربي منطقة واعدة للاستكشاف، غير أن إمكاناته لاحتضان تمعدنات النحاس المرتبطة بالبورفيري ما تزال غير مؤكدة بسبب ندرة الرواسب المؤكدة وتعقيد جيولوجيته النيوبروتيروزوية. تطور هذه الرسالة منهجية من مرحلتين، تبدأ بمقارنة الأنماط الجيوكيميائية المرتبطة بالنحاس عبر الدرع العربي، ثم تطبق رسم خرائط الإمكانات المعدنية داخل إقليم الرين. استخدم التحليل الإقليمي نحو 47,000 عينة من رواسب الأودية لتقييم توزيع النحاس وارتباطه بالعناصر الدالة. وأظهر إقليم الرين أقوى مزيج من ارتفاع مستويات النحاس، واستمرار ارتباط النحاس بالذهب، وضعف ارتباط النحاس بالزنك تدريجياً مع زيادة تراكيز النحاس. وبالاقتران مع بيئته الصهارية القوسية وانتشار الصخور المتداخلة، حددت هذه النتائج إقليم الرين بوصفه الإقليم الأكثر ملاءمة للتقييم التفصيلي. داخل إقليم الرين، جرى دمج البيانات الجيولوجية والجيوفيزيائية والتركيبية والجيوكيميائية ضمن أكثر من 112,000 خلية مكانية. ومُثلت كل خلية على شكل رسم بياني لنظام معدني يصف العلاقات بين النشاط الصهاري، ومصادر الفلزات، والمسارات التركيبية، والبيئات الحاضنة الملائمة. ودُرب نموذج غير خاضع للإشراف قائم على التعلم العميق باستخدام الرسوم البيانية، من دون استخدام مواقع التمعدن كتصنيفات تدريبية. وبعد التدريب، استُخدم موقعان في جبل العتيبي كتوقيعين مرجعيين لتحديد المناطق المتشابهة جيولوجياً. وحددت الخريطة الناتجة عشر مناطق مستهدفة. وأظهرت المقارنة مع نموذج مرجعي ذي سمات مسطحة أن النهج القائم على الرسوم البيانية أنتج نمطاً مكانياً أكثر تمايزاً، في حين وفرت مؤشرات التحول السطحي المستخلصة من بيانات لاندسات دعماً مستقلاً لبعض المناطق المستهدفة. وتوفر هذه المنهجية إطاراً واضحاً وشفافاً لتحديد أولويات الاستكشاف اللاحق في الأقاليم محدودة البيانات.

English Abstract

Copper is essential to the global energy transition, but future demand is expected to exceed current supply. In Saudi Arabia, the Arabian Shield is an exploration frontier, although its potential for porphyry-related copper mineralization remains uncertain because confirmed deposits are scarce and its Neoproterozoic geology is complex. This thesis develops a two-stage workflow that first compares copper-related geochemical patterns across the Arabian Shield and then applies mineral prospectivity mapping within the Ar Rayn terrane. The regional analysis used around 47,000 stream-sediment samples to evaluate copper distribution and its association with pathfinder elements. Ar Rayn showed the strongest combination of elevated copper levels, persistent copper-gold association, and weakening copper-zinc association at progressively higher concentrations. Together with its arc-related magmatic and intrusive setting, these results identified Ar Rayn as the strongest terrane for detailed evaluation. Within Ar Rayn, geological, geophysical, structural, and geochemical information was integrated across more than 112,000 spatial cells. Each cell was represented as a mineral-system graph describing relationships among magmatism, metal sources, structural pathways, and favorable host environments. An unsupervised graph-based deep learning model was trained without using mineral occurrences as labels, and two Jabal Al Utaybi occurrences were used after training as reference signatures to identify geologically similar areas. The resulting map delineated ten target areas. Comparison with a flat-feature baseline showed that the graph-based approach produced a more differentiated pattern, while independent Landsat alteration indicators provided surface support for selected targets. The workflow provides a transparent framework for prioritizing further exploration in data-sparse terranes.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Earth Sciences
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Geosciences
Thesis Advisor:	Ardiansyah Koeshidayatullah,
Thesis Committee Members:	Basem Elsafty, Hamed Gamaleldien,
Depositing User:	KEVIN GOMEZ
Date Deposited:	17 Aug 2026 10:45
Last Modified:	17 Aug 2026 10:45
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144707