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

  1. Daniel Carrasco 1
  2. Saturnino Lorenzo 1
  3. Julio Alberto López-Gomez 1
  4. Jose María Esbrí 1
  5. Pablo Higueras 1
  1. 1 Universidad de Castilla-La Mancha
    info

    Universidad de Castilla-La Mancha

    Ciudad Real, España

    ROR https://ror.org/05r78ng12

Revista:
Geotemas (Madrid)

ISSN: 1576-5172

Año de publicación: 2021

Título del ejemplar: X Congreso Geológico de España

Número: 18

Páginas: 1095-1098

Tipo: Artículo

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Resumen

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.