채굴 부문에서 조용한 혁명이 일어나고 있습니다: 앤디 홈

세계가 화석 연료에서 벗어나기 위해서는 구리와 기타 중요한 금속이 많이 필요할 것입니다. 하지만 광산업이 이를 충족시킬 수 있을까요?

문제는 엄청납니다. 기존 구리 광산의 광석 등급은 꾸준히 하락하고 있고, 대규모 신규 발견은 점점 더 드물어지고 있으며, 개발 기간은 최대 10년까지 늘어날 수 있습니다.

해결책 중 하나는 역사적으로 오염이 심하고 낭비가 많았던 채굴 과정의 효율성을 높이는 것입니다.

미래로 돌아가기

독일 프라운호퍼 연구소의 2020년 연구 논문에 따르면 전 세계는 1910년부터 2010년까지 6억 5천만 톤의 구리를 채굴했지만 1억 톤은 시장에 출시되지 못했습니다.

이 모든 금속은 여전히 광미 연못에 잠들어 있으며, 잠재적으로 엄청난 자원으로 활용될 수 있는 기술을 기다리고 있습니다.

리오 틴토 RIO은 이미 기존 사업장의 폐기물 흐름에서 스칸듐과 텔루륨과 같은 중요 금속을 성공적으로 분리해냈습니다.

다른 기업들도 과거 채굴 활동의 방대한 유산에서 가치를 추출하는 방법을 모색하고 있습니다.

예를 들어, 허드베이 미네랄(Hudbay Minerals HBM는 캐나다 매니토바의 플린플론 광산에서 광미를 다시 채굴할 수 있는 잠재력(link)을 평가하고 있습니다. 이 광산은 2022년에 폐쇄되어 거의 한 세기 분량의 미네랄이 풍부한 폐기물을 남겼습니다.

플린 플론 프로젝트에 협력하고 있는 호주의 코발트 블루 홀딩스 COB도 퀸즐랜드의 마운트 이사 시의회와 이 마을의 구리 제련소가 폐쇄된 후 황철광 광미를 유황의 잠재적 대체 공급원으로 재가공하는 방안을 모색하기 위해 (link) 협약을 체결했습니다.

이러한 프로젝트와 이와 유사한 많은 프로젝트가 아직 개념 또는 시범 단계에 머물러 있지만 인도의 힌두스탄 아연 (ZNC.NS)는 세계 최대 아연 광산인 람푸라 아구차 광산에서 연간 1천만 톤의 광미를 처리하기 위해 4억 3,800만 달러(link)를 투자하여 규모를 확대하고 있습니다.

폐기물 감소

광산업체들은 기존 폐기물의 가치를 종합적으로 재평가하는 한편, 처음부터 폐기물을 적게 배출하는 방법을 모색하고 있습니다.

이는 경제적 측면과 환경적 측면 모두에서 긍정적인 효과를 가져옵니다. 광산업은 현재 연간 70억 톤 이상의 광미를 발생시키고 있으며, 광석 등급이 하락함에 따라 그 양이 증가하고 있습니다.

이 분야의 작업은 대부분 점진적으로 이루어집니다. 예를 들어, 글렌코어 테크놀로지는 점점 더 거칠어지는 입자 크기를 처리하기 위해 ISAMill (link) 분쇄기를 꾸준히 개선해 왔습니다. 목표는 광석 분쇄량을 줄여 물을 절약하고 광미 폐기물을 줄이는 것입니다.

이 회사의 침출용 알비온 프로세스 (link) 는 구리 회수율을 99% 이상으로 높이고 운영 비용을 최대 3분의 1까지 절감할 수 있어 기존 기술로는 불가능했던 복잡한 광체를 개발할 수 있습니다.

바이오 독창성 기업이라고 자처하는 Allonnia와 같은 다른 기업들은 더욱 혁신적인 접근 방식을 개척하고 있습니다.

이 회사의 D-Solve 기술은 미생물을 사용하여 농축액에서 마그네슘과 같은 불순물을 선택적으로 추출합니다.

알론니아는 최근 미국의 이글 니켈 광산(link)과 제휴하여 실험실 테스트에서 니켈 등급을 18% 향상시키고 마그네슘 불순물을 40%까지 줄일 수 있는 기술을 현장에서 시범 운영하고 있습니다.

빅 테크와 오래된 기술의 만남

이 모든 혁신을 하나로 묶을 수 있는 새로운 가장 중요한 기술은 인공 지능 (AI) 입니다.

리오 틴토와 BHP와 같은 주요 기업은 이미 자율 운반 시스템과 장비 고장에 대응하는 대신 유지보수 중단 시간을 예측하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

제너레이티브 AI는 다음 단계의 큰 도약입니다. BHP BHP는 남호주 구리 광산과 칠레의 거대 에스콘디다 광산에서 채굴 과정의 실시간 가상 복제본인 '디지털 트윈' 기술과 함께 이 기술을 사용하고 있습니다.

BHP (link) 에 따르면 에스콘디다의 GenAI 모델은 "광석 발파 및 혼합 전략을 알려주고, 까다로운 광석 특성을 가진 광산 지역을 식별하며, SAG 밀 모델 예측 제어의 구현을 지원합니다."라고 합니다.

미국 구리 생산업체인 Freeport-McMoRan FCX은 컨설팅 그룹 McKinsey와 제휴하여 광산 노후화와 공정 기술 노후화로 인해 생산량 감소에 직면한 북미 사업장 (link) 에서 AI를 사용하여 생산량을 늘리고 있습니다.

전통적인 채굴과 데이터 엔지니어링을 통합하면 다양한 광석을 처리하기 위해 처리 속도를 실시간으로 조정할 수 있습니다. 애리조나주의 바그다드 광산에서 AI를 시범 도입한 결과, 구리 생산량이 5~10% 증가했습니다.

회사의 다른 미국 사업장에 이 기술을 적용하면 매년 9만 톤의 생산량을 늘릴 수 있을 것으로 예상됩니다.

이는 15억 달러 이상의 비용과 계획, 건설 및 시운전에 8~10년의 시간이 소요되는 새로운 처리 공장과 맞먹는 규모입니다.

미래 채굴

채굴은 더러운 사업이라고 흔히들 말합니다.

전 세계 광미 연못에 수십억 톤의 슬러지가 쌓여 있는 것이 그 증거입니다. 그 결과 새로운 광산 프로젝트에 대한 대중의 반감이 생겨났고, 이는 새로운 광산을 건설하고 시운전하는 데 오랜 시간이 걸리는 이유 중 하나입니다.

과거에도 채굴은 매우 비효율적인 사업이었습니다. 저급 광석을 처리할 기술이 없었기 때문에 광물 가치가 너무 많은 광물이 폐기물로 버려지거나 땅속에 그대로 방치되었습니다.

세계에서 가장 오래된 산업 중 하나가 전통적인 프로세싱의 혁신과 생명 공학 및 AI와 같은 새로운 기술을 결합하여 빠르게 현대화되면서 상황이 바뀌고 있습니다.

이는 전 세계의 여러 실험실, 파일럿 플랜트, 데이터 센터에서 조용히 진행되고 있는 혁명입니다.

하지만 훨씬 더 깨끗하고 효율적인 산업으로 발전할 가능성이 높기 때문에 결국에는 구리가 부족하지 않을 수도 있습니다.

이 글의 의견은 로이터 통신의 칼럼니스트인 필자의 의견입니다.