Sozialverträgliche Rohstoffsicherheit EU-Projekt entwickelt neue Werkzeuge für sozialverträglichen Bergbau 

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Bergbau wird meist mit Umweltverschmutzung und Ausbeutung in Verbindung gebracht, gleichwohl möchte niemand auf Rohstoffe wie Kupfer verzichten. Für eine in Zukunft sozialverträglichere Rohstoffsicherheit hat das EU-Forschungsprojekt Vector neue Werkzeuge der Exploration entwickelt.

Heimischer Bergbau wird weithin als notwendig betrachtet, weil Europa für Zukunftstechnologien von Elektromobilität über erneuerbare Energien bis zur Mikroelektronik große Mengen kritischer Rohstoffe benötigt, und dabei von Importen abhängig ist. Zugleich ist der Abbau vor Ort komplex: Er unterliegt strengen Umweltauflagen, stößt häufig auf Akzeptanzprobleme und erfordert lange Genehmigungsverfahren. Damit entsteht ein Spannungsfeld zwischen dem Bedarf an sicheren Lieferketten und den Anforderungen an Umwelt- und gesellschaftliche Verträglichkeit.

Das europäische Forschungsprojekt Vector hat daher geowissenschaftliche Methoden mit Daten- und Sozialwissenschaften verknüpft, um eine verantwortungsvolle Rohstofferkundung in Europa zu ermöglichen. Unter Koordination des Helmholtz-Instituts Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) wurden im Rahmen des Projekts Werkzeuge entwickelt, die sowohl störungsarme Explorationstechnologien als auch gesellschaftliche Akzeptanzfragen berücksichtigen. Das ist nicht ohne Grund geschehen, sondern ist ein Ansatz, der im Zuge des Critical Raw Materials Act der EU zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Technische Innovationen für eine umweltschonende Exploration

Die Vector-Forscher entwickelten eine umfassende Toolbox zur Bewertung von Rohstoffpotenzialen in europäischen Lagerstätten. Dazu zählen neuartige passive Erkundungstechnologien wie die Magnetotellurik, die natürliche elektromagnetische Felder nutzt, um geologische Strukturen bis über einen Kilometer Tiefe sichtbar zu machen. Die Methode verzichtet auf künstliche Signale und ist dadurch besonders umweltschonend.

Ergänzend untersuchte das Helmholtz-Institut Freiberg bereits vorhandene Bohrkerne mittels hyperspektraler Bildgebung. Ein maschinelles Lernverfahren ermöglicht dabei eine Echtzeitauswertung, sodass mineralogische Analysen bereits wenige Minuten nach der Datenerfassung vorliegen. Die schnelle, kostengünstige und nicht-invasive Methode verbessert die Entscheidungsfindung im Feld und unterstützt die gezielte Probenauswahl.

Ein weiteres Ergebnis ist ein interaktives 3D-Visualisierungssystem, das geophysikalische, geochemische und hyperspektrale Daten in einer gemeinsamen Umgebung zusammenführt. Die Publikationen zu den Werkzeugen finden Sie nachfolgend:

• Thiele, S. T., Kirsch, M., Lorenz, S., Saffi, H., El Alami, S., Cecilia Contreras Acosta, I., Madriz Diaz, Y. C., Gloaguen, R., Maximising the value of hyperspectral drill core scanning through real-time processing and analysis, in Frontiers in Earth Science 12(2024), 1433662 (DOI: https://doi.org/10.3389/feart.2024.1433662)

• Kamath, A. V., Thiele, S. T., Kirsch, M., Gloaguen, R., Multiphysics property prediction from hyperspectral drill core data, in Solid Earth 16(2025), 351-365, (DOI: https://doi.org/10.5194/se-16-351-2025)

• Kamath, A. V., Thiele, S. T., Ugalde, H., Morris, B., Tolosana Delgado, R., Kirsch, M., Gloaguen, R., TensorWeave 1.0: Interpolating geophysical tensor fields with spatial neural networks, in Geoscientific Model Development (2025), (DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-2345)

Gesellschaftlicher Zusammenhang spielt eine Rolle

Parallel zu den technischen Entwicklungen untersuchte das Vector-Team gesellschaftliche Wahrnehmungen von Bergbau und Rohstoffen. Die Studien zeigen, dass kulturelle Werte, lokale Erfahrungen mit Bergbau und das Vertrauen in verantwortungsvolle Unternehmenspraktiken entscheidend für die Akzeptanz neuer Projekte sind. Im Rahmen des Projekts wurden daher Empfehlungen erarbeitet, wie Industrie und Politik gesellschaftliche Perspektiven stärker in Planungs- und Entscheidungsprozesse integrieren können. Die im Projekt entwickelten Werkzeuge und Erkenntnisse stehen weitgehend frei auf einer Plattform zur Verfügung und werden von Partnern aus der Industrie bereits genutzt. (sb)

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