L’esplorazione mineraria sta attraversando una profonda trasformazione, guidata dall’adozione di nuove tecnologie che mirano a ridurre la durata e i costi delle indagini geognostiche, aumentando al contempo l’efficacia nell’individuazione delle mineralizzazioni nel sottosuolo. Nel 2025, un approccio innovativo che prevede l’utilizzo di sistemi di misurazione geofisici e satellitari – integrati e processati attraverso l'intelligenza artificiale – sviluppato dalla compagnia canadese Fleet Space Technologies, è stato impiegato per l’identificazione di potenziali giacimenti di litio nel sottosuolo del Québec, in Canada, nonché per guidare le attività di perforazione, minimizzando costi e rischi operativi. Tre pozzi, perforati nel corso dell’anno, hanno intercettato numerosi intervalli mineralizzati con un contenuto relativamente elevato di ossido di litio, compreso tra l’1% e il 2%, confermando l’efficacia dell’approccio adottato.
Il giacimento di litio di James Bay, in Québec
La scoperta è avvenuta nell’ambito del “Cisco Lithium Project”, un progetto di esplorazione a scala distrettuale avviato nella regione di Eeyou Istchee James Bay, in Québec, sotto la guida della della società canadese Q2 Metals Corp. Il giacimento si estende su una superficie di circa 410 km2 e comprende tra 215 e 329 milioni di tonnellate di roccia mineralizzata, con un tenore medio di ossido di litio compreso tra l'1 e l'1,38%: questo si traduce in un contenuto totale di ossido di litio stimato tra i 2.1 e i 4.5 milioni di tonnellate. Il litio è estratto da rocce magmatiche pegmatitiche contenenti spodumene – un minerale silicato di litio e alluminio – localizzate a profondità generalmente inferiori a 500 metri. Il progetto è considerato uno dei più importanti nell’ambito dell’estrazione di litio da rocce cristalline, al punto da essere ritenuto un futuro nodo centrale della catena di produzione del litio in Nord America.
I risultati delle perforazioni
I tre nuovi pozzi perforati nel 2025, e designati come CS25-036, CS25-038, e CS25-039, hanno attraversato importanti livelli mineralizzati. Secondo il comunicato stampa rilasciato da Q2 Metals Corp., la perforazione CS25-038 avrebbe intercettato ben diciassette intervalli mineralizzati, tra cui il più ampio con uno spessore di circa 66,5 metri e un tenore di ossido di litio pari all’1,55%. Il pozzo CS25-039 avrebbe attraversato dodici intervalli mineralizzati distinti, mentre il pozzo CS25-036 avrebbe invece attraversato nove intervalli mineralizzati, tra cui il più ampio con uno spessore di 272,5 metri e un contenuto di ossido di litio pari all’1,61%.
Come funziona ExoSphere: satelliti e sensori per studiare il sottosuolo
Per l’identificazione delle mineralizzazioni, il posizionamento dei pozzi in superficie e la loro traiettoria nel sottosuolo, è stata adottata la tecnologia di imaging multi-geofisico e satellitare ExoSphere, sviluppata da Fleet Space Technologies. L’azienda dispone infatti di una piccola costellazione di satelliti in orbita terrestre bassa che ricevono ed elaborano dati provenienti da sensori infissi nel terreno nell'area di studio. Tali sensori misurano diverse proprietà geofisiche passive del sottosuolo e comunicano direttamente con i satelliti, trasmettendo le informazioni in pacchetti di dati. In particolare, la tecnologia ExoSphere comprende sensori per l’Ambient Noise Tomography (tomografia del rumore ambientale), che monitorano e mappano il rumore sismico naturale e continuo, sistemi di Natural Source-Field Induced Polarization, che rilevano la risposta del sottosuolo alla propagazione di campi elettrici naturali, nonché strumenti per misurazioni magnetotelluriche e gravimetriche. L’impiego di sistemi satellitari per la raccolta e l'elaborazione dei dati consente di ridurre significativamente l’impatto ambientale associato alle tradizionali indagini geognostiche e, al contempo, di effettuare misurazioni in aree altrimenti difficilmente accessibili con le tecniche di indagine convenzionali.
Dal dato grezzo al modello 3D: il ruolo dell’intelligenza artificiale
I risultati delle indagini geofisiche, insieme ai dati provenienti da altre misurazioni – tra cui indagini di sismica a riflessione, perforazioni esistenti, cartografia geologica e dati storici – vengono quindi "dati in pasto" a un sistema di intelligenza artificiale, che apprende da tali informazioni e le integra al fine di ottenere un unico modello geologico e strutturale 3D del sottosuolo. Il modello conterrà informazioni dettagliate sulla tipologia, ovvero la litologia, e la distribuzione delle rocce, nonché stime probabilistiche sulla presenza di specifiche mineralizzazioni, permettendo quindi di delineare le aree più promettenti per le perforazioni e la traiettoria ideale dei pozzi. Nel complesso, questa tecnologia permette di ottimizzare le fasi di esplorazione e perforazione, riducendo incertezze, errori, tempi e costi. I benefici dell’approccio risultano evidenti dalla sua applicazione nel progetto Cisco Lithium Project.
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