Hydrothermale Erzlagerstätten stellen grosse Metallanreicherungen in der Erdkruste dar und die Bildung von weltweit bedeutenden Lagerstätten erfordert Extraktion von Metallen aus grossen Gesteinsvolumina, effizienten Transport durch hydrothermale Fluide und lokalisierte Metallabscheidung. Fluid-Mineral-Interaktionen sind hierbei wesentliche Prozesse, die zur Bildung von weltweit bedeutenden Lagerstätten wie magmatisch hydrothermale porphyrische Cu-Au-Mo und epithermale Ag-Au-As-Sb Lagerstätten, und sedimentgebundene Pb-Zn Lagerstätten. Geochemische Modellierung von Fluidprozessen ist eine wesentliche Methode, um konzeptionell neue Modelle für erzbildende hydrothermale Systeme zu entwickeln. Dies setzt robuste thermodynamische Daten voraus, um zuverlässig Metall- und Mineralöslichekeiten und Fluid-Mineral-Reaktionen zu simulieren. Das beantragte Projekt beinhaltet daher die Entwicklung eines intern-konsistenten thermodynamischen Modells für den hydrothermalen Transport von Pb-Zn Ag-Au-As-Sb, was unseren vorhandenen Datensatz wesentlich erweitern wird. Der neue Datensatz wird in numerischen Simulationen der für die Bildung von sedimentgebundenen Pb-Zn und epithermalen Ag-Au-As-Sb Lagerstätten kritischen Prozesse zur Anwendung kommen. Die Modellierung wird wichtige Fragestellungen zur Bildung weltweit bedeutender Lagerstätten-Typen beantworten, wie die relative Rolle von reduzierenden sauren und oxidierenden Fluiden in sedimentgebunden Pb-Zn Systemen, die Verbindung zwischen exhalativen und carbonatgebundenen Pb-Zn Lagerstätten, und die Bedeutung der Metalloide As und Sb für den hydrothermalen Transport von Cu, Pb, Zn, Ag und Au. Das Projekt besteht aus 3 Modulen, die gemeinsam zu einem fundamental besseren Verständnis der Bildung von hydrothermalen Pb-Zn und Ag-Au-As-Sb Lagerstätten führen werden. Modul A beinhaltet die Entwicklung eines intern-konsistenten thermodynamischen Modells für den hydrothermalen Transport von Pb-Zn-Ag-Au-As-Sb. Unter Anwendung einer neuen globalen Regressionsmethode werden alle Standard-Gibbsenergien der wässrigen Metallspezies aus kritisch ausgewählten experimentellen Löslichkeits- und Spektroskopie Daten simultan abgeleitet. In den Modulen B und C werden mittels geochemischer Modellierung mit der GEM3 Software die wesentlichen Prozesse simuliert, die zur Bildung von sedimentgebundenen Pb-Zn Lagerstätten und intrusionsgebundenen epithermalen Ag-Au-As-Sb Lagerstätten führen. Das Projekt wird wesentlich zu den Zielen des DOME Schwerpunktprogramms beitragen, durch Kooperation mit einem Partnerprojekt, das die Bildung epithermaler Lagerstätten untersucht, durch Erstellung des thermodynamischen Datensatzes, der für andere DOME-Projekte direkt anwendbar ist, und durch Modellierungsergebnisse, die unmittelbar in geländebasierten Studien anderer DOME Projekte getestet werden können.
Das Projektvorhaben SWELL befasst sich mit der Entwicklung und Evaluierung effizienter Verfahren zur Steigerung der Recyclingeffizienz von Lithium-Ionen-Batterien. Im Fokus des Projektes stehen die Elektrolyte, bestehend aus Lithiumsalzen, Lösungsmitteln und Elektrolytadditiven. Bereits etablierte Recyclingprozesse fokussieren sich überwiegend auf die Rückgewinnung der in LIBs befindlichen Metalle, wohingegen die nichtmetallischen Komponenten zum großen Teil nicht wieder dem Verwertungskreislauf zugeführt werden. Die Elektrolyte gehen in bisherigen Prozessen größtenteils in Form von thermischer Verwertung oder Downcycling verloren. Die Elektrolytkomponenten weisen einen signifikanten Materialwert auf und enthalten zudem kritische, umweltrelevante Ressourcen, wie Lithium, Fluor und Phosphor. Ihre Rückgewinnung und effiziente Aufarbeitung mit dem Ziel einer (direkten) Wiederverwendung in LIBs, ist daher von großem Interesse und kann zur signifikanten Steigerung der Nachhaltigkeit der Batteriezellfertigung führen. Gesamtziel des Projektes ist es Verfahren zu entwickeln, in denen Elektrolytbestandteile selektiv extrahiert, getrennt und anschließend aufgearbeitet werden, um diese in den Stoffkreislauf zu reintegrieren. Hauptaugenmerk liegt hierbei auf den Elektrolytlösungsmitteln (Carbonate, wie DMC, EMC EC) und dem Lithiumsalz LiPF6 sowie dessen Zersetzungsprodukte.
Auf Blatt Bad Reichenhall sind Bausteinen des Ostalpins abgebildet: Niedere und Schladminger Tauern, Salzkammergut, Berchtesgadener Alpen sowie Höllengebirge, Totes Gebirge, Hagengebirge, Leoganger Steinberge, Tennengebirge, Dientener Berge und Steinernes Meer. Das subalpine Molassebecken begrenzt die alpinen Einheiten im Norden. Die tertiäre Sedimentfüllung des Molassebeckens ist größtenteils von quartären Deckschichten (z. B. fluviatilen und glazifluviatilen Schottern und Sanden) überlagert. Die sich südlich an die Molasse anschließende helvetische Zone der Alpen (Kreide und Tertiär) tritt ebenfalls nur vereinzelt unter der Quartärbedeckung zu Tage. Die Flysch-Zone ist wesentlich breiter ausgebildet. Die kreidezeitlichen Tiefenwasserbildungen zeichnen sich durch wechsellagernde tonig-mergelige bzw. sandig-kalkige Schichten aus. Den zentralen Teil des Kartenblattes nimmt eine durch Faltung, Verschuppung, Auf- und Überschiebung geprägte Zone ineinander greifender bzw. aneinander grenzender Schollen und Decken ein. Die zur Tirolischen Schubmasse der Kalkalpen zählenden Sedimente der Trias (z. B. Wettersteinkalk, Hauptdolomit, Dachsteinkalk) und des Juras dominieren den Bereich. Zu dem Tirolikum zählen Göllmassiv, Staufen-Höllengebirgs-Decke, Totengebirgsdecke, Warscheneck-Decke, Werfener Schuppenzone und Mandlingschuppe. Ihnen sind andere ostalpine Deckenbausteine eingeschaltet: Bajuvarikum: Allgäu-Decke, Langbath-Scholle, Reichraminger Decke; Berchtesgadener Decke und Dachstein-Decke; Hallstätter Zonen und Deckschollen: Lofer-Reichenhaller Zone, Hallein-Berchtesgadener Zone, Ischl-Ausseer-Zone, Grundlsee-Zone, Lammermasse, Plassen, Mitterndorfer Schollen; Gosau-Becken mit kreidezeitlichen Sand- und Mergelsteinen. Nach Süden schließt sich die Grauwackenzone (paläozoische Grauwacken, Ton- und Kieselschiefer) an. Auch kleinere Einschaltungen von Grünschiefer, Metadiabas, Karbonat und Kieselmarmor treten auf. Am Südrand des Kartenblattes sind metamorphe Gesteine (Schiefer, Phyllite, Gneise, Quarzite) der Zentralalpen erfasst. Von West nach Ost lassen sich die Tauern-Schieferhülle des Penninikums, die Penninisch-Radstädter Mischungszone, der Radstädter Komplex und das Ostalpine Altkristallin abgrenzen. Neben der Legende, die über Alter, Genese und Petrographie der dargestellten Einheiten informiert, verdeutlicht eine tektonische Übersichtskarte die regionalgeologische Gliederung im Kartenausschnitt. Ein geologischer Schnitt gewährt zusätzliche Einblicke in den Aufbau des Untergrundes. Das N-S-Profil kreuzt die Molassesedimente, die Flysch-Zone, die Tirolische Schubmasse der Kalkalpen mit eingelagerter Lammermasse, die Penninisch-Radstädter Mischungszone und endet im Penninikum der Zentralalpen.
Climate change-driven deglaciation and erosion in high-latitude regions enhance the flux of terrigenous material to the coastal ocean. Newly exposed land surfaces left behind by retreating glaciers are covered by glacial till, which is rich in fine-grained minerals. Many of these minerals are undersaturated in seawater and thus prone to dissolution (i.e., seafloor weathering). Consequently, intensified erosion and mineral weathering may act as an additional CO₂ sink while supplying alkalinity to coastal waters. To evaluate this hypothesis, we carried out a sediment geochemical study in the southwestern Baltic Sea, where coastal erosion of glacial till is the dominant source of terrigenous material to offshore depocenters. We analyzed glacial till from coastal cliffs, sediments, and pore waters for major element composition using inductively coupled plasma optical emission spectroscopy and an elemental analyzer. Water samples were further analyzed for dissolved redox species and dissolved silica by photometry and ion chromatography. These data were then used to quantify mineral dissolution and precipitation processes and to assess their net effect on inorganic carbon cycling.
Die Böden terrestrischer Ökosysteme sind ein wichtiger Steuerungsfaktor der CO2-Konzentration in der Erdatmosphäre. Bei Modellierung von globalen CO2-Zyklen ist die Forschung der klimarelevanten Gase auf eindeutige Vorstellungen von der Kohlenstoffisotopie des CO2 der Bodenluft und ihrer Veränderungen angewiesen. Die bis heute vorhandenen Daten umfassen nur eine relativ kurzfristige Dynamik (Stunden bis Monate). Die Fragen nach den langfristigen Fluktuationen (Jahrtausende) der d13CWerte im bodenbürtigen Kohlendioxid und den sie kontrollierenden Faktoren sowie nach dem Zusammenhang mit dem CO2-Haushalt der spätquartären Atmosphäre bleiben offen. Ziel des Vorhabens ist es, die pedogenen Karbonate als Archive der langfristigen, spätquartären d13C-Dynamik des CO2 der Bodenluft zu untersuchen. Dem Arbeitskonzept liegen Modellvorstellungen der Produktion und Diffusion der 13CO2 im Boden zugrunde. Bei den Forschungsobjekten handelt es sich um laminierte Kalkablagerungen (Kalkkutanen) an Steinen aus holozänen Böden (Mediterraneis, Mitteleuropa, Sibirien) und sekundäre Karbonate aus spätpleistozänen Löss-Paläoboden-Sequenzen (Mitteleuropa). Die Untersuchungsmethoden: d13C, d18O, 14C-Altersbestimmung und Mikromorphologie. Bei der Auswertung der Ergebnisse sollen die Ursachen der langfristigen 13CO2-Dynamik der Bodenluft und die sie kontrollierenden Faktoren im Zentrum stehen.
In dem Datensatz Bänke wird, wegen der geringen Mächtigkeit der Horizonte, der Verlauf besonderer Gesteinsausbildungen (Tuffe, Karbonate, Kohle usw.) als Linie dargestellt. Diese Bänke (Member) bilden häufig die Grenze zwischen lithostratigraphischen Einheiten oder besitzen eine für die Kartierung wichtige Funktion als Leithorizont. Geologische Karte 1:25 000 Bänke ist in Bearbeitung und noch nicht flächendeckend vorhanden. Die Daten wurden ins GDZ importiert und dort als Werte der Multifeatureklasse Wert Geologie modelliert, die sich zusammensetzt aus der flächenhaften Featureklasse GDZ2010.A_ghgeowt (enthält die Gk100, die GK25, und die Rohstoffflächen) der linienhaften Featureklasse GDZ2010.L_ghgeowt (enthält die GK15_Bänke, die GK25_Tektonik und die GK100_Tektonik) , der punkthaften Featureklasse GDZ2010.P_ghgeowt (enthält die Geotope) und der dazugehörigen Businessklasse GDZ2010.ghgeowt. Anschließend wurden die Werte für die Objektart = gk25 und Parameter Langtext = Bänke exportiert in die Filegeodatabase GDZ_GDB. Folgende Attribute sind relevant: NR (Nummer der Bänke) BEZEICHNUNG; STRATIGRAPHIE; PETROGRAPHIE.
Maschinelle Lernmodelle haben große Erfolge beim Lernen komplexer Muster wie zum Beispiel die räumliche Verbreitung von Bodeneigenschaften gezeigt, die es erlauben Vorhersagen über nicht erfasste Bereiche zu treffen. Die Fähigkeit, das Gelernte auf andere Gebiete anzuwenden ist dagegen wenig entwickelt und bislang können die Modelle nur sehr eingeschränkt auf Bereiche außerhalb der unmittelbaren Lernumgebung übertragen werden. Ähnlich empirischen Regressionen gelten die Regelwerke, z.B. bei Entscheidungsbaumverfahren wie Random Forest, nur für den von Trainingsdaten abgedeckten Wertebereich. Für jedes weitere Gebiet werden erneut möglichst hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten benötigt. Fortschritte im Bereich des Deep Learning (DL), z.B. Convolutional Neural Networks, des Transfer Learnings und kombinierte Ansätze im Bereich Feature Selection (FS) bieten hier erweiterte Möglichkeiten, um die Dimensionalität gerade bei kleineren Datensätzen einzuschränken, die Überanpassung an die Trainingsdaten zu minimieren und die Übertragung auf angrenzende Gebiete zu verbessern. Im vorliegenden Antrag nehmen wir diese Entwicklungen auf und versuchen Bodeneigenschaften auch für Bereiche außerhalb der Lernumgebung vorherzusagen. Dazu erstellen wir zunächst mit Umweltfaktoren eine gebietsspezifische Parametrisierung maschineller Lernmodelle anhand von geomorphometrischen, geologischen, landschaftsökologischen und klimatischen Parametern. Welche Parameter dies im Einzelnen sind und wie sie untereinander im Verhältnis stehen, wird exemplarisch für verschiedene Testdatensätze in Deutschland (humides Klima) und im Iran (semi-arid bis arides Klima) durch die Kombination von Methoden des DL und der FS berechnet. Im Folgeschritt werden die mit den ausgewählten Parametern der Umweltfaktoren und den Bodenprofildaten trainierten Modelle auf nicht trainierte Gebiete übertragen und an unabhängigen Bodendaten validiert. Die nicht trainierten Gebiete werden anhand von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen hinsichtlich ihrer Vergleichbarkeit mit den ursprünglichen Trainingsgebieten charakterisiert, um die Transferleistung der maschinellen Lernmodelle zu beurteilen. Abschließend ist vorgesehen, für die unbekannten Gebiete schrittweise Trainingsdaten zuzufügen, um die Entwicklung der Vorhersagegenauigkeit zu quantifizieren und die Transfereigenschaften verschiedener ML-Verfahren zu beurteilen. Als Trainingsdaten dienen LUCAS-Daten für Deutschland und Bodenprofildaten aus der nationalen SPDB Datenbank für den Iran. Die Umweltparameter werden aus Satellitendaten, digitalen Höhenmodellen, Weltklimadaten sowie Landnutzungskarten und geologischen Kartenwerken abgeleitet. Bodeneigenschaften sind Bodenkohlenstoffgehalt, Bodentextur, Carbonatgehalt und Kationenaustauschkapazität. Es werden 12 maschinelle Lernverfahren vergleichend angewendet.
Antimon (Sb) ist ein "kritisches" Element. In Form von Stibnit (Sb2S3) ist Sb in verschiedenen Arten von Lagerstätten stark konzentriert: - Epithermale Erzgänge - heiße Quellvorkommen, einige Porphyr- und Molybdänvorkommen - orogenem Gold oder sed. Gold vom Carlin-Typ - hydrothermale Quarz-Stibnit-Adern, die in Sedimenten vorkommen- einige SEDEX-Typen - oder massiver metasomatische Karbonatersatz In einigen Vorkommen ist die Stibnitmineralisierung auch mit beträchtlichen Konzentrationen von Au, Hg, Ag, Sn, W oder Buntmetallen verbunden (z. B. Gumiel und Arribas 1987; Dill 1998; Peng et al. 2002; Wagner und Boyce 2003; Hagemann und Lüders 2003; Yang et al. 2006; Buchholz et al. 2007; Bortnikov et al. 2010; Voudouris et al. 2019; Pohl, 2020). Höhere durchschnittliche Sb-Konzentrationen von etwa 5 ppm werden aus Schwarzschiefer berichtet (Ketris und Yudovich 2009), und daher kann die Alteration von Schwarzschiefer eine potenzielle Quelle für Sb in hydrothermalen Quarz-Stibnit-Lagerstätten darstellen (z. B. Wagner und Boyes 2003, Sosnicka et al. 2021). Stibnitlagerstätten sind auch mit felsischen magmatischen Gesteinen verbunden. In diesem Fall ist nicht immer klar, ob die Sb-Anreicherung direkt auf magmatische Fluide oder hydrothermale Alterationsprozesse zurückzuführen ist (Krolop et al. 2018). Frühere Sb-Isotopendaten an Stibnit zeigten, dass die 123Sb/121Sb-Verhältnisse in Stibnit aus verschiedenen Vorkommen ein Mittel zur Entschlüsselung der Quelle(n) von Stibnitlagerstätten sein können (Zhai et al. 2021 und Referenzen darin). Die meisten Schlussfolgerungen über die Sb-Isotopenfraktionierung, die bisher gezogen wurden, ruhen auf beobachteten Verschiebungen einiger d123Sb-Werte innerhalb einer Lagerstätte oder eines Erzes sowie auf experimentellen Daten zu Sb(III)-Sb(V)-Redoxreaktionen (z. B. Lobo et al. 2012; Dillis et al. 2019). Der Transport von Sb(III) in hydrothermalen Fluiden bei hohen Temperaturen ist abhängig vom ph-Wert und der Sulfidkonzentration im Fluid und erfolgt in Form von HS- oder OH-Komplexen (z. B. Krupp 1988; Olsen et al. 2019), während Sb-Chlorid-Komplexe nur in stark salzhaltigen, sauren Fluiden stabil sind (z. B. Obolensky et al. 2007). Die Abhängigkeit der Sb-Isotopenfraktionierung in Stibniten, die entweder aus Solen oder aus salzarmen Flüssigkeiten bei unterschiedlichen Temperaturen ausgefällt wurden, ist jedoch bisher nicht untersucht worden. Da Stibnit eine extrem gute Transparenz im nahen IR-Licht aufweist (Lüders 2017), können Flüssigkeitseinschlüsse in Stibnit mit Hilfe der IR-Mikrothermometrie routinemäßig untersucht und Informationen über T-x der Stibnit-bildenden Flüssigkeiten gewonnen werden. Die genaue Untersuchung der Sb-Isotopensystimatik in Stibnit in ausgewählten Erzlagerstätten in Kombination mit mikrothermometrischen Daten von Stibnit-haltigen Fluideinschlüssen wird neue Erkenntnisse über die Anwendbarkeit des Sb-Isotopensystems für Fragen im Kontext mit der Erforschung von Erzlagerstätten liefern.
Rekristallisation des geogenen Kalks mit dem CO2 aus der Atmung von Wurzel und Mikroorganismen führt zur Bildung pedogener Karbonate, die einer der wichtigsten Schlüssel zur Bestimmung des Alters der Bodenbildung (Radiokarbondatierung) und der Rekonstruktion der Paläou-welt (d13C, d18O) unter semiariden und ariden Klimatenbedingungen sind. Deswegen war ein erhöhtes Interesse für pedogene Karbonate seitens der Geowissenschaften in den vergangenen zwei Jahrzehnten zu verzeichnen. Bis jetzt ist die Geschwindigkeit der Bildung pedogener Karbonate völlig unbekannt, obwohl davon die Präzision der Altersbestimmung und der Paläoumweltrekonstruktionen wesentlich abhängt. In diesem Vorhaben wird die Geschwindigkeit der Bildung der pedogenen Karbonate durch den Isotopenaustausch bei der Rekristallisation des geogenen Kalks mit dem 14CO2 aus der Rhizosphärenatmung der in der 14CO2-Atmosphäre markierten Pflanzen bestimmt. Mit dieser sehr sensitiven und bereits erprobten Methode wird der Einfluss der Pflanzenarten, Dauer des Pflanzenwachstums, Temperatur, Feuchte, CaCO3-Gehalte und CaCO3-Verlagerung auf die CaCO3-Rekristallisationsrate bestimmt. Aus den experimentell ermittelten Abhängigkeiten der Rekristallisation von den Umweltvariablen wird ein Modell zur Bildung der pedogenen Karbonate erstellt und anhand der Radiokarbondatierung der unter verschiedenen Bedingungen entnommen pedogenen Karbonate geprüft. Das Forschungsvorhaben ermöglicht erstmalig die Präzision der Bestimmung des Alters der Bodenbildung und der Rekonstruktion der Paläoumwelt anhand der pedogenen Karbonate experimentell zu quantifizieren.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 514 |
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| Chemische Verbindung | 87 |
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