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The continuously increasing demand for rare earth elements in technical components of modern technologies, brings the detection of new deposits closer into the focus of global exploration. One promising method to globally map important deposits might be remote sensing, since it has been used for a wide range of mineral mapping in the past. This doctoral thesis investigates the capacity of hyperspectral remote sensing for the detection of rare earth element deposits. The definition and the realization of a fundamental database on the spectral characteristics of rare earth oxides, rare earth metals and rare earth element bearing materials formed the basis of this thesis. To investigate these characteristics in the field, hyperspectral images of four outcrops in Fen Complex, Norway, were collected in the near-field. A new methodology (named REEMAP) was developed to delineate rare earth element enriched zones. The main steps of REEMAP are: 1) multitemporal weighted averaging of multiple images covering the sample area; 2) sharpening the rare earth related signals using a Gaussian high pass deconvolution technique that is calibrated on the standard deviation of a Gaussian-bell shaped curve that represents by the full width of half maxima of the target absorption band; 3) mathematical modeling of the target absorption band and highlighting of rare earth elements. REEMAP was further adapted to different hyperspectral sensors (EO-1 Hyperion and EnMAP) and a new test site (Lofdal, Namibia). Additionally, the hyperspectral signatures of associated minerals were investigated to serve as proxy for the host rocks. Finally, the capacity and limitations of spectroscopic rare earth element detection approaches in general and of the REEMAP approach specifically were investigated and discussed. One result of this doctoral thesis is that eight rare earth oxides show robust absorption bands and, therefore, can be used for hyperspectral detection methods. Additionally, the spectral signatures of iron oxides, iron-bearing sulfates, calcite and kaolinite can be used to detect metasomatic alteration zones and highlight the ore zone. One of the key results of this doctoral work is the developed REEMAP approach, which can be applied from near-field to space. The REEMAP approach enables rare earth element mapping especially for noisy images. Limiting factors are a low signal to noise ratio, a reduced spectral resolution, overlaying materials, atmospheric absorption residuals and non-optimal illumination conditions. Another key result of this doctoral thesis is the finding that the future hyperspectral EnMAP satellite (with its currently published specifications, June 2015) will be theoretically capable to detect absorption bands of erbium, dysprosium, holmium, neodymium and europium, thulium and samarium. This thesis presents a new methodology REEMAP that enables a spatially wide and rapid hyperspectral detection of rare earth elements in order to meet the demand for fast, extensive and efficient rare earth exploration (from near-field to space).
Ein schonender Umgang mit den Ressourcen und der Umwelt ist wesentlicher Bestandteil des modernen Bergbaus sowie der zukünftigen Versorgung unserer Gesellschaft mit essentiellen Rohstoffen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung analytischer Strategien, die durch eine exakte und schnelle Vor-Ort-Analyse den technisch-praktischen Anforderungen des Bergbauprozesses gerecht werden und somit zu einer gezielten und nachhaltigen Nutzung von Rohstofflagerstätten beitragen. Die Analysen basieren auf den spektroskopischen Daten, die mittels der laserinduzierten Breakdownspektroskopie (LIBS) erhalten und mittels multivariater Datenanalyse ausgewertet werden. Die LIB-Spektroskopie ist eine vielversprechende Technik für diese Aufgabe. Ihre Attraktivität machen insbesondere die Möglichkeiten aus, Feldproben vor Ort ohne Probennahme oder ‑vorbereitung messen zu können, aber auch die Detektierbarkeit sämtlicher Elemente des Periodensystems und die Unabhängigkeit vom Aggregatzustand. In Kombination mit multivariater Datenanalyse kann eine schnelle Datenverarbeitung erfolgen, die Aussagen zur qualitativen Elementzusammensetzung der untersuchten Proben erlaubt. Mit dem Ziel die Verteilung der Elementgehalte in einer Lagerstätte zu ermitteln, werden in dieser Arbeit Kalibrierungs- und Quantifizierungsstrategien evaluiert. Für die Charakterisierung von Matrixeffekten und zur Klassifizierung von Mineralen werden explorative Datenanalysemethoden angewendet. Die spektroskopischen Untersuchungen erfolgen an Böden und Gesteinen sowie an Mineralen, die Kupfer oder Seltene Erdelemente beinhalten und aus verschiedenen Lagerstätten bzw. von unterschiedlichen Agrarflächen stammen.
Für die Entwicklung einer Kalibrierungsstrategie wurden sowohl synthetische als auch Feldproben von zwei verschiedenen Agrarflächen mittels LIBS analysiert. Anhand der Beispielanalyten Calcium, Eisen und Magnesium erfolgte die auf uni- und multivariaten Methoden beruhende Evaluierung verschiedener Kalibrierungsmethoden. Grundlagen der Quantifizierungsstrategien sind die multivariaten Analysemethoden der partiellen Regression der kleinsten Quadrate (PLSR, von engl.: partial least squares regression) und der Intervall PLSR (iPLSR, von engl.: interval PLSR), die das gesamte detektierte Spektrum oder Teilspektren in der Analyse berücksichtigen. Der Untersuchung liegen synthetische sowie Feldproben von Kupfermineralen zugrunde als auch solche die Seltene Erdelemente beinhalten. Die Proben stammen aus verschiedenen Lagerstätten und weisen unterschiedliche Begleitmatrices auf. Mittels der explorativen Datenanalyse erfolgte die Charakterisierung dieser Begleitmatrices. Die dafür angewendete Hauptkomponentenanalyse gruppiert Daten anhand von Unterschieden und Regelmäßigkeiten. Dies erlaubt Aussagen über Gemeinsamkeiten und Unterschiede der untersuchten Proben im Bezug auf ihre Herkunft, chemische Zusammensetzung oder lokal bedingte Ausprägungen. Abschließend erfolgte die Klassifizierung kupferhaltiger Minerale auf Basis der nicht-negativen Tensorfaktorisierung. Diese Methode wurde mit dem Ziel verwendet, unbekannte Proben aufgrund ihrer Eigenschaften in Klassen einzuteilen.
Die Verknüpfung von LIBS und multivariater Datenanalyse bietet die Möglichkeit durch eine Analyse vor Ort auf eine Probennahme und die entsprechende Laboranalytik weitestgehend zu verzichten und kann somit zum Umweltschutz sowie einer Schonung der natürlichen Ressourcen bei der Prospektion und Exploration von neuen Erzgängen und Lagerstätten beitragen. Die Verteilung von Elementgehalten der untersuchten Gebiete ermöglicht zudem einen gezielten Abbau und damit eine effiziente Nutzung der mineralischen Rohstoffe.