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Enregistrement W4415070099 · doi:10.1016/j.earscirev.2025.105290

Potential strategic ore deposits on Mars: Implications for in situ resource utilization

2025· article· en· W4415070099 sur OpenAlexaboutno aff
Richard M. Palin, Laurence Robb, Nicholas J. Gardiner, Lot Koopmans, F M H Sihombing, Mohammad Sayab, Jon Wade, S. M. Elardo

Notice bibliographique

RevueEarth-Science Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésIron oreResource (disambiguation)Production (economics)Process (computing)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery and utilization of natural resources on Mars will be crucial for supporting the sustainability of future human exploration and habitation. Decades of data obtained from fly-by missions, orbiters, landers, and rovers suggests that Mars hosts a range of minerals and metals, many of which are vital for building infrastructure, life support systems, and spacecraft for further interplanetary travel. Ore-forming processes on Earth are well understood, allowing many parallels to be drawn with features observed on the Martian surface. As Mars is broadly chondritic in composition, mafic volcanic rocks and magmas forming large igneous provinces, such as in the Tharsis Region, should be enriched in chalcophile elements (e.g., Ni, Co, Cu, PGE, and Au), akin to terrestrial examples. These elements play critical roles in the production of electronics, catalysts, and batteries. Weathering and erosion of lavas during the Noachian (4.1–3.7 Ga) and Hesperian (3.7 to c. 3.3–2.9 Ga) periods, when Mars recorded an active hydrological cycle, would have generated placer and lag deposits containing heavy minerals such as magnetite, ilmenite and zircon in fluvial and deltaic environments. Such deposits represent concentrated and easily obtainable sources of Ti, Fe, Cr, and Zr, which have critical uses in construction, including the production of strong and lightweight alloys, stainless steel, and corrosion-resistant materials. Interactions between ascending sulphur-rich magmas and descending or trapped subsurface water in the fractured Martian upper crust likely promoted formation of acidic volcanic–hydrothermal systems, producing sulphate minerals similar to those observed in mid-ocean ridge or crater lake environments on Earth. Chemical sediments, such as evaporites, would have formed during loss of the Martian hydrosphere and will likely host halogens and alkali earth metals that have important uses for chemical engineering and agriculture, being critical ingredients in the manufacture of fertilizer, fuels, construction materials, and energy storage and life-support systems. Finally, given the importance of meteorite impacts in shaping Mars' geological history and their close association with high-grade ore systems on Earth (e.g. Sudbury), we predict that a wide range of progenetic, syngenetic, and epigenetic ore deposits exist within the shallow Martian subsurface, particularly in and around large craters present in the southern highlands. Importantly, we argue that ore deposits uniquely associated with plate tectonic processes on Earth, such as subduction, are not expected to occur on Mars since it never established a mobile lid geodynamic regime. In situ resource utilization will reduce the dependency on Earth-based supply chains, cutting the cost and complexity of long-term missions. Tapping into Mars' ore resources is essential for ensuring the viability and sustainability of exploratory missions, enabling a self-sufficient presence on Mars, and facilitating the future of interplanetary exploration. Additionally, new investigations of the geological processes that control mineralization on Mars are also likely to advance our understanding of terrestrial deposits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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