Beak bei der „Resources for Future Generations“ (RFG 2018) Konferenz in Vancouver

Die erstmalig stattfindende Konferenz wird organisiert von der International Union of Geological Sciences (IUGS), der Canadian Federation of Earth Sciences (CFES), dem Canadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum (CIM), der Geological Association of Canada (GAC) und der Mineralogical Association of Canada (MAC). Es werden rund 5000 Teilnehmer aus der Rohstoffindustrie und der Wissenschaft im Vancouver Convention Centre erwartet. Die Vorträge finden am 20. Juni um 8:45 Uhr und 9:15 Uhr in Raum 115 statt (Session MIN50: Mineral Prospectivity Modeling and Assessment of Undiscovered Mineral Resources III).

Der erste Vortrag „How to identify new resource potentials for classical and critical metals in a traditional mining district – Example Erzgebirge (Germany)“ stellt Ergebnisse der im Rahmen des Projekts WISTAMERZ durchgeführten geochemischen Untersuchungen auf 50 Metalle an mehr als 6000 Bachsedimentproben und über 1000 Festgesteinsproben aus dem Erzgebirge vor. Im Ergebnis können erstmals Verteilungskarten von Hochtechnologiemetallen wie Indium und Germanium vorgelegt werden. Diese sind ein richtungsweisendes Produkt für die weitere Exploration auf diese seltenen Rohstoffe. Aber auch für Metalle wie Zinn, die über mehrere Jahrhunderte in Erzgebirge abgebaut wurden, ergeben sich durch die flächendeckende Untersuchung wertvolle Hinweise für höffige Gebiete.

Im Fokus des zweiten Vortrages „A 3D subsurface model of the Erzgebirge for 3D mineral potential mapping of Sn-W deposits with Artificial Neural Networks“ stehen erste Ergebnisse der dreidimensionalen Rohstoffprognose mittels der neu entwickelten advangeo^® 3D Prediction Software. Grundlage ist ein geologisches 3D-Modell der Region Erzgebirge/Vogtland (etwa 9600 km²), in dem bis zu einer Tiefe von 3000 m unter NN wichtige Intrusionen, Störungen, die Umrisse von mehr als 100 bekannten Lagerstätten und andere geologische Körper erfasst wurden. Ein Teilbereich von 1600 km² wurde für die 3D-Rohstoffprognose vorbereitet, indem er in 12,8 Mio. Volumenelemente zerlegt und diese mit den verfügbaren geologischen, geochemischen und geophysikalischen Daten attributiert wurden. Die advangeo^® 3D Prediction Software nutzt künstliche neuronale Netze, um Zusammenhänge zwischen diesen vielfältigen Daten und der Lage der bekannten Lagerstätten zu erkennen und damit bisher unbekannte, im Untergrund verborgene Vorkommen zu prognostizieren.

Die vorgestellten Projekte sind das Ergebnis mehrerer F/E – Projekte, welche mit Hilfe des Programms ZIM des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) (3D advangeo: KF3236902KM3) und FONA des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) (GEM: 033R134C, WISTAMERZ: 033R133A) teilfinanziert wurden.