海洋生態系変遷から紐解く地球環境変動と高品位レアアース泥生成のリンケージ解明

• 研究課題/領域番号: 21K20354
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0202:物性物理学、プラズマ学、原子力工学、地球資源工学、エネルギー学およびその関連分野
• 研究機関: 千葉工業大学
• 研究代表者: 見邨 和英 千葉工業大学, 次世代海洋資源研究センター, 主任研究員 (10909435)
• 研究期間 (年度): 2021-08-30 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 海底鉱物資源 / レアアース泥 / 微化石 / 機械学習 / 画像認識 / イクチオリス / オスミウム同位体比層序 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究は，新規海底鉱物資源として注目される「レアアース泥（レアアース元素を豊富に含む深海堆積物）」が，いつ・どこで・どのように形成されたのかを解明することによって，将来重点的に資源探査を行うべき海域を明らかにすることを目的とする．
このために，海洋中の極微量元素であるオスミウムの同位体比を測定することによって高品位な資源が堆積した年代を精緻に決定する．さらに，機械学習によって大量の魚類の歯や鱗の微化石を観察することで，レアアース泥の品位に大きく影響する魚類の生産性が，時代を通じてどのように変遷したかを明らかにする．

研究成果の概要

本研究は，新規資源として注目される深海堆積物「レアアース泥」の成因を，海洋生態系の変遷との関連から明らかにすることを目的とした．本研究ではまず，魚類の歯や鱗の微化石「イクチオリス」を，深層学習に基づいて顕微鏡画像から自動で検出する技術を確立した．この深層学習システムを用いて太平洋の深海堆積物から網羅的にイクチオリス観察を行った．この結果，南鳥島周辺海域における高品位なレアアース泥の生成に，より古い時代の堆積物が再堆積した可能性があることを示した．

研究成果の学術的意義や社会的意義

イクチオリスを用いた海洋生態系変遷史の解読は近年大きな注目を集めているが，熟練の技術を持つ観察者が時間をかけて実施する必要があることから十分な観察が進んでいなかった．本研究で確立した観察技術により，網羅的なイクチオリス観察が可能になり，今後層序学や古環境学の議論を大きくアップデートすることが期待される．さらに，この技術はあらゆる微化石や粒子鉱物の観察に適用可能であることから，学術的・社会的意義の大きい成果であるといえる．

研究成果

• [国際共同研究] ウッズホール海洋研究所(米国)
• [雑誌論文] The age and origin of the Ruwai polymetallic skarn deposit, Indonesia: evidence of Cretaceous mineralization in the Central Borneo metallogenic belt (2023)
  • 著者名/発表者名: Cendi, D. P. D., Agangi, A., Idrus, A., Chelle-Michou, C., Lai, C., Ishida, M., Guillong, M., Gonzales-Alvarez, I., Takahashi, R., Yano, M., Mimura, K., Ohta, J., Kato, Y., Simbolon, D. R., Xia, X.
  • 雑誌名: Economic Geology 巻: -
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Automated Detection of Hydrothermal Emission Signatures From Multibeam Echo Sounder Images Using Deep Learning (2023)
  • 著者名/発表者名: Mimura Kazuhide、Nakamura Kentaro、Takao Kazuhiro、Yasukawa Kazutaka、Kato Yasuhiro
  • 雑誌名: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 巻: 16 ページ: 2703-2710
  • DOI: 10.1109/jstars.2023.3247467
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Rare‐Earth Elements in Deep‐Sea Sediments in the South Pacific Gyre: Source Materials and Resource Potentials (2023)
  • 著者名/発表者名: Tanaka Erika、Mimura Kazuhide、Nakamura Kentaro、Ohta Junichiro、Yasukawa Kazutaka、Kato Yasuhiro
  • 雑誌名: Geochemistry, Geophysics, Geosystems 巻: 24 号: 3
  • DOI: 10.1029/2022gc010681
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Datasets for training and validating a deep learning-based system to detect microfossil fish teeth from slide images (2023)
  • 著者名/発表者名: Mimura Kazuhide、Nakamura Kentaro
  • 雑誌名: Data in Brief 巻: 47 ページ: 108940-108940
  • DOI: 10.1016/j.dib.2023.108940
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Automated detection of microfossil fish teeth from slide images using combined deep learning models (2022)
  • 著者名/発表者名: Mimura Kazuhide、Minabe Shugo、Nakamura Kentaro、Yasukawa Kazutaka、Ohta Junichiro、Kato Yasuhiro
  • 雑誌名: Applied Computing and Geosciences 巻: 16 ページ: 100092-100092
  • DOI: 10.1016/j.acags.2022.100092
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Paleogene Seawater Os Isotope Record of the Indian Ocean: Implications for the chemical weathering feedback against Eocene Hyperthermal Events (2022)
  • 著者名/発表者名: Kuwahara, Y., Yasukawa, K., Ohta, J., Yano, M., Mimura, K., Tanaka E., Fujinaga, K., Nakamura, K., Kato, Y.
  • 学会等名: 12th International Conference on Climatic and Biotic Events of the Paleogene
  • 国際学会
• [学会発表] Geochemistry and morphology of Fe-Mn micro nodules in REY-rich mud: Implications for the formation process of highly promising deep-sea REY resource (2022)
  • 著者名/発表者名: Yasukawa, K., Kino, S., Ohta, J., Azami, K, Tanaka, E., Mimura, K., Fujinaga, K., Nakamura, K. and Kato
  • 学会等名: 3rd Edition of World Congress on Geology & Earth Science
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 太平洋の遠洋性粘土に見られる地球化学的バリエーションとそのグローバル物質循環における重要性 (2022)
  • 著者名/発表者名: 見邨和英、中村謙太郎、安川和孝、町田嗣樹、大田隼一郎、藤永公一郎、加藤泰浩
  • 学会等名: 日本地球化学会第69回年会
  • 招待講演
• [学会発表] 深層学習を用いたMulti-Beam Echo Sounder (MBES) 画像からの海底熱水活動シグナルの自動検出 (2022)
  • 著者名/発表者名: 見邨和英、中村謙太郎、高尾和宏、安川和孝、加藤泰浩
  • 学会等名: JpGU Meeting 2022
• [学会発表] 南鳥島マンガンノジュールのOs同位体層序年代決定とμXRF元素マッピングによる成長ハイエイタスの実態解明 (2022)
  • 著者名/発表者名: 青柳颯汰、大田隼一郎、矢野萌生、見邨和英、浅見慶志朗、野崎達生、中村謙太郎、安川和孝、町田嗣樹、加藤泰浩
  • 学会等名: 日本地質学会第129年学術大会
• [学会発表] 深層学習に基づく画像検出システムを用いた南鳥島レアアース泥のイクチオリス層序年代決定 (2022)
  • 著者名/発表者名: 北澤尭大、見邨和英、安川和孝、大田隼一郎、藤永公一郎、中村謙太郎、加藤泰浩
  • 学会等名: 日本地質学会第129年学術大会
• [学会発表] インド洋の炭酸塩堆積物より復元した古第三紀の海水Os同位体比記録：始新世「超温暖化」イベントにおける化学風化フィードバックへの示唆 (2022)
  • 著者名/発表者名: 桑原佑典、安川和孝、大田隼一郎、矢野萌生、見邨和英、田中えりか、藤永公一郎、中村謙太郎、加藤泰浩
  • 学会等名: JpGU Meeting 2022
  • 招待講演
• [学会発表] 深層学習に基づくイクチオリス画像検出システムを用いた南鳥島レアアース泥の堆積年代決定 (2022)
  • 著者名/発表者名: 北澤尭大、見邨和英、安川和孝、大田隼一郎、藤永公一郎、中村謙太郎、加藤泰浩
  • 学会等名: JpGU Meeting 2022
• [学会発表] Stratigraphic variations in geochemistry and morphology of Fe-Mn micronodules: Implications for the formation process of extremely REY-rich mud in the western North Pacific Ocean. (2021)
  • 著者名/発表者名: Yasukawa, K., Kino, S., Ohta, J., Azami, K., Tanaka, E., Mimura, K., Fujinaga, K., Nakamura, K. and Kato, Y.
  • 学会等名: Goldschmidt Virtual 2021
  • 国際学会
• [学会発表] 深層学習によるイクチオリス微化石自動検出技術の検討：レアアース泥の堆積年代制約に向けて (2021)
  • 著者名/発表者名: 見邨和英，三鍋秀悟，中村謙太郎，大田隼一郎，安川和孝，藤永公一郎，高尾和宏，加藤泰浩
  • 学会等名: 日本地質学会第128年学術大会
• [学会発表] イクチオリス生層序と堆積物の全岩コバルト濃度を制約としたモンテカルロ法に基づく遠洋性粘土の堆積年代決定 (2021)
  • 著者名/発表者名: 見邨和英，中村謙太郎，安川和孝，大田隼一郎，藤永公一郎，臼井洋一，加藤泰浩
  • 学会等名: JpGU Meeting 2021
• [学会発表] 南鳥島レアアース泥に含まれるマイクロマンガンノジュールの地球化学的特徴とレアメタル資源ポテンシャル (2021)
  • 著者名/発表者名: 安川和孝，木野聡志，浅見慶志朗，田中えりか，見邨和英，大田隼一郎，藤永公一郎，中村謙太郎，加藤泰浩
  • 学会等名: 日本地質学会第128年学術大会
• [学会発表] 海洋の Nd 質量収支計算を用いた超高濃度レアアース泥の生成条件の制約 (2021)
  • 著者名/発表者名: 安川和孝，平松彩人，河原畑智朱，見邨和英，田中えりか，大田隼一郎，藤永公一郎，中村謙太郎，加藤泰浩
  • 学会等名: 第37回希土類討論会
• [備考] yolov7-slideObservation
  • URL: https://github.com/KazuhideMimura/yolov7-slideObservation
• [備考] yolov5-ichthyolith
  • URL: https://github.com/KazuhideMimura/yolov5-ichthyolith
• [備考] AI を活用した海底熱水鉱床の探査
  • URL: https://orceng-cit.jp/project/detail/30
• [備考] 深層学習を用いた魚類の歯化石「イクチオリス」の自動検出
  • URL: https://orceng-cit.jp/project/detail/16
• [備考] ai_ichthyolith
  • URL: https://github.com/KazuhideMimura/ai_ichthyolith
• [備考] eNetV2_for_ai_ichthyolith
  • URL: https://github.com/KazuhideMimura/eNetV2_for_ai_ichthyolith
• [備考] Datasets for ichthyolith detection
  • URL: https://data.mendeley.com/datasets/zdpz6m9gzf/1