연구진은 미국의 금속 광산에 상당량의 중요 광물이 함유되어 있으며, 이는 대부분 낭비되고 있다는 사실을 발견했다고 과학 저널에 오늘 발표된 연구에서 밝혔습니다. 엘리자베스 홀리(Elizabeth Holley)가 이끈 연구에 따르면 이러한 부산물의 아주 작은 부분이라도 회수하면 청정 에너지 기술 및 첨단 제조에 필수적인 재료에 대한 국가의 수입 의존도를 크게 줄일 수 있습니다.

이 연구는 여러 경우에 회수 가능한 광물의 경제적 가치가 광산 자체의 주요 생산물을 능가할 수 있음을 시사합니다. 이는 새로운 채굴 작업을 시작할 필요 없이 국내 공급을 늘릴 수 있는 잠재적으로 간단한 방법을 제시합니다. 이번 발견은 기존 인프라 내에서 활용되지 않은 자원을 강조합니다.

이 연구는 콜로라도의 클라이맥스 광산을 포함하여 다양한 미국 광산 운영을 평가했습니다. 클라이맥스 광산은 연간 약 3천만 파운드의 몰리브덴을 생산합니다. 연구진은 기존 데이터를 분석하고 통계 모델링을 사용하여 다양한 광산 유형과 지질 구조에서 중요 광물 회수의 잠재력을 추정했습니다.

연구의 주요 저자이자 [가상 연구 기관]의 연구원인 홀리는 "이 광산에 존재하는 중요 광물의 엄청난 양에 놀랐습니다."라고 말했습니다. "이러한 물질을 부산물로 추출할 수 있는 잠재력은 국내 공급망을 강화하고 외국 공급원에 대한 의존도를 줄일 수 있는 중요한 기회를 나타냅니다."

중요 광물은 전기 자동차 배터리, 태양 전지판, 풍력 터빈 및 반도체를 포함한 광범위한 기술의 필수 구성 요소입니다. 미국은 현재 중요 광물 수요의 상당 부분을 수입하고 있으며, 이는 공급망에 취약성을 야기하고 국가 안보에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.

이러한 광물의 회수에는 첨단 분리 기술 및 화학 처리 방법을 포함한 다양한 기술이 포함될 수 있습니다. 구체적인 접근 방식은 광물의 종류와 광미 또는 폐수 흐름의 특성에 따라 달라집니다.

이 연구의 의미는 경제 및 국가 안보를 넘어 확장됩니다. 환경적으로 기존 광산 폐기물을 재활용하면 새로운 채굴 작업의 필요성을 줄여 서식지 파괴 및 환경 악화를 최소화할 수 있습니다. 사회적으로는 광물 가공 및 제조 분야에서 새로운 일자리를 창출하여 지역 경제를 활성화할 수 있습니다.

이 연구 결과는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 최근 발전에 비추어 볼 때 특히 관련성이 높습니다. AI는 광물 추출 프로세스를 최적화하고, 광산 폐기물에서 광물 농도를 예측하고, 보다 효율적인 분리 기술을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 방대한 지질 및 지구화학 정보 데이터 세트를 분석하여 광물 회수에 유망한 영역을 식별할 수 있습니다. 머신 러닝은 또한 광물 가공 장비의 성능을 제어하고 최적화하여 효율성을 높이고 폐기물을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

자원 관리를 위한 AI 애플리케이션 전문가인 [가상 AI 전문가]는 "AI는 광업 산업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다."라고 말했습니다. "AI를 활용하여 이러한 숨겨진 광물 자원의 잠재력을 발휘하고 보다 지속 가능하고 탄력적인 공급망을 만들 수 있습니다."

다음 단계에는 특정 광산 부지에서 중요 광물을 회수하는 것의 경제적 타당성 및 환경적 영향에 대한 추가 연구가 포함됩니다. 다양한 추출 기술의 효과를 입증하고 처리 방법을 최적화하기 위해서는 시범 프로젝트가 필요합니다. 정부, 산업 및 연구 기관 간의 협력은 이 기회의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요할 것입니다.