Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
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ANCORELOG - mobiler Bohrkernscanner zur Ermittlung von Gesteinseigenschaften

© Fraunhofer IIS
Fotografie der untersuchten Bohrkerne auf dem Förderband der Röntgenanlage.

Im Bergbau fallen sowohl während des Abbaus und der Weiterverarbeitung als auch im Recyclingprozess enorme Mengen von Gesteins- und Bodenproben an. Diese müssen im Hinblick auf ihre chemischen, physikalischen und strukturellen Gesteinseigenschaften hin ausgewertet werden, um eine realistische Einschätzung über die enthaltenen Wertstoffe zu erlangen. Zusammen mit der Erkenntnis über den räumlichen Verlauf von Gesteinsformationen kann so die Wirtschaftlichkeit und weiterführende Projektplanung bei Gesteinsabbauprojekten zielgerichteter durchgeführt werden.
Bislang mussten einzelne Bestandteile des Materials zur kosten- und zeitintensiven Laboranalyse abtransportiert werden.

Ziel der Partner im EIT-Raw Material-Projekt ANCORELOG ist deshalb die Entwicklung eines mobilen Bohrkernscanners, welcher vor Ort bei der Klassifizierung der mineralischen Zusammensetzung und Textur des Gesteins unterstützt.
Im Rahmen des Projekts wird zunächst ein Prototyp des Bohrkernscanners entwickelt, welcher mittels der rechts aufgeführten Komponenten Datensätze zur Klassifizierung der Gesteinsproben generiert.

Über die im Prototypen verwendeten Scanner hinaus, führt das Fraunhofer EZRT Tests mit Mehrenergie Röntgentransmission (ME-XRT) durch. Dabei wird die durch die Proben transmittierte Röntgenstrahlung detektiert. Auf diese Weise lassen sich Informationen über das Bohrkernvolumen gewinnen. Durch die gleichzeitige Aufnahme von Daten in mehreren Energiekanälen können Informationen über den vorhandenen Anteil von leichten und schweren Elementen im Bohrkern gewonnen werden. Ziel der Forschenden am Fraunhofer EZRT ist es zu untersuchen, ob die aus dem Volumen gewonnenen Daten mit denen der Oberfläche übereinstimmen, oder ob sich zusätzliches Wissen generieren lässt.
So soll erreicht werden, dass auch innenliegende Strukturen mit Oberflächenmethoden nicht übersehen werden. Andererseits kann es oberflächliche Strukturen geben, die sich nicht ins Innere des Bohrkerns fortsetzen. In einem solchen Fall wird der Wertstoffgehalt des Bohrkerns durch Oberflächenmethoden überschätzt.

Falls die durchgeführten ME-XRT Experimente einen Mehrwert bei der Analyse von Bohrkernen erwarten lassen, könnte die Methode Bestandteil eines zukünftigen Bohrkernscanners werden.

© Fraunhofer IIS

Die Konzentrationsbilder zeigen die räumliche Variation der chemischen Zusammensetzung der Bohrkerne. Geologen können aus diesen Bildern Informationen über die Lagerstätte gewinnen und damit Abbaubedingungen optimieren.

links: Konzentration von Materialien mit kleiner Ordnungszahl (wertloses Silikatgestein)
rechts: Konzentration von Materialien mit höherer Ordnungszahl (wertvolles Eisen)

Das Konsortium des EIT-Raw Material Projekts ANCORELOG besteht aus europäischen Firmen, Forschungseinrichtungen und Universitäten. Die Forschenden des Fraunhofer EZRT bringen ihre Kompetenzen in Form von Know-how zu portablen Röntgensystemen sowie der intelligenten Datenverarbeitung und Interpretation mittels fortschrittlicher Algorithmen ein.

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Fotografie der untersuchten ‚Banded iron Formation (BIF)‘

ME: Konzentration von Materialien mit höherer Ordnungszahl (wertvolles Eisen) aus dem Multi Energy Algorithmus

DE: Konzentration von Materialien mit höherer Ordnungszahl (wertvolles Eisen) aus dem Dual Energy Algorithmus

CT: Schnittbild der ‚Banded iron Formation (BIF)‘

Automatisierte Entscheidungsprozesse dank smarter Klassifikationsalgorithmen

Mithilfe der durch ANCORELOG gewonnenen Datenmengen lassen sich mittels intelligenter softwarebasierter Methoden gezielt Informationen extrahieren, um so eine autonome Entscheidungsfindung zur Bewertung der Gesteinsqualitäten anzustoßen.

Auf dieser Basis kann eine Bewertung auf Grundlage objektiver Entscheidungskriterien erfolgen. Bezogen auf die Bergbau-Industrie im Hinblick auf das Projekt ANCORELOG kann dies die teilautonome Analyse und Interpretation mineralischer Zusammensetzung und Gesteinstexturen sein. Dabei übersetzen smarte Klassifikationsalgorithmen gemessene Eigenschaften („Big Data“) in geologische, geotechnische und geometallurgische Informationen („Intelligent Data“).

Neben Bohrfirmen und Laboren werden ebenso Universitäten potenzielle Anwender der Produktneuentwicklung sein. 

Als Projektabschluss ist der gemeinsame Besuch und der Test des Prototyps am Matsa Standort vorgesehen. Aufgrund der Covid-19 Pandemie war dies bisher nicht möglich. Der geplante Termin ist Herbst 2021.

© Fraunhofer IIS/EZRT
Aus umfassenden Daten können mittels intelligenter softwarebasierter Methoden gezielt Informationen extrahiert werden.

Weitere Informationen zum Projekt ANCORELOG:

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  • Firsching, M.; Bauer, C.; Wörlein, N.; Wagner, R.; Lucic, J.; Orberger, B.; Ennen, A.; Dubos, J. L.; Banchet, J.; Milazzo, J.-M. Potential of 3D computed tomography for industrial waste agglomerates, SME Annual Conference & Expo, Phoenix, AZ, 24 February 2020 (Presentation).

     

    Bauer, C.; Wagner, R.; Firsching, M.; Orberger, B.; Lucic, J.; Ennen, A.; Wörlein, N.; Dubos, J.L.; Banchet, J.; Milazzo, J.-M.; et al. Recycling of Mn-processing dusts: Quality control through 3D computed tomography. In Proceedings of the IMPC 2020: International Mineral Processing Congress, Cape Town, South Africa, 18–22 October 2020. 3551-3560.

     

    Bauer, C.; Wagner, R.; Orberger, B.; Firsching, M.; Ennen, A.; Garcia Pina, C.; Wagner, C.; Honarmand, M.;Nabatian, G.; Monsef, I. Potential of Dual and Multi Energy XRT and CT Analyses on Iron Formations. Sensors 2021, 21, 2455-2475. https://doi.org/10.3390/s21072455

     

    Bauer, C.;Wagner, R.; Orberger, B.; Firsching, M.; Wagner, C.; Boudouma, O.; Siahcheshm, K. Dual and Multi Energy XRT and CT Analyses Applied to Copper-Molybdenum Mineralizations in Porphyry Deposits. Mater. Proc. 2021, 5, 27 .https://doi.org/10.3390/materproc2021005027 (Presented at the International Conference on Raw Materials and Circular Economy, Athens, Greece, 05-09 September)

     

    Bauer, C.; Wagner, R.; Orberger, B.; Firsching, M.; Ennen, A.; Garcia Pina, C.; Wagner, C.; Honarmand, M.;Nabatian, G.; Monsef, I. Economic evaluation of iron formation using Dual and Multi Energy XRT and CT analyses. Emc2020: 3rd European Mineralogical Conference, Cracow, Poland, 29 August – 02 September 2021 (Presentation).