Apport des méthodes statistiques multivariées à la caractérisation des processus métallogéniques à l’origine des anomalies lithogéochimiques en Sn, Au, Ag, Cu, Ta, Nb, et Ni au voisinage de la rivière Maiko, village Ubundji, territoire d’Ubundu, RDC
Abstract
Cette étude avalue l’apport des méthodes statistiques multivariées à la caractérisation des processus métallogéniques à l’origine des anomalies lithogéochimiques observée dans la région d’Ubundji à proximité de la rivière Maiko. Un total de 23 échantillons de roches prélevés sur le terrain a été analysé par fluorescence X (XRF) afin de déterminer les teneurs en Ta, Sn, Nb, Au, Ag, Cu, et Ni. Les analyses statistiques révèlent des corrélations fortes à très fortes entre Sn–Nb–Ta, traduisant un contrôle magmatique felsique différencié, tandis que l’or (plus ou moins l’Ag) montre une signature distincte, interprétée comme une empreinte hydrothermale. L’Analyse en composantes principales et le clustering K-means mettent en évidence trois groupes géochimiques correspondant respectivement à une signature magmatique, une signature hydrothermale aurifère et un fond géochimique régional. Ces corrélations témoigneraient d’un système hydrothermal polymétallique possiblement associé à des intrusions granitiques différenciées, ainsi qu’une association secondaire avec le Cu et le Ni. Ces résultats permettent d’enrichir la compréhension du contexte métallogénique de la zone étudiée à travers notamment la confirmation de la présence d’anomalie géochimique positive en or et renforcent l’idée que la région d’Ubunji a une configuration géologique particulière comparativement à la géologie régionale qui est marquée par des processus sédimentaires. Son exploration approfondie permettrait à intégrer non seulement les données géochimiques, mais aussi pétrographiques, des analyses structurales et géophysiques afin de s’assurer de l’extension et la nature des zones minéralisées.
This study evaluates the contribution of multivariate statistical methods to the characterization of metallogenic processes responsible for lithogeochemical anomalies observed in the Ubundji area, near the Maiko River. A total of 23 rock samples collected in the field were analyzed by X-ray fluorescence (XRF) to determine the concentrations of Ta, Sn, Nb, Au, Ag, Cu, and Ni. Statistical analyses reveal strong to very strong correlations among Sn–Nb–Ta, indicating control by differentiated felsic magmatism, whereas gold (± Ag) exhibits a distinct geochemical signature interpreted as reflecting a hydrothermal imprint. Principal component analysis (PCA) combined with K-means clustering highlights three geochemical groups corresponding respectively to a magmatic signature, a gold-bearing hydrothermal signature, and a regional geochemical background. These correlations suggest the presence of a polymetallic hydrothermal system potentially associated with differentiated granitic intrusions, with a secondary association involving Cu and Ni. The results contribute to a better understanding of the metallogenic framework of the study area, notably by confirming the presence of a positive gold geochemical anomaly, and support the interpretation that the Ubundji area displays a particular geological configuration compared to the surrounding region, which is largely dominated by sedimentary processes. Further exploration should therefore integrate not only geochemical data but also petrographic, structural, and geophysical analyses in order to better constrain the extent and nature of the mineralized zones.
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References
2. Beckhoff, B., Kanngießer, B., Langhoff, N., Wedell, R., Wolff, H. (Eds.), 2006. Handbook of Practical X-Ray Fluorescence Analysis. Springer, Berlin–Heidelberg.
3. Bonham-Carter, G.F., 1994. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modelling with GIS. Pergamon Press, Oxford.
4. Cahen, L., Snelling, N.J., Delhal, J., Vail, J.R., 1984. The Geochronology and Evolution of Africa. Oxford University Press.
5. Carranza, E.J.M., 2009. Geochemical Anomaly and Mineral Prospectivity Mapping in GIS. Elsevier, Amsterdam.
6. Černý, P., 1991. Rare-element granitic pegmatites. Part I: Anatomy and internal evolution of pegmatite deposits. Geoscience Canada 18(2), 49–67.
7. Clemens, J.D., Petford, N., Mawer, C.K., 2018. Rare-metal mineralization in evolved granites: A geochemical approach to targeting Sn–Nb–Ta systems. Ore Geology Reviews 95, 105–124.
8. Davis, J.C., 2002. Statistics and Data Analysis in Geology, 3rd ed. John Wiley & Sons, New York.
9. Garrett, R.G., 1983. The robust multivariate statistical analysis of geochemical data. Journal of Geochemical Exploration 20(1), 183–198.
10. Govindaraju, K., 1994. Compilation of working values and sample description for 383 geostandards. Geostandards Newsletter 18(S1), 1–158.
11. Grunsky, E.C., 2010. The interpretation of geochemical survey data. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis 10(1), 27–74.
12. Heinrich, C.A., 2005. The physical and chemical evolution of low-salinity magmatic fluids in porphyry environments. Economic Geology 100(5), 1061–1081.
13. Lavreau, J., 1984. Le Kibalien du Nord-Est du Zaïre : géologie et métallogénie aurifère. Bulletin du Musée Royal de l’Afrique Centrale (MRAC), Sciences de la Terre, Tervuren.
14. Levinson, A.A., 1974. Introduction to Exploration Geochemistry. Applied Publishing Ltd., Calgary.
15. Ménard, J.-J., 1991. Statistique multivariée appliquée à la géologie. Éditions Technip, Paris.
16. Milesi, J.P., Ledru, P., Feybesse, J.L., Dommanget, A., Marcoux, E., 1992. Early Proterozoic ore deposits and tectonics of the Birimian orogenic belt, West Africa. Precambrian Research 58, 305–344.
17. Pirajno, F., 2009. Hydrothermal Processes and Mineral Systems. Springer, Berlin–Heidelberg.
18. Pohl, W., 1994. Metallogeny of the Central African Kibaran Belt. Schweizerische Mineralogische and Petrographische Mitteilungen 74, 415–432.
19. Pollard, P.J., 1989. Geochemistry of granites associated with tin and tungsten mineralization. In: Whitney, J.A., Naldrett, A.J. (Eds.), Ore Deposit Models, Vol. 1, Geoscience Canada Reprint Series, pp. 174–207.
20. Reimann, C., Filzmoser, P., Garrett, R.G., Dutter, R., 2008. Statistical Data Analysis Explained: Applied Environmental Statistics with R. Wiley-VCH, Weinheim.
21. Rodgers, J.L., Nicewander, W.A., 1988. Thirteen ways to look at the correlation coefficient. The American Statistician 42(1), 59–66.
22. Rollinson, H.R., 1993. Using Geochemical Data: Evaluation, Presentation, Interpretation. Longman Scientific & Technical, London.
23. Sinclair, A.J., 1974. Selection of threshold values in geochemical data using probability graphs. Journal of Geochemical Exploration 3(2), 129–149.
24. Sluys, M., 1967. La fenêtre tectonique de Wanie-Rukula et ses implications géologiques. Bulletin de la Société belge de Géologie, de Paléontologie et d’Hydrologie 75(2), 221–242.
25. Tack, L., Wingate, M.T.D., Liégeois, J.-P., Fernandez-Alonso, M., Deblond, A., 2010. The Kibaran belt of Central Africa: A Proterozoic accretionary belt. Precambrian Research 180, 63–91.
26. Verbeek, T., 1970. Géologie et lithologie du Lindien (Précambrien supérieur du nord du Zaïre). Annales du Musée Royal de l’Afrique Centrale, Sciences géologiques, n°66, 311 p.
27. Verbeek, T., 1972. Carte géologique de la République du Zaïre au 1:2 000 000 et notice explicative. Musée Royal de l’Afrique Centrale, Tervuren.
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