Het toepassen van big data-analyse op mineralogie biedt een manier om te voorspellen welke mineralen ontbreken in de wetenschap, waar je ze kunt vinden, en waar nieuwe afzettingen van waardevolle mineralen zoals goud en koper te vinden zijn, volgens een baanbrekende studie.

In een paper gepubliceerd door Amerikaanse mineraloog , wetenschappers rapporteren de eerste toepassing op mineralogie van netwerktheorie (het best bekend voor analyse van bijvoorbeeld de verspreiding van ziekten, terroristische netwerken, of Facebook-verbindingen).

De resultaten, ze zeggen, pionier een manier om minerale diversiteit en distributie wereldwijd te onthullen, minerale evolutie door diepe tijd, nieuwe trends, en nieuwe deposito's.

Onder leiding van Shaunna Morrison van het Deep Carbon Observatory en DCO Executive Director Robert Hazen (beiden aan de Carnegie Institution for Science in Washington, gelijkstroom), de 12 auteurs van de paper zijn onder meer DCO-collega's Peter Fox en Ahmed Eleish van de door de Keck Foundation gesponsorde Deep-Time Data Infrastructure Data Science Teams van het Rensselaer Polytechnic Institute, Troje NY.

"De zoektocht naar nieuwe minerale afzettingen is onophoudelijk, maar tot voor kort was de ontdekking van mineralen meer een kwestie van geluk dan een wetenschappelijke voorspelling, " zegt Dr. Morrison. "Dat kan allemaal veranderen dankzij big data."

Mensen hebben een enorme hoeveelheid informatie verzameld over de meer dan 5, 200 bekende minerale soorten (die elk een unieke combinatie van chemische samenstelling en atomaire structuur hebben).

Miljoenen minerale exemplaren uit honderdduizenden plaatsen over de hele wereld zijn beschreven en gecatalogiseerd. Databases met details over waar elk mineraal werd ontdekt, al zijn bekende gebeurtenissen, en de ouderdom van die afzettingen is groot en groeit met de week.

Databases bevatten ook essentiële informatie over chemische samenstellingen en een groot aantal fysische eigenschappen, inclusief hardheid, kleur, atoom structuur, en meer.

In combinatie met gegevens over de omliggende geografie, de geologische omgeving, en naast elkaar bestaande mineralen, Aardwetenschappers hebben nu toegang tot 'big data'-bronnen die rijp zijn voor analyse.

Tot voor kort, wetenschappers hadden niet de nodige modellerings- en visualisatietools om te profiteren van deze gigantische voorraden informatie.

Netwerkanalyse biedt nieuw inzicht in mineralen, net zoals complexe datasets belangrijk inzicht bieden in sociale media-verbindingen, stadsverkeer patronen, en metabole routes, om een ​​paar voorbeelden te noemen.

"Big data is een groot ding, ", zegt Dr. Hazen. "Je hoort het op allerlei terreinen - geneeskunde, handel; zelfs de Amerikaanse National Security Agency gebruikt het om telefoongegevens te analyseren, maar tot voor kort had niemand big data-methoden toegepast op mineralogie en petrologie."

"Ik denk dat dit de snelheid van het ontdekken van mineralen zal vergroten op manieren die we ons nu niet eens kunnen voorstellen."

De netwerkanalysetechniek stelt aardwetenschappers in staat om gegevens van meerdere variabelen op duizenden mineralen die zijn bemonsterd op honderdduizenden locaties in één enkele grafiek weer te geven.

Deze visualisaties kunnen patronen van voorkomen en distributie onthullen die anders verborgen zouden zijn in een spreadsheet.

Met andere woorden, big data geeft een intiem beeld van welke mineralen naast elkaar bestaan, evenals welke geologische, fysiek, chemisch, en (misschien meest verrassende) biologische kenmerken zijn noodzakelijk voor hun uiterlijk.

Vanuit die inzichten is het een relatief eenvoudige stap om te voorspellen welke mineralen ontbreken op wetenschappelijke lijsten, evenals waar u heen kunt gaan om nieuwe deposito's te vinden.

Dr. Hazen zegt:"Netwerkanalyse kan mineralogen visuele aanwijzingen geven over waar ze heen moeten en waar ze naar moeten zoeken. Dit is een gloednieuw idee in de krant en ik denk dat het een geheel nieuwe richting in mineralogie zal openen."

De techniek is al gebruikt om 145 ontbrekende koolstofhoudende mineralen te voorspellen en waar ze te vinden zijn, wat leidde tot de oprichting van de Carbon Mineral Challenge van het Deep Carbon Observatory. Tot nu toe zijn er tien gevonden.

De schatting kwam van een statistische analyse van koolstofhoudende mineralen die tegenwoordig bekend zijn, dan extrapoleren naar hoeveel wetenschappers moeten zoeken.

Voorspeld voordat ze werden gevonden

"We hebben dezelfde soort technieken gebruikt om te voorspellen dat minstens 1, 500 allerlei soorten mineralen 'ontbreken, ' om te voorspellen wat sommige van hen zijn, en waar je ze kunt vinden, " zegt Dr. Hazen.

Dr. Morrison zegt:"Deze nieuwe benaderingen van gegevensgestuurde ontdekking stellen ons in staat om zowel mineralen te voorspellen die de huidige wetenschap niet kent als de locatie van nieuwe afzettingen.

Aanvullend, begrijpen hoe mineralen zijn veranderd door de geologische tijd, in combinatie met onze kennis van de biologie, leidt tot nieuwe inzichten over de co-evolutie van de geosfeer en de biosfeer. "

In een testcase, de onderzoekers onderzochten mineralen die koper bevatten, die een cruciale rol speelt in de moderne samenleving (bijv. pijpen, draden), evenals essentiële rollen in biologische evolutie. Het element is extreem gevoelig voor zuurstof, dus de aard van koper in een mineraal biedt een aanwijzing voor het zuurstofgehalte in de atmosfeer op het moment dat het mineraal werd gevormd.

De onderzoekers voerden ook een analyse uit van veel voorkomende mineralen in stollingsgesteenten - die gevormd uit een hete gesmolten toestand. De minerale netwerken van stollingsgesteenten die door big data werden onthuld, herschapen "Bowen's reactiereeks" (gebaseerd op de nauwgezette laboratoriumexperimenten van Norman L. Bowen in de vroege jaren 1900), die laat zien hoe een opeenvolging van karakteristieke mineralen verschijnt als het magma afkoelt.

De analyse toonde exact dezelfde volgorde van mineralen ingebed in de mineralennetwerken.

De onderzoekers hopen dat deze technieken zullen leiden tot begrip en waardering van voorheen niet-erkende minerale relaties in gevarieerde minerale afzettingen.

Minerale netwerken zullen ook dienen als effectieve visuele hulpmiddelen om te leren over mineralogie en petrologie - de takken van wetenschap die zich bezighouden met de oorsprong, samenstelling, structuur, eigendommen, en classificatie van gesteenten en mineralen.

Netwerkanalyse heeft tal van potentiële toepassingen in de geologie, zowel voor onderzoek als minerale exploratie.

Mijnbouwbedrijven zouden de technologie kunnen gebruiken om de locaties van onbekende minerale afzettingen te voorspellen op basis van bestaande gegevens.

Onderzoekers zouden deze hulpmiddelen kunnen gebruiken om uit te leggen hoe de mineralen van de aarde in de loop van de tijd zijn veranderd en gegevens van biomarkermoleculen op te nemen om te laten zien hoe cellen en mineralen op elkaar inwerken.

En ertsgeologen hopen met behulp van minerale netwerkanalyse te kunnen leiden tot waardevolle nieuwe afzettingen.

Dr. Morrison hoopt ook netwerkanalyse te gebruiken om de geologische geschiedenis van andere planeten te onthullen. Ze is lid van het NASA Mars Curiosity Rover-team dat mineralen van Mars identificeert door middel van röntgendiffractiegegevens die naar de aarde worden teruggestuurd. Door deze tools toe te passen om sedimentaire omgevingen op aarde te analyseren, ze gelooft dat wetenschappers ook soortgelijke vragen over Mars kunnen gaan beantwoorden.

"Mineralen vormen de basis voor al onze materiële rijkdom, " merkt ze op, "niet alleen kostbaar goud en schitterende edelstenen, maar in de baksteen en staal van elk huis en kantoor, in auto's en vliegtuigen, in flessen en blikken, en in elke hightech gadget, van laptops tot iPhones."

"Mineralen vormen de bodem waarop we onze gewassen verbouwen, ze leveren het grind waarmee we onze wegen plaveien, en ze filteren het water dat we drinken."

"Dit nieuwe hulpmiddel voor het begrijpen van mineralen vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang op een wetenschappelijk gebied van vitaal belang."