Deep-sea mining of seafloor massive sulfides and seafloor manganese nodules : deposit modelling and market potential

Rahn, Mirjam Christina; Kukla, P. A.; Lottermoser, Bernd G.

doi:10.18154/RWTH-2019-05136

Deep-sea mining of seafloor massive sulfides and seafloor manganese nodules : deposit modelling and market potential

Rahn, Mirjam Christina^RWTH*

2019

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von M.Sc. Mirjam Christina Rahn

ImpressumAachen 2019

Umfang1 Online-Ressource (ix, 119 Seiten) : Illustrationen, Karten

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2019

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak05

Hauptberichter/Gutachter
Kukla, P. A. (Thesis advisor)^RWTH* ; Lottermoser, Bernd G. (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-05-08

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2019-05136
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/761787/files/761787.pdf

Einrichtungen

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550

Kurzfassung
Neue Technologien, eine kohlenstoffemissionsarme Zukunft und eine wachsende Weltbevölkerung führen in den kommenden Jahrzehnten zu einem steigenden Metallbedarf. Die Ressourcen an Land werden immer seltener und schwieriger zu nutzen, daher müssen neue Lagerstättentypen erschlossen werden. Tiefseevorkommen wie Manganknollen (SMnN) oder Massivsulfide (SMS) enthalten große Mengen an Metall wie Kupfer, Kobalt, Mangan, Nickel, Seltene Erden und Edelmetalle. Für die Lagerstättenbewertung müssen umfangreiche Erkundungen durchgeführt werden, um eine genaue Vorstellung von der Dimension und dem Metallgehalt zu erhalten. In der Tiefsee ist dies aufgrund der anspruchsvollen technologischen Bedingungen in diesen großen Tiefen (bis zu 6.5 km Wassertiefe für SMnN) und durch hohe Investitions- und Betriebsausgaben schwieriger. Metallgehalte von Tiefsee Lagerstätten können jedoch auch mit Interpolationsmethoden zwischen vorhandenen Probendaten, Kastengreiferproben für SMnN und Bohrdaten für SMS, vorläufig geschätzt werden. In dieser Arbeit werden zwei Lagerstätten aus Explorationsdaten analysiert und modelliert, um Metallressourcen zu bewerten, gefolgt von einem Kapitel zur Bewertung des zukünftigen Marktes für Tiefseebergbau Maschinen. Die in dieser Arbeit modellierte 3D-SMS-Lagerstätte befindet sich entlang des Mittelatlantischen Rückens (MAR) und ist Teil des definierten „Virtual Blue“ Lagerstättenclusters, das aus 30 Lagerstätten mit einer Gesamttonnage von 40 Millionen Tonnen Erz besteht. Das Referenzbeispiel wurde unter Verwendung vorhandener Bohrdaten einer SMS-Lagerstätte in einem Backarc-System modelliert, und durch die Berechnung von zwei Transform-Faktoren an eine Lagerstätte am Mittelatlantischen Rückens angepasst, die die unterschiedlichen Metallwerte im Sediment und Erzkörper abbilden. Im Mittelpunkt der Modellierung standen die wirtschaftlich relevanten Metalle Cu, Zn, Ag und Au. Für diese wurden die Durchschnittswerte der Lagerstätte Solwara-1 (Back-arc Becken) im Verhältnis zu den Werten der Trans-Atlantic Geotraverse (TAG) am MAR gesetzt. Das Ergebnis dieser Transformation ist ein SMS Lagerstättenmodell mit der räumlichen Verteilung und Geometrie einer gut explorierten Lagerstätte, jedoch mit durchschnittlichen Gehalten, die Metallanreicherungen am MAR widerspiegeln. Mit der Modellierungssoftware Leapfrog wurden Interpolationen der Metallwerte und ein Blockmodell erstellt, um schließlich die Ressourcen innerhalb der Lagerstätte zu berechnen. Diese Studie berechnete eine Lagerstätten - Gesamttonnage von 3,8 Mio. t mit 3,3 Mio. t innerhalb der Erzzone, und 0,54 Mio. t im Sedimentkörper. Der entwickelte Workflow- und Modellierungsansatz kann mit erweiterten Datensätzen angepasst oder auf einen anderes Arbeitsgebiet angewendet werden.Die in dieser Studie bearbeitete SMnN Lagerstätte ist Teil des östlichen deutschen Lizenzgebietes (E1), welches sich in der Clarion-Clipperton-Zone (CCZ) im Pazifik befindet. Auf einer 255 km² großen Fläche wurden 55 Kastengreifer-Proben mit Informationen über die Belegungsdichte der Manganknollen und den Metallgehalt von Kobalt, Nickel und Kupfer entnommen und analysiert. Mit Hilfe von Ordinary Kriging wurde in ArcGIS eine Rasterkarte mit der Belegungsdichte (Gewicht der Manganknollen pro m²) erstellt, aus der eine Ressourcenabschätzung abgeleitet wurde. Die interpolierten Häufigkeitswerte reichen im Arbeitsgebiet von 10,29 kg/m² bis 21,31 kg/m² bei einem Durchschnitt von 16,51 kg/m² (Trockengewicht). Im Ergebnis wird eine Lagerstätte mit etwa 4 Mio. t, die 114.000 t einer Gesamttonnage für Kupfer, Nickel und Kobalt und 1.178.000 t Mangan enthält, vorhergesagt. Die Berechnungen des Ressourcenmodells deuten darauf hin, dass das gewählte Gebiet ein hohes Potenzial für den Abbau von Manganknollen hat. Dies ist insbesondere auf das geringe morphologische Relief und die Belegungsdichte der Knollen von mehr als 10 kg/m² zurückzuführen.Das letzte Kapitel dieser Arbeit behandelt die Analyse des zukünftigen Tiefseebergbau-Marktes. Unterteilt in einen kurzfristigen (Jahre 2028-2047) und langfristigen (Jahre 2048-2067) Ausblick, wurden mehrerer Szenarien der zukünftigen Entwicklung des Tiefseebergbau-Marktes entwickelt. Der Fokus der Studie lag auf dem wirtschaftlichen Umsatzpotenzial für in Europa ansässige Hersteller von Bergbaumaschinen. Es wurden Bewertungen des weltweiten Lagerstättenpotenzials, der Profitabilität, der Metallmärkte, des Rechts, der Investitionen und der Wettbewerber vorgenommen. Unterschiedliche Annahmen und Prognosen führten zu einer Reihe von Szenarien, die möglicherweise repräsentativ für die zukünftige Entwicklung des DSM-Sektors sind. Es wurden vier kurzfristige und sieben langfristige Szenarien betrachtet, die zu 0-43 Bergbauprojekten für SMnN-Mining und 1-11 Projekten für den Abbau von SMS-Lagerstätten führten. Der für diese Studie entwickelte Workflow kann jederzeit mit neuen Informationen über den Tiefseebergbau aktualisiert werden, und kann sich nach Bedarf mit der Entwicklung der Weltwirtschaft und der Technologien dynamisch ändern. Die Wirtschaftlichkeitsberechnungen in dieser Studie zeigen ein mögliches Umsatzpotenzial von 2 - 31 Mrd. \$ kurzfristig (2028-2047) und weitere 23 - 82 Mrd. \$ langfristig (2048-2067) auf, bezogen auf weltweit spezialisierte Tiefsee-Bergbaumaschinen Hersteller. Die Arbeitsabläufe und die wichtigsten Ergebnisse der vorgestellten Fallstudien zur Modellierung von Erzlagerstätten in der Tiefsee und die in der Arbeit erfolgte Marktbewertung von Tiefseebergbau können ohne Weiteres in anderen Studien, die sich auf den Tiefseebergbau und andere neue Explorationsprojekte konzentrieren, angewendet werden.

New emerging technologies, a low carbon future and a growing world population will lead to an increasing metal demand in the coming decades. Decline of deposit discoveries on land and decrease in ore grade within the deposits are only some reasons why we need to consider new resources. Deep-sea deposits such as seafloor manganese nodules (SMnN) and seafloor massive sulfides (SMS) hold large quantities of metals such as Cu, Co, Mn, Ni, REE and precious metals. In order to assess these resources, extensive research and exploration are required to quantify deposit dimensions and metal contents. This is more difficult in the deep sea due to technological challenges at great water depths (up to 6.5 km for SMnN) and hence large capital and operational expenditure. In this thesis, two exemplary ore deposits, SMnN and SMS, are analysed and modelled from exploration data to evaluate metal resources, followed by an evaluation of the future deep-sea mining market. The 3D SMS deposit analysed is located along the Mid-Atlantic Ridge (MAR) and is part of the established “Virtual Blue” deposit cluster consisting of 30 deposits with a total tonnage of 40 million tonnes of ore. The reference case was modelled using existing drilling data of a SMS deposit in a back-arc system (Solwara-1) and transferred to a deposit type at the MAR. The modelling focused on the economically most relevant metals Cu, Zn, Ag and Au. Two factors enable the transformation of the Solwara-1 prospect data to the MAR setting, accounting for the intrinsic variation in metal values in the sediment and ore body. Average grades of the Solwara-1 deposit were set in proportion to grades from the Trans-Atlantic Geotraverse (TAG) at the MAR. The result of this analysis is a SMS deposit model with the spatial distribution and geometry of a drilled deposit but with average grades reflecting a deposit at the MAR. Interpolations of the metal values were calculated and a block model was generated to calculate the resources within the deposit of the reference case. A total deposit tonnage of 3.8 Mt was predicted with 3.3 Mt attributed to the ore zone and 0.54 Mt to the sediment body at the surface. The workflow and modelling approach can easily be adjusted with an extended datasets or applied to a different study area. The SMnN deposit area tackled in this study is part of the eastern German exploration license (E1), which is located in the Clarion-Clipperton Zone (CCZ) in the Pacific Ocean. 55 box core samples across a study area of 255 km² contain information about the nodule abundance and metal content of Cu, Ni and Co. Ordinary kriging was used in ArcGIS and resulted in a raster map with nodule abundance (nodules weight per m²), from which the resources of the study area were calculated. The interpolated abundance values range from 10.29 kg/m² to 21.31 kg/m² with an average of 16.51 kg/m² (dry weight). The result is a deposit area with about 4 Mt ore, containing 114,000 t of a combined tonnage for Cu, Ni and Co, and 1,178,000 t for Mn. These calculations of the resource model indicate that the chosen area has a high potential for being mined in the future. This particularly holds due to the low morphological relief of the study area and a nodule abundance larger than 10 kg/m².The analysis and evaluation of the deep-sea mining (DSM) market incorporates multiple scenarios on the future development and includes a short-term (years 2028-2047) and a long-term (years 2048-2067) approach. Focusing on the potential economic turnover for European-based Original Equipment Manufacturers (OEMs), assessments of mineral potential, mining profitability, metal markets, jurisdiction, investments and competitors were undertaken. Contrasting views and projections led to a number of scenarios that are possibly representative of the future development of the DSM sector. Four short-term and seven long-term scenarios were considered, resulting in 0-43 mining projects for SMnN mining and 1-11 projects for mining SMS deposits. The workflow and market analysis tool developed in the course of this analysis can be updated as new information on deep-sea mining enterprises come in and potentially change as the world economy and technology evolves. Key results for the potential turnover from essential mining equipment for OEMs worldwide forecast 2 - 31 billion \$ in the short-term (2028-2047) and a further 23 - 82 billion \$ in the long-term (2048-2067). The workflows and key results of the exemplary ore deposit case studies and the deep-sea mining market evaluation presented in the thesis, can be readily applied in other studies targeting deep-sea mining and other frontier exploration projects.

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