1 Einleitung
Die Charakterisierung von Materialien ist ein wichtiger und fester Bestandteil im Rohstoffsektor. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Bergbau – vom Abbau der Ressource bis hin zur Produktauslieferung an die Kunden – werden sämtliche Prozesse durch den Einsatz mineralogischer, physikalischer und chemischer Methoden regelmäßig überprüft, um Quantität und Qualität von Konzentraten oder Produkten zu verbessern. Daher werden normalerweise alle Schritte im Produktionsablauf von Probenahmen und Messungen begleitet. Gewöhnlich umfasst eine solche Charakterisierung von mineralischen Ressourcen und deren Produkten die Untersuchung von Mineralen hinsichtlich Größe, Habitus, Chemismus, Morphologie, Struktur, Verwachsungen sowie anderer Phaseneigenschaften wie Löslichkeit oder Härte. Mineralogische Analysemethoden, wie beispielsweise die Elektronenstrahlmikrosonde, liefern wertvolle Informationen über die Menge, Zusammensetzung und Verteilung einzelner Phasen und geben in einigen Fällen zweidimensionale (2D) Informationen über Mineralhäufigkeiten und deren strukturelle Anordnungen. Diese traditionellen Techniken erfordern jedoch eine mitunter aufwändige Probenpräparation und erzeugen keine dreidimensionalen (3D) Abbildungen von Phasenverteilungen. Ein solches Fehlen von geometrischen Informationen kann zu Fehlinterpretationen von Mineralgrößen und -häufigkeiten führen (1) und somit sowohl eine suboptimale Gewinnung als auch Qualität von Mineralprodukten und Konzentraten zur Folge haben.
Die industrielle Computertomographie (CT) ist eine neu etablierte, zerstörungsfreie, röntgenbasierte Methode zur Untersuchung von Mehrkomponenten-Materialien und -Konstruktionen im 3D-Regime. Sie ist derzeit die einzige Methode, welche die Beobachtung und Analyse des inneren und äußeren Mikrogefüges von Objekten ohne Probenpräparation und ohne starke Einschränkungen hinsichtlich Größe und Form der untersuchten Objekte ermöglicht. Mit CT lassen sich somit Informationen über Volumen, Form, Korngrößenverteilung und Konnektivität von Poren, vorhandenen Phasen und Rissen gewinnen. Im Gegensatz zur 2D-Bildgebung kann die CT-basierte 3D-Bildgebung nicht nur das Vorhandensein dieser Parameter bestätigen, sondern diese gewöhnlich auch quantifizieren.
Das Verfahren kann zur Untersuchung von Gesteinsproben sowie von Beton und anderen Baumaterialien eingesetzt werden und findet Anwendung bei der Material- und Schadensanalyse von Fertigungsgütern, einschließlich Kunststoffen, Holz, Metallen und hybriden Verbundwerkstoffen (2, 3). Die Anwendung der CT 3D-Bildgebung zur Analyse von geologischen und mineralischen Proben hat vor allem innerhalb des letzten Jahrzehnts erheblich zugenommen (4, 5, 6, 7).
In diesem Artikel werden die Grundlagen der CT zusammengefasst und Beispiele für 3D-Informationen, die ausschließlich mit CT gewonnen werden können, anhand ausgewählter Erze präsentiert. Zudem werden aktuelle Erfahrungen mit diesem innovativen bildgebenden Verfahren beschrieben sowie mögliche Anwendungen im Rohstoffsektor diskutiert. Die Ergebnisse dieses Artikels zeigen, dass die CT eine zusätzliche leistungsstarke Analysemethode für die gesamte Wertschöpfungskette des Bergbaus darstellt, von der Exploration über den Abbau und die Aufbereitung von Mineralen bis hin zur metallurgischen Gewinnung (8, 9, 10, 11).
2 Computertomographie
Bei der Anwendung der CT wird das Maß der Abschwächung der Röntgenstrahlung gemessen, von der ein Probenobjekt durchdrungen wird. Die Röntgenstrahlabschwächung hängt dabei vor allem von der Materialdichte sowie der Ordnungszahl der Elemente ab (12). Materialien höherer Dichte absorbieren mehr Röntgenenergie als Materialien mit geringerer Dichte. Die Röntgenstrahlschwächung ist daher für jede Phase charakteristisch, aus der die Probe besteht. Ein 3D-CT-Messverfahren besteht im Wesentlichen aus der Aufnahme einzelner Probenprojektionen. Diese werden in einem voreingestellten Zeitintervall aufgenommen, während das zwischen Röntgenröhre und Detektor angeordnete Probenobjekt schrittweise um die eigene Achse rotiert. Die Projektionen werden dann rekonstruiert, um 2D-Schnittbilder zu erzeugen. Jeder Schnitt repräsentiert dabei eine bestimmte Mächtigkeit der gescannten Probe. Die resultierenden Daten werden als Rohdaten betrachtet, welche wiederum über eine Rekonstruktionssoftware zu einem vollständigen 3D-Bild verarbeitet werden.
Prinzipiell sind Feststoffproben jeder Art für die CT-Analyse geeignet. Die einzige Anforderung an die Probenvorbereitung für das Scannen ist die Sicherstellung, dass ausreichend Platz zwischen Röntgenquelle und -detektor bei der Probenplatzierung besteht. Bei der Probenmontage wird die Probe auf dem metallischen Probenhalter fixiert, der auf dem Drehtisch des Bewegungssystems befestigt wird. Grundsätzlich empfiehlt es sich, Probenhalter und Probe im Vorfeld durch einen Gegenstand von niedrigerer Dichte zu trennen, da dies die Rekonstruktion der Probe erleichtert. Auf Basis der Probenbeschaffenheit werden anschließend die entsprechenden Scaneinstellungen am Messcomputer des CT-Scanners vorgenommen. Vor dem Start der Messung ist eine Kalibrierung erforderlich, um die Eigenschaften des Röntgensignals, wie es von den Detektoren unter Scanbedingungen gelesen wird, festzustellen. Die Mess- oder Scandauer hängt von den gewählten Parametern ab und dauert in der Regel einige Stunden. Nach der Rekonstruktion wird das 3D-Bild je nach Analyseziel weiterverarbeitet.
Am Institute of Mineral Resources Engineering (MRE) der RWTH Aachen ist seit Januar 2020 ein neu eingerichtetes CT-Labor in Betrieb (Bild 1).
Bild 1. CT-Gerät bestehend aus Bewegungssystem (1), Detektor (2), Messcomputer (3), Röntgenröhre (4) und Probenhalter (5). Quelle: MRE
Der CT-Scanner „ProCon CT-Alpha“ ist so konzipiert, dass er den Anforderungen aus verschiedenen Forschungsbereichen wie Bergbau, Geologie, Biologie, Archäologie und Ingenieurwissenschaften gerecht wird. Durch seinen groß bemessenen Messschrank, seine 240 kV-Röntgenröhre, seinen großen Flächendetektor und sein Fünf-Achsen-System mit X-Y-Z-Rotation und Tilting ist das Gerät äußerst flexibel einsetzbar. Proben mit einem Durchmesser von bis zu 600 mm können analysiert werden und Auflösungen von bis zu 5 µm sind möglich.
3 Materialcharakterisierung im Bergbausektor
3.1 Traditionelle Methoden
Über die gesamte Wertschöpfungskette des Bergbaus hinweg werden die Prozessabläufe mit mineralogischen, physikalischen und chemischen Methoden überwacht, um Qualität und Quantität der Mineralprodukte oder Konzentrate zu optimieren. Verschiedene mineralogische Charakterisierungsmethoden werden angewandt, um auftretende Herausforderungen bei der Exploration und dem Abbau sowie der Verarbeitung von Erzen, Konzentraten, Hüttenprodukten und verwandten Materialien zu verstehen. Die gewonnenen Daten werden anschließend interpretiert, um notwendige Materialinformationen für die Exploration, Mineralverarbeitung, Abraumentsorgung und -behandlung, Hydrometallurgie, Pyrometallurgie und Raffination zu liefern.
Bis heute wurden verschiedene Techniken zur Charakterisierung von Materialien entwickelt, wie z. B. optische Mikroskopie (OM), Rasterelektronenmikroskopie, ausgestattet mit einem energie- oder wellenlängendispersiven Röntgenanalysator (SEM/E-WDX), Environmental Scanning Electron Microscope (E-SEM), Elektronenmikrostrahlsonde (EMPA), protoneninduzierte Röntgenspektrometrie (PIXE), Sekundärionen-Massenspektrometrie (SIMS), Infrarotspektrometrie (IR), Kathodolumineszenz (CL), Laserablations-Massenspektrometrie mit induktiv gekoppelter Plasmaionenquelle (LA-ICP-MS) und Röntgendiffraktometrie (XRD) (z. B. 10, 13, 14; Tabelle 1).
Tabelle 1. Gängige Analyseverfahren zur Charakterisierung der mineralogischen Eigenschaften und dimensionaler Geometrien von geologischen Erzen und deren Produkten. Quelle: MRE
Die Analysenergebnisse dieser Verfahren liefern Informationen über das Vorhandensein und die Eigenschaften von Mineralen in Rohstoffen und ermöglichen ein besseres Verständnis des Mineralverhaltens während der Rohstoffverarbeitung. In einigen Fällen beinhalten die erzielten Ergebnisse keine Informationen über die geometrischen Dimensionen der analysierten Proben, wohingegen andere dieser Techniken eine 2D-Visualisierung der gewonnenen mineralogischen Daten ermöglichen, z. B. OM, SEM, EMPA (Tabelle 1).
In Anbetracht der Tatsache, dass mineralische Lagerstätten und deren Rohstoffe und Produkte dreidimensionale Anordnungen von Mineralvergesellschaftungen darstellen, besteht die Notwendigkeit, Informationen über eben genau diese Verteilung von Phasen in Erzen, Abfällen und mineralischen Produkten zu gewinnen, um eine optimale Materialcharakterisierung und Herstellung von mineralischen Proben zu erreichen. Nachfolgend werden daher beispielhaft aktuelle Erfahrungen mit der innovativen CT-Methode beschrieben.
3.2 Industrielle Computertomographie
3.2.1 Golderz
Weltweit gibt es verschiedene Arten von Goldlagerstätten. In primären Goldlagerstätten liegt Gold als gediegenes oder unsichtbares Gold zusammen mit einer Mineralparagenese aus verschiedenen Sulfiden vor, insbesondere Pyrit, Arsenopyrit und diversen Basismetallsulfiden. Das für das menschliche Auge nicht sichtbare Gold (invisible gold) tritt dabei als submikron- bis nanometergroße Goldmetallpartikel oder als chemisch gebundenes Gold in Sulfidphasen auf. Darüber hinaus wird Gold als Nebenprodukt, z. B. aus großen porphyrischen Kupfer- und Molybdänlagerstätten, gewonnen oder stammt aus oberflächennahen Lagerstätten aus artisanaler Produktion. Sulfidminerale, z. B. Arsenopyrit, Pyrit, Chalkopyrit, Pyrrhotin, Bleiglanz, sind daher in Festgesteinslagerstätten häufig mit Gold vergesellschaftet. Das Vorhandensein von größeren Anteilen an Sulfidmineralen in Golderzen wirkt sich nicht nur auf die Auslaugungseffizienz bei der Zyanid-Laugung aus, sondern kann auch zu sauren Grubenwässern (Acid Mine Drainage) in Bergeteichen, Bergehalden oder Laugungsrückständen führen.
Das Vorkommen und die Verteilung von Goldpartikeln in Golderzen wurde in einer Reihe von Studien mit CT untersucht (15). Die Ergebnisse dieser Arbeiten haben gezeigt, dass Gold eine geeignete Dichte für die CT-Bildgebung aufweist (z. B., 8, 16, 17, 18). Für diesen Beitrag wurde eine repräsentative Golderzprobe aus dem Porgera Gold-Silber-Bergwerk in Papua-Neuguinea verwendet. Das disseminierte Porgera-Erz ist durch feinkörnige Sulfide – hauptsächlich Pyrit, Markasit, Sphalerit, Bleiglanz, Pyrrhotin und Freibergit – die in einem propylitisch alterierten Mudstone vorliegen, gekennzeichnet. Darüber hinaus weist die Probe eine aderartige Sulfidmineralisierung mit kohlenstoffhaltigen Quarz-Gold-Roscoelith-Aderfüllungen auf. Die CT-Bildgebung dieser Adern zeigt drei verschiedene Phasen mit unterschiedlichen Dichtewerten, welche Gold, Gangminerale und diverse Sulfide repräsentieren (Bild 2) (19).
Bild 2. 3D-Visualisierung einer Golderzprobe aus dem Porgera Gold-Silber-Bergwerk, Papua-Neuguinea (Probendurchmesser ungefähr 7 cm). Die gelbe Phase stellt gediegen Gold dar, das skelettartig vorliegt. Die blau gefärbten Phasen zeigen nicht differenzierte Sulfide. Andere Gangminerale sind hellgrau dargestellt. ). Quelle: MRE
Goldpartikel mit hoher Dichte erscheinen als helle Objekte, während weniger dichte Sulfidpartikel deutlich blasser sind. Die niedrigdichte Karbonat-Glimmer-Quarz-Gangfüllung zeigt gräuliche Farben. Die Goldpartikel können identifiziert und ihre Partikelgrößen erfasst werden. Im Gegensatz dazu tritt die Mehrzahl der Sulfidpartikel als kleine Körner auf, die disseminiert in der gesamten Gesteinsmatrix sind. So wird deutlich, dass diese Sulfide nicht nur an den Oberflächen der Handstückprobe, sondern ebenfalls fein verteilt im gesamten Gesteinsvolumen vorliegen. Normalerweise würden diese Informationen eine systematische Zerlegung der Probe und die Untersuchung vieler polierter Schnitte und/oder eine geochemische Untersuchung der Probe erfordern. CT-Untersuchungen von Golderzen liefern folglich wertvolle und schnelle Informationen über die Gold- und Sulfidhäufigkeit und deren Partikelverteilung. Derartige Daten sind von großem Interesse für die Aufbereitung und die Acid Mine Drainage-Risikobewertung.
3.2.2 Salz
Steinsalz- und Kalilagerstätten setzen sich aus Mineralen zusammen, welche das Verdunstungsprodukt interkontinentaler Seen und von Meerwasser darstellen. Steinsalzlagerstätten bestehen aus Halit mit Korngrößen von einigen Mikrometern bis hin zu einigen Dezimetern sowie Einlagerungen und Verunreinigungen anderer Phasen wie Gips, Anhydrit, Ton oder MgCl2-Salzen. Im Gegensatz dazu setzt sich Kalisalz aus verschiedenen K-haltigen Mineralen wie Sylvin, Carnallit, Bischofit und Kieserit zusammen. Häufig liegen Verunreinigungen aus Halit und anderen Evaporiten sowie Ton vor. Die CT wurde erfolgreich für die Untersuchung von Salzkernen angewandt, um die räumliche Verteilung von Fluideinschlüssen zu visualisieren und die Porosität der Bohrkernproben zu quantifizieren (20). Des Weiteren nutzten Hammer et al. (2015) die CT erfolgreich zur Visualisierung der Verteilung von Kohlenwasserstoffen in Steinsalzproben und kalkulierten daraus die Menge an Kohlenwasserstoffen innerhalb der Proben (21). CT-Scans wurden ebenfalls an Steinsalzproben durchgeführt, um die Verunreinigung, welche als Cluster oder Schichten vorlagen, von Anhydrit zu kartieren (22).
Um die Anwendungsmöglichkeiten von der CT im Hinblick auf die Analyse von Salzen aufzuzeigen, wurde eine repräsentative Probe aus dem hessisch-thüringischen Salzrevier verwendet. Die Probe besteht aus großen hypidiomorphen bis idiomorphen, verwachsenen Kristallen aus Halit und Sylvin. Zudem sind geringe Anteile von Anhydrit in der Salzprobe enthalten. Die CT-Bildanalyse der Probe zeigt drei unterschiedliche Grauwertbereiche, die Halit (dunkelgrau), Sylvin (mittelgrau) sowie Anhydrit (hellgrau) zuzuordnen sind (Bild 3).
Bild 3. Repräsentatives 2D-CT-Schnittbild eines Salzes aus dem hessisch-thüringischen Salzrevier in Deutschland, das die Graustufendifferenzierung von Halit (H), Sylvin (S) und Anhydrit (A) zeigt. Die rot und blau gefärbten Bereiche zeigen den volumetrischen Anteil von Sylvin in der Probe in einem ausgewählten rechteckigen Bereich an. Quelle: MRE
Risse und Spaltbarkeiten sind ebenfalls erkennbar. Die CT-Ergebnisse zeigen, dass die Korngrenzen der Salzminerale verzahnt bzw. unregelmäßig ausgeprägt sind und somit nicht durch deren Spaltbarkeit kontrolliert werden. An einigen Stellen ist Sylvin von Halit umschlossen. Darüber hinaus tritt xenomorpher Anhydrit gelegentlich als Füllung zwischen großen Halit- und kleineren Sylvinkristallen sowie entlang von Spaltflächen von Halit auf.
Computertomographische Analysen von Steinsalzproben können zur Berechnung der modalen Häufigkeit der Salzkomponenten durchgeführt werden. Weiterhin liefert die CT wertvolle Informationen zur Partikelgröße und -verteilung. Diese gewonnenen Daten sind vor allem für die salzverarbeitende Industrie von Bedeutung. Weiterhin ermöglicht die CT die Evaluation der detaillierten Verteilung von Anhydrit in Salzlagerstätten und erlaubt somit auch Aussagen zur Standsicherheit von Sulfateinschaltungen, da sie potentielle Bereiche von mechanischer Schwäche darstellen (31).
3.2.3 Graphiterz
Wirtschaftlich abbaubare Graphitvorkommen treten in einer Vielzahl von geologischen Settings auf und sind das Ergebnis der Umwandlung von kohlenstoffreichem Material im Zuge von metamorphen Prozessen in Graphit (Graphitisierung). Die Graphiterzkörper können sehr unterschiedliche Gefügemerkmale aufweisen. Graphit liegt dabei in Form von kleinen Lagen, mächtigen Flözen, als Gang oder Stockworks vor. Darüber hinaus kann Graphit als Bestandteil von Brekzien oder fein verteilt im metamorphen Wirtsgestein vorkommen. Grundsätzlich wird zwischen drei Graphittypen unterschieden: mikrokristalliner Graphit, Flockengraphit und Ganggraphit. Verallgemeinert gesagt, bestimmen metamorphe Fazies sowie Fluidphasen die Korngröße des Graphits und die mineralogische Zusammensetzung des Graphiterzes und somit seine wirtschaftliche Bedeutung (23). Mineralogische Untersuchungen von Graphiterzen wurden bisher nur durch eine Kombination etablierter Techniken, wie oben beschrieben, durchgeführt. Die CT eignet sich ebenfalls, um zwischen weniger dichtem Graphit (Dichte von 2,26 g/cm3) und dichteren Mineralen, welche die Gangphasen bilden, z. B. Quarz mit einer Dichte von 2,65 g/cm3, zu unterscheiden.
Um die Anwendbarkeit der CT zur Untersuchung von Graphiterzen zu demonstrieren, wurde eine repräsentative Probe aus Tansania ausgewählt. In dieser Probe liegt Graphit in Form von mittelkörnigen Flocken in einem alterierten, folierten Schiefer vor, dessen Foliation auf die subparallel angeordneten Graphitflocken zurückzuführen ist. Die Grundmasse besteht hauptsächlich aus Quarz mit Feldspat, Kaolinit, Zoisit, alteriertem Biotit und Sekundärmineralen (Tonminerale und Eisenhydroxide). Die CT-Analysen zeigen sechs verschiedene Grauwerte, welche 1) Graphit, 2) Quarz und Feldspat, 3) Kaolinit, 4) Zoisit und Biotit, 5) Limonit und 6) Tonmineralen zugeordnet werden können (Bild 4).
Bild 4. Repräsentatives tomographisches 2D-Schnittbild von Graphiterz, das die Graustufendifferenzierung von Graphit (C), Zoisit (Z), Kaolinit (K), kombiniertem Quarz und Feldspat (Qtz + Fs), Tonmineralen (CM), kombiniertem Zoisit und Biotit (Z+Bt) sowie Limonit (L) in einer Graphitgneisprobe aus Tansania zeigt. Der weiß eingerahmte Bereich zeigt eine ausgewählte Untersuchungsregion mit segmentiertem Volumen von ausgerichteten hypidiomorphen Graphitflocken.
Die Graphitflocken erscheinen als dunkle Partikel, wohingegen dichtere Minerale hellere Grauwerte in den CT-Aufnahmen aufweisen. Eisenhydroxide erscheinen aufgrund ihrer hohen Dichte am hellsten in der vorliegenden Paragenese. Des Weiteren zeigt die CT-Bildgebung die Verteilung und Orientierung der Graphitkristalle sowie deren hypidiomorphe Kristallform und tabularen, flockigen Habitus. Das berechnete Volumen der Graphitpartikel beträgt zwischen 0,04 und 0,95 mm3.
Da Reinheit und Korngröße die Hauptfaktoren sind, die den Graphitpreis bestimmen, kann die CT angewandt werden, um die Menge und die Arten der Verunreinigungen im Graphitkonzentrat nach dem Brechen und Mahlen zu bewerten. Darüber hinaus kann die CT genutzt werden, um die Korngröße der Flocken zu messen. All dies sind wichtige Informationen für die Verbesserung der Mineralfreisetzung und des Prozessdesigns der erforderlichen Aufbereitung.
3.2.4 Kupfererz
Kupferminerale liegen in der Natur gewöhnlich in Verbindung mit schwefelhaltigen Mineralen vor. Kupfermetall wird generell durch den Abbau und die Aufbereitung von niedriggradigen Erzen produziert, die Kupfersulfide, -oxide, -sulfate und in seltenen Fällen gediegenen Kupfer enthalten. In kalkalkalischen, porphyrischen Kupferlagerstätten zeichnet sich das Erz durch disseminierten Chalkopyrit, Chalkosin, Bornit und Pyrit aus, wohingegen Eisenoxide und Pyrrhotin in Mineralvergesellschaftungen in alkalischen Kupferporphyren auftreten. Covellin und Kupferreiche Sulfosalze, die während der supergenen oder hypogenen Alteration entstehen, können hochgradige Erze formen, die zurzeit beispielsweise in den Anden abgebaut werden. Je nach Bildungsbedingungen können ebenfalls (unsichtbares) Gold, Silber und Molybdänit in Verbindung mit Kupfermineralen oder Pyrit auftreten.
CT-Untersuchungen von Kupfererzen wurden bereits durchgeführt, um Informationen über deren mineralogische und strukturelle Zusammensetzung zu erhalten. Das Verfahren wurde erfolgreich angewandt, um zwischen Kupfermineralen von relativ ähnlicher Dichte zu unterscheiden (24). Darüber hinaus wurde die CT zur Abschätzung der Mineralfreisetzungseigenschaften von Kupferporphyren genutzt (25, 26). Bild 5 zeigt eine rekonstruierte 3D-Aufnahme einer porphyrischen Kupferbohrkernprobe. Die Probe besteht aus Kupfersulfiden – hauptsächlich Chalkopyrit – eingebettet in eine Grundmasse bestehend aus Quarz und etwas Feldspat.
Bild 5. Gerendertes 3D-CT-Bild einer Kupferbohrkernprobe der Grasberg-Mine, Indonesien (Probendurchmesser ungefähr 6 cm). Der Regenbogenfarbbereich markiert die volumetrische Verteilung der Kupfer-Mineralisierung mit geringfügigem Anteil von Pyrit. Die Kupfer-Mineralisierung ist entweder disseminiert oder tritt als Aderfüllungen (Stockworks) auf. Die Gangart ist durch die nicht eingefärbten Bereiche des Gesteinsmodells dargestellt. Quelle: MRE
Des Weiteren ist eine Ader aus Kupfersulfiden und Pyrit vorhanden. CT-Aufnahmen des Kupfererzes zeigen zwei verschiedene Phasen mit unterschiedlicher Dichte. Die Kupfersulfide erscheinen als helle Objekte. Die Grundmasse (Quarz, Feldspat) hingehen weist graue Töne auf. Die CT-Bildanalyse zeigt eine disseminierte Sulfidvergesellschaftung, wie sie für ein solches Erz typisch ist. Weiterhin ist eine für Kupferporphyre charakteristische Adermineralisation zu erkennen, welche aus zwei kleinen Quarzadern mit Kupfersulfid und Pyrit besteht. Durch die volumetrische Bildsegmentierung der Kupfersulfide wird es zu einer trivialen Aufgabe, diese Strukturen als Stockworks-Mineralisationen, genauer gesagt als truncating veinlets, aufgrund des Versatzes der diagonalen Ader, zu identifizieren. Da Stockworks-Adern Wegsamkeiten und Fallen für mineralisierende Fluide sind, ist die Erkennung der 3D-Verteilung der Stockworks und der damit verbundenen disseminierten Mineralisation entscheidend für die Exploration sowie das Design des Abbauverfahrens und des Grubengebäudes von Porphyry-Lagerstätten.
Porphyrische Kupferlagerstätten sind im Allgemeinen durch große Volumina mit geringem Kupfergehalt gekennzeichnet, wobei das Kupfer von verschiedenen Erzmineralen stammt und in verschiedenen Wirtsgesteinen beherbergt wird. Unterschiedliche Alterationsparagenesen sind dabei üblich und charakteristisch für eine Lagerstätte. Diese Materialien müssen während der Erzaufbereitung unterschiedlich behandelt werden und ihre mechanische Instabilität muss bei geotechnischen Aspekten der Bergwerksplanung und -bewertung berücksichtigt werden. Computertomographische Untersuchungen helfen dabei zwischen verschiedenen Kupfermineralen und Gangphasen zu unterscheiden. Weiterhin ermöglicht die Technologie die Erkennung von unterschiedlich alterierten Wirtsgesteinen, von denen manche eine mechanische Instabilität aufweisen.
4 Ausblick
Die CT-Analyse ist eine leistungsfähige Methode zur 3D-Darstellung von natürlichen oder synthetischen Materialien im Mikrometerbereich. Die Technologie kann für all jene Erze angewandt werden, bei denen der Dichteunterschied zwischen Wert- und Gangmineral aufgelöst werden kann. Eine CT-basierende Analyse liefert, wie hier aufgezeigt, quantitative 3D-Mikrogefügeinformationen, z. B. Korngrößen und -verteilungen, Mineralorientierungen, Kornformen, Verwachsungsmerkmale, Porosität und Risse, die mit keinem anderen Verfahren ermittelt werden können. In der Bergbauindustrie kann CT zu einem festen Bestandteil bei Erzuntersuchungen werden, um ein besseres Verständnis der Erzmineralogie und von jenen Parametern zu erhalten, die für die Optimierung von Exploration, Abbau, Zerkleinerung und Veredelung der gewonnenen und verarbeiteten Ressourcen erforderlich sind. Aufgrund der jüngsten Entwicklungen in der CT-Technologie ist es ebenfalls möglich, kleinere CT-Geräte an Bergwerksstandorten zu installieren, um Bohrkernproben zu scannen und 3D-Bilder von Mineralverteilungen in den Bohrkernen an Bergwerks- und Explorationsstandorten zu erhalten. Somit rückt die Methode nun vom Labor in die Produktionsstätten vor.
References/Quellenverzeichnis
References/Quellenverzeichnis
(1) Spencer, S.; Sutherland, D. (2000): Stereological correction of mineral liberation grade distributions estimated by single sectioning of particles. In: Image Anal. Stereol., vol. 19, no. 3, p. 175, doi: 10.5566/ias.v19.p175 – 182.
(2) Maire, E.; Withers, P. J. (2014): Quantitative X-ray
tomography. In: Int. Mater. Rev., vol. 59, no. 1, pp 1 – 43,
doi: 10.1179/1743280413Y.0000000023.
(3) Vásárhelyi, L.; Kónya, Z.; Kukovecz, Á.; Vajtai, R. (2020): Microcomputed tomography–based characterization of advanced materials: A review. In: Mater. Today Adv., vol. 8, p. 100084, doi: 10.1016/
j.mtadv.2020.100084.
(4) Cnudde, V.; Boone, M. N. (2013): High-resolution X-ray computed tomography in geosciences: A review of the current technology and applications. In: Earth-Sci. Rev., vol. 123, pp 1 – 17, doi: 10.1016/
j.earscirev.2013.04.003.
(5) Saif, T.; Lin, Q.; Butcher, A. R.; Bijeljic, B.; Blunt, M. J. (2017): Multi-scale multi-dimensional microstructure imaging of oil shale pyrolysis using X-ray micro-tomography, automated ultra-high resolution SEM, MAPS Mineralogy and FIB-SEM. In: Appl. Energy, vol. 202, pp 628 – 647, doi: 10.1016/j.apenergy.2017.05.039.
(6) Vukmanovic, Z.; Fiorentini, M. L.; Reddy, S. M.; Godel, B. (2019): Microstructural constraints on magma emplacement and sulfide transport mechanisms. In: Lithosphere, vol. 11, no. 1, pp 73 – 90, doi: 10.1130/L743.1.
(7) Voigt M. J.; Miller, J.; Bbosa, L.; Govender, R. A.; Bradshaw, D.; -Mainza, A.; Becker, M. (2019): Developing a 3D mineral texture quantification method of drill core for geometallurgy.
In: J. South. Afr. Inst. Min. Metall., vol. 119, no. 4, doi: 10.17159/2411-9717/590/2019.
(8) Kyle, J. R.; Ketcham, R. A. (2014): Application of high resolution X-ray computed tomography to mineral deposit origin, evaluation, and processing. In: Ore Geol. Rev., vol. 65, pp. 821 – 839, doi: 10.1016/j.oregeorev.2014.09.034.
(9) Becker, M.; Jardine, M. A.; Miller, J. A.; Harris, M. (2016): X-ray computed tomography – a geometallurgical tool for 3D textural analysis of drill core? In: Proceedings of the 3rd AusIMM Inter-national Geometallurgy Conference, pp 15 – 16.
(10) Miller, J. D.; Lin, C. L. (2018): X-ray tomography for mineral processing technology 3D particle characterization from mine to mill. In: Miner. Metall. Process., vol. 35, no. 1, pp 1 – 12, doi: 10.19150/mmp.8052.
(11) Guntoro, P. I.; Ghorbani, Y.; Koch, P.-H.; Rosenkranz, J. (2019): X-ray microcomputed tomography (µCT) for mineral characterization: A review of data analysis methods. In: Minerals, vol. 9, no. 3, pp. 20 – 26, doi: 10.3390/min9030183.
(12) Berger, M. J.; Hubbell, J. H.; Seltzer, S. M.; Chang, J.; Coursey, J. S.; Sukumar, R.; Zucker, D. S.; Olsen, K. (2010): NIST standard reference database 8 (XGAM). Natl. Inst. Stand. Technol. Gaithersburg MD USA.
(13) Butler, I. B.; Nesbitt, R. W. (1999): Trace element distributions in the chalcopyrite wall of a black smoker chimney: Insights from laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA–ICP–MS). In: Earth Planet. Sci. Lett., vol. 167, no. 3, pp 335 – 345, doi: 10.1016/S0012-821X(99)00038-2.
(14) Stromberg, J. M.; van Loon, L. L., Gordon, R.; Woll, A.; Feng, R., -Schuman, D.; Banerjee, N. R. (2019): Applications of synchrotron X-ray techniques to orogenic gold studies; examples from the Timmins gold camp. In: Ore Geol. Rev., vol. 104, pp 589 – 602, doi: 10.1016/j.oregeorev.2018.11.015.
(15) Dominy, S. C.; Platten, I. M.; Howard, L. E.; Elangovan, P.; Armstrong, A.; Minnitt, R. C. A.; Abel, R. L. (2011): Characterisation of gold ores by X-ray computed tomography – Part 2: Applications to the determination of gold particle size and distribution. In: Proceedings of the 1st AusIMM International Geometallurgy Conference, pp 293 – 309.
(16) Kyle, J. R.; Ketcham, R. A. (2003): In situ distribution of gold in ores using high-resolution X-ray computed tomography. In: Econ. Geol., vol. 98, pp 1697 – 1701.
(17) Chisambi, J.; von der Heyden, B.; Tshibalanganda, M.; Le Roux, S. (2020): Gold exploration in two and three dimensions: Improved and correlative insights from microscopy and X-ray computed tomography. In: Minerals, vol. 10, no. 5, 476, doi: 10.3390/min10050476.
(18) Dominy, S.; Platten, I.; Xie, Y.; Cuffley, B.; O’Connor, L. (2016): Characterisation of gold from the Nick O’Time shoot (Tarnagulla, Australia) using high-resolution X-ray computed tomography. In: Proceedings of the 3rd AusIMM International Geometallurgy Conference, pp 241 – 254.
(19) Gainov, R.; Lottermoser, B. G.; Kolobov, S.; Szabo, G. (2020): Computed tomography of gold ore from the Porgera mine, Papua New Guinea: Implications for acid rock drainage prediction. Book of Abstracts of the 10th Conference on Industrial Computed Tomography (iCT 2020), Wels, Austria, pp. 215 – 216.
(20) Thiemeyer, N.; Pusch, M.; Hammer, J.; Zulauf, G. (2014): Quantification and 3D visualisation of pore space in Gorleben rock salt: Constraints from CT imaging and microfabrics. In: Z. Dtsch. Ges. für Geowiss., pp 15 – 25, doi: 10.1127/1860-1804/2014/0050.
(21) Hammer, J.; Pusch, M.; Häger, A.; Ostertag-Henning, C.; Thiemeyer, N.; Zulauf, G. (2015): Hydrocarbons in rock salt of the Gorleben salt dome – amount, distribution, origin, and influence on geomechanical properties. In: Mechanical behavior of salt VIII: Proceedings of the conference on mechanical behavior of salt, SALTMECH VIII. CRC Press/Balkema, Leiden, Netherlands, pp 69 – 75.
(22) Thiemeyer, N.; Habersetzer, J.; Peinl, M.; Zulauf, G.; Hammer, J. (2015): The application of high resolution X-ray computed tomography on naturally deformed rock salt: Multi-scale investigations of the structural inventory. In: J. Struct. Geol., vol. 77, pp 92 – 106, doi: 10.1016/j.jsg.2015.05.014.
(23) Jara, A. D.; Betemariam, A.; Woldetinsae, G.; Kim, J. Y. (2019): -Purification, application and current market trend of natural graphite: A review. In: Int. J. Min. Sci. Technol., vol. 29, no. 5, pp 671 – 689, doi: 10.1016/j.ijmst.2019.04.003.
(24) Kyle, J. R.; Mote, A. S.; Ketcham, R. A. (2008): High resolution X-ray computed tomography studies of Grasberg porphyry Cu-Au ores, Papua, Indonesia. In: Miner. Deposita, vol. 43, no. 5, pp 519 – 532, doi: 10.1007/s00126-008-0180-8.
(25) Reyes, F.; Lin, Q.; Udoudo, O.; Dodds, C.; Lee, P. D.; Neethling, S. J. (2017): Calibrated X-ray micro-tomography for mineral ore quantification. In: Miner. Eng., vol. 110, pp 122 – 130, doi: 10.1016/
j.mineng.2017.04.015.
(26) Reyes, F.; Lin, Q.; Cilliers, J. J.; Neethling, S. J. (2018): Quantifying mineral liberation by particle grade and surface exposure using X-ray microCT. In: Miner. Eng., vol. 125, p. 75 – 82.
