Rastreamento da origem do ouro : uma nova abordagem de identificação baseada em topologia e machine learning aplicada a dados geoquímicos de ouro

Abstract

A produção de ouro pode ser obtida por meio de três figuras principais: mineração artesanal, mineração industrial e mineração ilegal, que pode ser obtida de vários depósitos de minério. Normalmente, a mineração ilegal traz problemas ambientais, sociais e econômicos que podem variar de locais a nacionais. Portanto, torna-se imperativo garantir uma cadeia de produção responsável, desde o depósito até as mãos do consumidor. Esta pesquisa demonstra o potencial transformador da integração de técnicas analíticas avançadas, modelagem geoquímica e aprendizado de máquina para desvendar as complexidades da gênese do depósito de ouro, aprimorar a rastreabilidade e apoiar aplicações forenses. As assinaturas geoquímicas derivadas de elementos residuais, incluindo Ag, Bi, Cu, Fe, Ni, Pb, Pd, Pt, Sb e Te, revelam percepções exclusivas sobre as condições físico-químicas da formação do ouro e permitem uma classificação robusta dos tipos de depósitos. Com o modelo otimizado de rede neural artificial (ANN), o OreGenes associa efetivamente as amostras de ouro ao seu depósito original. Ao mesmo tempo, as técnicas de aprendizagem múltipla, como a UMAP combinada com a distância de Hellinger, revelam relações geoquímicas em toda a cadeia de produção. Essas abordagens destacam o impacto dos processos industriais na assinatura química do ouro e fornecem ferramentas essenciais para o combate ao tráfico ilícito de ouro. A metodologia foi validada por meio de estudos de caso, como o depósito Água Branca, em que o aprendizado de máquina apoiou sua reclassificação como um depósito orogênico. Embora a pesquisa ressalte a utilidade das ferramentas computacionais em geoquímica, ela enfatiza a importância de conjuntos de dados abrangentes, métodos geológicos tradicionais e aplicativos acessíveis para uma adoção mais ampla. Ao unir geoquímica, aprendizado de máquina e geologia forense, este trabalho avança na classificação de depósitos de ouro, aprimora o rastreamento de proveniência e fortalece os esforços em investigações forenses.