Application of artificial intelligence to the prospecting of Pb-Zn deposits in Algeria and metallogenic implications / Selma Remidi (2026)

Public ISBD Titre : Application of artificial intelligence to the prospecting of Pb-Zn deposits in Algeria and metallogenic implications Type de document : document électronique Auteurs : Selma Remidi, Auteur ; Abdelhak Boutaleb, Directeur de thèse ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2026 Importance : 1 fichier PDF (9.9 Mo) Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Génie Minier : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026 Bibliogr. p. 127-156 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : MPM Pb-Zn Artificial intelligence Polymetallic Mineral prospectivity Machine Learning Deep Learning Index. décimale : D000226 Résumé : In the current global context of increasing demand for base metals, mineral exploration has become a high-risk and capital-intensive strategic priority for Algeria’s economic diversification. The primary objective of this study is to reduce exploration uncertainty by identifying and mapping undiscovered Lead–Zinc (Pb–Zn) mineral potential in Northeast Algeria. This research represents the first comprehensive application of multiple predictive modeling approaches for Mineral Prospectivity Mapping (MPM) in the region, capitalizing on its complex tectono-sedimentary and magmatic framework to support informed mining investment decisions. To achieve this objective, a robust multi-criteria GIS-based framework was developed to compare two distinct modeling paradigms. Knowledge-driven approaches, including the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Logic, were employed to translate expert geological knowledge and metallogenic concepts (Source–Drain–Trap) into spatial predictions. In parallel, data-driven models were implemented using advanced machine learning algorithms, namely Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Convolutional Neural Networks (CNN). These models were further enhanced through a Stacking ensemble strategy, integrating multiple learners to better capture complex and non-linear geological relationships. All models were rigorously validated using a comprehensive set of statistical performance metrics. The results indicate that expert-based models, particularly Fuzzy Logic, remain reliable for geological interpretation, achieving an accuracy of 78.27%. However, the data-driven Stacking ensemble model outperformed all other approaches, attaining an exceptional accuracy of 97.67% and an Area Under the Curve (AUC) of 0.983. The final MPM outputs successfully delineate high-prospectivity zones, notably along the coastal magmatic belt and major structural corridors of the External Domain. This study provides a robust decision-support framework for mineral exploration, significantly improving target prioritization and resource management strategies in Algeria. Application of artificial intelligence to the prospecting of Pb-Zn deposits in Algeria and metallogenic implications [document électronique] / Selma Remidi, Auteur ; Abdelhak Boutaleb, Directeur de thèse ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2026 . - 1 fichier PDF (9.9 Mo). Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Génie Minier : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026 Bibliogr. p. 127-156 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : MPM Pb-Zn Artificial intelligence Polymetallic Mineral prospectivity Machine Learning Deep Learning Index. décimale : D000226 Résumé : In the current global context of increasing demand for base metals, mineral exploration has become a high-risk and capital-intensive strategic priority for Algeria’s economic diversification. The primary objective of this study is to reduce exploration uncertainty by identifying and mapping undiscovered Lead–Zinc (Pb–Zn) mineral potential in Northeast Algeria. This research represents the first comprehensive application of multiple predictive modeling approaches for Mineral Prospectivity Mapping (MPM) in the region, capitalizing on its complex tectono-sedimentary and magmatic framework to support informed mining investment decisions. To achieve this objective, a robust multi-criteria GIS-based framework was developed to compare two distinct modeling paradigms. Knowledge-driven approaches, including the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Logic, were employed to translate expert geological knowledge and metallogenic concepts (Source–Drain–Trap) into spatial predictions. In parallel, data-driven models were implemented using advanced machine learning algorithms, namely Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Convolutional Neural Networks (CNN). These models were further enhanced through a Stacking ensemble strategy, integrating multiple learners to better capture complex and non-linear geological relationships. All models were rigorously validated using a comprehensive set of statistical performance metrics. The results indicate that expert-based models, particularly Fuzzy Logic, remain reliable for geological interpretation, achieving an accuracy of 78.27%. However, the data-driven Stacking ensemble model outperformed all other approaches, attaining an exceptional accuracy of 97.67% and an Area Under the Curve (AUC) of 0.983. The final MPM outputs successfully delineate high-prospectivity zones, notably along the coastal magmatic belt and major structural corridors of the External Domain. This study provides a robust decision-support framework for mineral exploration, significantly improving target prioritization and resource management strategies in Algeria.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
T000483	D000226	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Genie_minier	Téléchargeable

Estimation du risque de pollution par les métaux lourds induit par le bassin de résidus de la laverie de la mine Zn- Pb d’El Abed (Tlemcen, Algérie) / Fatima Hamrani (2025)

Public ISBD Titre : Estimation du risque de pollution par les métaux lourds induit par le bassin de résidus de la laverie de la mine Zn- Pb d’El Abed (Tlemcen, Algérie) Type de document : document électronique Auteurs : Fatima Hamrani, Auteur ; Abdelhak Boutaleb, Directeur de thèse ; Malek Ould Hamou, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (3.9 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Génie Minier : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 94 - 99 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réhabilitation Site minier Rejets Caractérisation Toxicité Microbiotests Organismes Vivants Terre végétale Surfaces d'eau Phytoremédiation Métaux lourds Index. décimale : D001225 Résumé : La réhabilitation des mines est l'une des questions importantes du point de vue environnemental en regard des risques que peuvent représenter les mines abandonnées, une réhabilitation efficace dépend essentiellement d’une bonne caractérisation des rejets miniers et de la nature du site minier. Notre travail porte sur les résidus de traitement de la laverie de la mine Zn-Pb d'El Abed (Tlemcen, Algérie), abandonnée depuis 2002. Notre démarche vise une caractérisation physico-chimique complète des rejets miniers et l’évaluation de leur toxicité à l'aide de microbiotests qui mettent en contact direct les organismes vivants (plantes pour le Phytotestkit et Phytotoxkit, crustacés pour les tests Rapidtoxkit, Ostracodtoxkit et Daphtoxkit) et la source présumée de pollution (à l'état solide et liquide). Nous avons aussi procédé à l’évaluation de l’efficacité du Laurier Rose pour la phytoremédiation dans le site miner. Les analyses effectuées ont montré que la teneur en métaux lourds des échantillons est particulièrement élevée pour certains métaux lourds tel que Fe, Zn, Pb et Cu. Les biotests ont démontré que la terre végétale et les surfaces d'eau en contact avec le bassin de résidus miniers sont légèrement toxiques pour les organismes vivants utilisés tandis que les résidus miniers sont toxiques, voire très toxiques pour ces organismes. Concernant la phytoremédiation, le laurier Rose peut se révéler efficace pour la phytostabilisation des rejets miniers et la phytoextraction des métaux lourds. Estimation du risque de pollution par les métaux lourds induit par le bassin de résidus de la laverie de la mine Zn- Pb d’El Abed (Tlemcen, Algérie) [document électronique] / Fatima Hamrani, Auteur ; Abdelhak Boutaleb, Directeur de thèse ; Malek Ould Hamou, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (3.9 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Génie Minier : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 94 - 99 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réhabilitation Site minier Rejets Caractérisation Toxicité Microbiotests Organismes Vivants Terre végétale Surfaces d'eau Phytoremédiation Métaux lourds Index. décimale : D001225 Résumé : La réhabilitation des mines est l'une des questions importantes du point de vue environnemental en regard des risques que peuvent représenter les mines abandonnées, une réhabilitation efficace dépend essentiellement d’une bonne caractérisation des rejets miniers et de la nature du site minier. Notre travail porte sur les résidus de traitement de la laverie de la mine Zn-Pb d'El Abed (Tlemcen, Algérie), abandonnée depuis 2002. Notre démarche vise une caractérisation physico-chimique complète des rejets miniers et l’évaluation de leur toxicité à l'aide de microbiotests qui mettent en contact direct les organismes vivants (plantes pour le Phytotestkit et Phytotoxkit, crustacés pour les tests Rapidtoxkit, Ostracodtoxkit et Daphtoxkit) et la source présumée de pollution (à l'état solide et liquide). Nous avons aussi procédé à l’évaluation de l’efficacité du Laurier Rose pour la phytoremédiation dans le site miner. Les analyses effectuées ont montré que la teneur en métaux lourds des échantillons est particulièrement élevée pour certains métaux lourds tel que Fe, Zn, Pb et Cu. Les biotests ont démontré que la terre végétale et les surfaces d'eau en contact avec le bassin de résidus miniers sont légèrement toxiques pour les organismes vivants utilisés tandis que les résidus miniers sont toxiques, voire très toxiques pour ces organismes. Concernant la phytoremédiation, le laurier Rose peut se révéler efficace pour la phytostabilisation des rejets miniers et la phytoextraction des métaux lourds.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
T000472	D001225	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Genie_minier	Téléchargeable