| Project/Area Number |
23K23285
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
22H02017 (2022-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 31020:Earth resource engineering, Energy sciences-related
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柏谷 公希 京都大学, 工学研究科, 准教授 (40447074)
久保 大樹 京都大学, 工学研究科, 助教 (90758393)
後藤 忠徳 兵庫県立大学, 理学研究科, 教授 (90303685)
渡辺 寧 秋田大学, 国際資源学研究科, 教授 (90358383)
白勢 洋平 愛媛大学, 理工学研究科(理学系), 講師 (50793824)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
|
|---|
| Keywords | 熱水鉱床 / 熱水流動系 / 鉱床生成プロセス / 空間モデリング / 品位分布 / 鉱床タイプ / 因子分析 / 機械学習 / 鉱床存在ポテンシャル / 地球統計学 / 鉱床存在可能性評価 / 主成分分析 / 金属元素濃度 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究は，金属資源の濃集部である鉱床が地球のどこにどのような場で形成され，その法則性から未発見の鉱床がどこにあるのか？ を解明することを目的におく。そのために日本列島とその周辺海域を対象地域に選び，①日本列島・周辺海域の地殻構造と金属資源の情報を網羅した総合金属資源データベースの構築，②対象地域全体にわたる現在の熱水流動系の解明，③鉱床を生成させた熱水の物理・化学条件の特定，④鉱床存在の可能性が高い場所を抽出できる手法の開発，の4つを目標にする。地質構造，地温，物性，化学組成の3次元モデルを高分解能で作成し，数値シミュレーションを適用する。また，鉱石・岩石試料の鉱物・化学組成分析も行う。
|
| Outline of Final Research Achievements |
Mineral and chemical composition analyses of ore samples from 116 mines covering hydrothermal deposit types throughout Japan were conducted, and factor and cluster analyses of these data clarified that hydrothermal deposits in Japan are roughly divided into four types based on the trace element concentrations, silicate mineral concentrations, and combination of metal elements with high concentrations. The physical and chemical conditions of the hydrothermal fluid for ore deposit formation were generally estimated, and the conditions were verified through hydrothermal flow simulations with chemical reactions. As a result of evaluating the ore deposits presence using multiple crustal information and machine learning methods, high gravity anomaly and caldera topography are specified as important factors on the formation of seafloor hydrothermal deposits, and places with a high possibility of ore deposit presence were detected in the Okinawa Trough and other sea areas.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
世界ではこれまで多くの熱水鉱床について研究され，膨大な成果が蓄積されている。しかし，鉱床個々に関する地質学・鉱物学的な研究に主眼が置かれ，全体を統合・一般化するような広い視野での研究は少ない。これに対し，鉱床を生成した熱水の流動形態や物理・化学条件を特定し，これらと鉱床規模との関係を把握できたこと，鉱床生成の熱水条件を応用し，複数の地殻情報と機械学習を用いて鉱床存在の可能性が高い場所を特定できたことなどに本研究の学術的意義がある。近年，新規の鉱床がますます発見し難くなっている状況の中で，陸域・海域での資源探査精度の向上に本研究の成果は貢献し得ることに社会的意義がある。
|
