Ein Hightech-Tauchroboter analysiert die Bodenschätze am Meeresboden der Erde
Der Meeresboden ist eine umfangreiche, weitgehend unerkundete Fundgrube voller Kobaltkrusten, Manganknollen und polymetallischen Tiefsee-Massivsulfidvorkommen. Diese Vorkommen könnten signifikant zur Deckung der wachsenden Nachfrage der Elektronik- und Technologiebranchen nach seltenen und teuren Metallen beitragen. Es wird erwartet, dass der Markt für Tiefseebergbau von etwa 650 Millionen USD im Jahr 2020 auf 15,3 Milliarden USD bis zum Jahr 2030 wachsen wird. Das ehrgeizige EU-finanzierte Projekt ROBUST hat eine Studie zur autonomen Robotertechnik und zu einem Analysesystem vorgelegt, die diese Entwicklung unterstützen und gleichzeitig die Umwelt schützen wird. Sie wird auch ein wertvolles Werkzeug für ozeanische Forschungsexpeditionen darstellen.
(Laser-)Licht, Kamera, Action
Die aktuellen Verfahren zur Exploration von polymetallischen Knollen erfordern die Gewinnung einer Rohstoffprobe vom Meeresgrund mittels ferngesteuerter Unterwasserfahrzeuge, die an Schiffe angebunden sind. Diese Proben werden dann zur Analyse an die Oberfläche gebracht – ein zeitaufwendiger, kostspieliger und ineffizienter Vorgang. ROBUST schickte sich an, den Tiefseebergbau kosteneffektiv und umweltfreundlich zu gestalten. Ferromangankrusten und Manganknollen bieten reiche Vorkommen an industriell relevanten Stoffen wie Nickel, Kupfer, Kobalt, Lithium, Molybdän, Mangan und Seltenerdelemente, während Tiefsee-Massivsulfide reich an Kupfer, Zink, Eisen, Gold und silberreichen Sulfidmineralvorkommen sind. Der Projektkoordinator Graham Edwards erklärt: „Wir verwenden ein autonomes Unterwasserfahrzeug, um ein maßgeschneidertes Lasersystem einzusetzen, das Manganknollen in einer Meerestiefe von 300 Metern erkennen kann. Wir haben ebenfalls ein System zur Durchführung einer Laser-Emissionsspektroskopie mit der automatisierten Fähigkeit entwickelt, Kupfer-, Mangan- und Zinkknollen unmittelbar zu identifizieren sowie Massivsulfide ausfindig zu machen. Dieses leistungsstarke Laser-Emissionsspektroskopie-System kann daher unmittelbar wichtige Vorkommen für den Tiefseebergbau identifizieren.“ Die Systeme sind nicht nur technisch hochkomplex, sondern müssen auch unter den extremen Bedingungen der Tiefsee funktionieren. Auf dem Weg über den Meeresboden erstellt das System von ROBUST 3D-Karten aus den durch eine Kombination aus Hydroakustik, Laserscannern und Photogrammetrie gewonnenen Daten. „Ein auf einem Convolutional Neural Network basierender Algorithmus zur Mustererkennung erkennt Manganknollen in Echtzeit. Wenn das autonome Unterwasserfahrzeug sich seinem Ziel bis auf wenige Meter genähert hat, lösen die Kameras an Bord eine genaue Ausrichtung des Fahrzeugs aus“, erklärt der Projektleiter James Essien. Sobald das autonome Unterwasserfahrzeug sich direkt über dem Ziel befindet, richtet es sein Manipulatorsystem mit dem integrierten Laser-Emissionsspektroskopie-System so aus, dass optische, kontaktlose, unmittelbare chemische Analysen in Echtzeit durchgeführt werden können. Ein Doppelpulslaser-Mechanismus verstärkt die Signalstärke. „Der erste Puls initiiert einen mit Gas gefüllten Hohlraum und der zweite Puls ermöglicht einen heißeren, längeren Anregungszustand, wobei das erhaltene Spektrum zur Identifizierung der Knolle genutzt wird“, erklärt Essien. Das Laser-Emissionsspektroskopie-System kam bereits auf einem ferngesteuerten Unterwasserfahrzeug in Tiefen von über 4 000 Metern zum Einsatz.
Der Weg nach vorne – und nach unten
Edwards fasst zusammen: „Die Exploration von Tiefsee-Mineralvorkommen wird bald von geringeren Vermessungskosten des Meeresbodens, genaueren Ergebnissen von Messungen vor Ort und vernachlässigbaren Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Umwelt profitieren können.“ Während die Technologie letzte Tests durchläuft und ihre Fertigstellung bevorsteht, hat das Team einen Geschäftsplan entwickelt, um kommerziellen Bergbauunternehmen und Meeresforschungseinrichtungen für eine Reise zur Entdeckung von Mineralien in den Tiefen des Ozeans an Bord zu holen.
Schlüsselbegriffe
ROBUST, Tiefsee, autonomes Unterwasserfahrzeug, Laser, Mangan, Laser-Emissionsspektroskopie, Mineral, Ozean, Bergbau, Robotertechnik, Unterwasser, Tiefsee-Massivsulfid, Kobalt, Metall, Convolutional Neural Network