지구과학 세특 (광물자원탐사)

목차

Ⅰ. 서론
1. 동기 및 목적

Ⅱ. 본론
1. 탐구방법
2. 탐구내용

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 소감 및 참고문헌

본문내용

Ⅰ-1. 동기 및 목적
현재까지 개발된 광물 자원을 이용하여 우리는 편리한 생활을 살고 있다. 오랜 세월에 걸쳐 지구의 변화 속에서 만들어진 광물을 발견하기 위해서는 적합한 지질탐사 방법을 찾아야 한다. 또한 광물마다 특성이 다르기 때문에 각 광물에 맞는 탐사 방법을 연구해야 하는데 이 과정은 굉장히 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 사실을 기반으로 기존의 광물 자원 탐사의 특징과 한계점에 대해서 알아본 후 최근 광물 산업에 이용되고 있는 머신러닝 기술의 특징과 활용사례에 대해서 알아보기 위해 조사를 하게 되었다.

Ⅱ-1. 탐구방법
문헌조사를 통해 기존 직접적, 간접적 광물 자원 탐사 방법에 대해 조사하고, 머신러닝과 같은 AI 기술을 활용한 광물 자원 탐사 방법의 특징에 대해서 조사한다. 또한 RISS, DBpia, Science on의 논문을 통해 머신러닝 기술에 기반한 스마트 광산 빅데이터 분석 기술에 대해 알아보는 등 향후 광물 자원 탐사의 발전 방향에 대해서 조사한다.

Ⅱ-2. 탐구내용
(1) 직접적인 탐사 방법
1. 시추
시추는 지각 내부의 여러 지식을 얻기 위해 또는 석유, 지하수 등을 채취하기 위해 지각 속에 구멍을 뚫는 것이다. 직접 지각을 뚫기 때문에 암석 표본을 얻기에 좋은 방법이나 깊은 곳까지의 정보를 얻는 데 제한이 있다.

(2) 간접적인 탐사 방법
1. 지진파(탄성파) 탐사
지질 구조를 이해하기 위해서, 또 석유나 석탄층을 찾기 위해서 많이 이용하는 것은 지진파 탐사이다. 지진파 탐사는 땅 속 깊숙이 파고 든 파동이 지하에 존재하는 암석의 성질에 따라 여러 가지로 반사, 굴절 되는데, 이 때 지진파의 전달 형태를 통해 자원의 위치를 찾아내는 방법을 사용한다.

참고 자료

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