3D-Röntgencomputer-Tomografie
3D image of a REE (red) bearing carbonate rock
Die meisten etablierten hochauflösenden Charakterisierungsverfahren sind auf 2-dimensionale Daten beschränkt, obwohl Rohstoffe von Natur aus 3-dimensionale Objekte sind. Aus diesem Grund entwickeln wir neuartige 3D-Charakterisierungsverfahren, die eine zuverlässige Rohstoffanalyse und Vorhersage des Materialverhaltens ermöglichen. Damit leistet unsere Forschung einen wesentlichen Beitrag für eine noch nie dagewesene Optimierung der Rohstoffgewinnung und Energieeffizienz.
Für die Entwicklung dieser Technik, führen wir quantitative 2-dimensionale Daten aus der Rasterelektronenmikroskopie (REM) mit 3-dimensionalen Daten aus der spektralen Röntgencomputertomographie zusammen. Die REM-basierte Bildanalyse wird bereits standardmäßig zur 2D-Rohstoffcharakterisierung eingesetzt und liefert sowohl chemische Informationen (Mineralverteilung), als auch Strukturparameter (Partikelgröße oder Mineralassoziation). Die Computertomographie hingegen liefert räumliche 3D Informationen. Ein neuartiger Detektortyp liefert uns zusätzlich chemische Informationen in 3D.
Mit Hilfe des maschinellen Lernens entwickeln wir automatisierte Arbeitsabläufe zur Verarbeitung dieser vielschichtigen Datensätze und sind gleichzeitig in der Lage, Rohdaten direkt in Prozesssimulationsprogramme einzuspeisen.
