Wie Tech-Startups den Bergbau revolutionieren wollen
Graphitflockenproduktion durch maschinelles Lernen
Das Startup Urbix aus Mesa im US-Bundesstaat Arizona arbeitet an einer Methode zu Produktion synthetischen Graphits mit Maschinellem Lernen. Aus einer Reihe natürlicher und synthetischer Graphitformen sollen schließlich batteriefähige Graphitanoden hergestellt werden. Eine Vereinbarung über die Lieferung von Graphit an den südkoreanischen Betrieben Chiphersteller SK On besteht bereits.
Maschinelles Lernen soll den Plänen von Urbix zufolge höhere Erträge und geringere CO2-Emissionen ermöglichen. Graphit dient in Batterien als Anode, speichert die Energie und gibt sie auch wieder ab. Elektroautos nutzen zumeist Graphit in Flockenform. Die Herstellung ist jedoch kompliziert.
Urbix CEO Nico Cuevas erläutert, das Unternehmen entwickle "einen prädiktiven Steuerungsmodellmechanismus für maschinelles Lernen". Mit diesem könne sich "der Prozess an bestimmte Feeds anpassen, um immer das gleiche Endprodukt zu erzeugen". Urbix habe ein universelles Rezept für ausgewählte Graphitquellen entwickelt.
Der Nutzen: Machine Learning Technologie ermöglicht eine deutliche Reduzierung des Abfalls. 80 % des Inputs können als Rohstoff im Endprodukt zum Einsatz kommen – gegenüber rund einem Drittel bei konventionellen Produktionsmethoden.
Derzeit gibt es eine Pilotanlage, einer kommerzielle Demonstrationsanlage ist geplant. 2026 soll Produktion beginnen – mit zunächst 48.000 t jährlich. Bis 2032 soll die Produktion bereits auf 320.000 t steigen. Das notwendige Graphit will das Unternehmen aus Lateinamerika, Madagaskar, Tansania und Nordeuropa beziehen.
Höhere Kupferausbeute durch Biotenside
Locus Fermentation Solutions mit Sitz in Solon im US-Bundesstaat Ohio will die Erträge der Kupferproduktion durch den Einsatz von Biotensiden aus natürlichen Quellen wie Hefe steigern. Biotenside, die z.B. auch in Kosmetika eingesetzt werden, können die Oberflächenspannung bestimmter Materialien zerstören.
Die Lösungen sollen beim sogenannten Auslaugen zum Einsatz kommen. Dabei wird Gestein in Säure aufgelöst. Die Mineralien bewegen sich anschließend an die Oberfläche. Locus will durch den Einsatz von Biotensiden in diesem Prozess den Ertrag steigern.
Die Tenside können sich der Unternehmensdarstellung zufolge sehr viel besser an Kupfer binden, sodass weniger des Metalls verloren geht. Das Unternehmen gibt eine Steigerung der Kupferausbeute um 7 % an. Außerdem soll Energie eingespart werden können.
Getestet wird das Verfahren derzeit auch für Eisenerz und bei Abraumabfällen. Kooperationen bestehen bereits mit BHP und Glencore.
Seltene Erden aus Minenabfall
Minenabfall kann zu einem Problem werden – manchmal sogar zu einem tödlichen. 2019 kamen beim Zusammenbruch des Abraumstaudamms Brumadinho in Brasilien 270 Menschen ums Leben. Wasserverschmutzung und weitere Umweltbelastungen machen Minenabfälle ebenfalls zu einem heiklen Thema.
Ganz anders sieht es das in Woburn im US-Bundesstaat Massachusetts ansässige Startup Phoenix Tailings. Das Unternehmen will aus den Rückständen Seltene Erden zurückgewinnen. CEO Nicholas Myers verweist auf den großen Bedarf an diesen Rohstoffen und die kritische Dominanz Chinas bei der Produktion. Gleichzeitig sei der Erschließung von Minenabfällen bislang noch nicht in größerem Maßstab nachgegangen worden. Theoretisch – wenn sich das Konzept als rentabel erweist – kämen deshalb hunderte von Standorten weltweit infrage.
KI- basierte digitale Minenzwillinge
KorrAI aus dem kanadischen Halifax ermöglicht die KI basierte Erstellung digitaler Minenzwillinge. Die Plattform nutzt Spektralbilder, um 3D-Darstellungen von Bergbaubetrieben zu erstellen und Einblicke in Oberflächenmineralien zu geben.
Dadurch können Minenbetreiber zum Beispiel Risiken für Infrastruktur und Umwelt früher erkennen. Außerdem ist es möglich, Risikoszenarien zu simulieren und über die cloudbasierte Plattform mit der 3D Umgebung zu interagieren.
Experten können sich mit der Plattform besser auf den Einsatz an einem bestimmten Standort vorbereiten und werden auch bei der Standortwahl unterstützt.
