Elaboración de mapas predictivos para la prospección de antimonio mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial

• Daniel Carrasco ^[1] ; Saturnino Lorenzo ^[1] ; Julio Alberto López-Gomez ^[1] ; Jose María Esbrí ^[1] ; Pablo Higueras ^[1]
  1. [1] Universidad de Castilla-La Mancha

     Universidad de Castilla-La Mancha

     Ciudad Real, España

     
• Localización: Geotemas (Madrid), ISSN 1576-5172, Nº. 18, 2021 (Ejemplar dedicado a: X Congreso Geológico de España), págs. 1095-1098
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Elaboration of predictive maps for antimony prospecting using artificial intelligence techniques
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• Resumen
  • español

    Los mapas predictivos de mineralización constituyen actualmente una poderosa herramienta para la prospección minera y se basan, por un lado, en la utilización de datos relacionados con el contexto geológico y minero de área y, por el otro, en sus características geoquímicas. Nuestro equipo trabaja en dos proyectos en el sector meridional de la Zona Centroi- bérica, en el que se localizan mineralizaciones de mercurio (Hg) importantes y bien conocidas, pero sin interés minero en el momento actual, y mineralizaciones de antimonio (Sb), que en la actualidad tiene la consideración de materia prima crítica para la Unión Europea. Las mineralizaciones de Hg se localizan en el sinclinal de Almadén, y las de Sb, en el de Guadalmez, adyacente al sur del de Almadén. Teniendo en cuenta la afinidad geoquímica entre ambos elementos, se pretende utilizar los datos del sinclinal de Almadén para entrenar a sistemas de inteligencia artificial en la realización de mapas predictivos para mineralizaciones de Sb en el contexto de la Zona Centroibérica meridional, como base para la creación de este tipo de mapas en otras regiones de Europa central y meridional, en la que la explotación de este metal tuvo importancia en tiempos relativamente recientes.

  • English

    Predictive maps of mineralization are currently a powerful tool for mineral exploration; they are based on data both related to the geological and mining context of the area, and to its geochemical characteristics. Our team is currently working on two projects in the southern sector of the Central Iberian Zone; in this area are located important and well-known mercury (Hg) mineralizations, without mining interest at the present time, but also antimony (Sb) mineralizations, which is presently considered as a critical raw material for the European Union. The Almadén syncline hosts the Hg mineralizations, meanwhile the Guadalmez syncline, located parallel and to the south, hosts the Sb ones. Considering the geochemical affinity between both elements, the idea is using the Hg data from the Almadén syncline to train artificial intelligence systems in the obtention of predictive maps for Sb mineralizations in the context of the southern Central Iberian Zone. This can be the basis for the creation of this type of maps in other regions of central and southern Europe, in which the exploitation of this metal was important in relatively recent times.