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Enregistrement W1965337882 · doi:10.2136/vzj2011.0053

Reactive Transport Modeling of Natural Carbon Sequestration in Ultramafic Mine Tailings

2012· article· en· W1965337882 sur OpenAlexafffund
Sergio A. Bea, Sasha Wilson, K. Ulrich Mayer, Gregory M. Dipple, Ian Power, Pablo Gamazo

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCarbon Management Canada
Mots-clésTailingsBruciteMagnesiteCarbonateDissolutionGeologyCarbonate mineralsUltramafic rockWeatheringCarbon sequestrationDolomiteCalciteGypsumMineralogyPrecipitationGeochemistryCarbon dioxideMagnesiumChemistryMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric CO 2 is naturally sequestered in ultramafic mine tailings as a result of the weathering of serpentine minerals [Mg 3 Si 2 O 5 (OH) 4 ] and brucite [Mg(OH) 2 ], and subsequent mineralization of CO 2 in hydrated magnesium carbonate minerals, such as hydromagnesite [Mg 5 (CO 3 ) 4 (OH) 2 ·4H 2 O]. Understanding the CO 2 trapping mechanisms is key to evaluating the capacity of such tailings for carbon sequestration. Natural CO 2 sequestration in subaerially exposed ultramafic tailings at a mine site near Mount Keith, Australia is assessed with a process‐based reactive transport model. The model formulation includes unsaturated flow, equations accounting for energy balance and vapor diffusion, fully coupled with solute transport, gas diffusion, and geochemical reactions. Atmospheric boundary conditions accounting for the effect of climate variations are also included. Kinetic dissolution of serpentine, dissolution‐precipitation of brucite and primary carbonates—calcite (CaCO 3 ), dolomite [MgCa(CO 3 ) 2 ], magnesite (MgCO 3 ), as well as the formation of hydromagnesite, halite (NaCl), gypsum (CaSO 4 ·2H 2 O), blödite [Na 2 Mg(SO 4 ) 2 ·4H 2 O], and epsomite [MgSO 4 ·7H 2 O]—are considered. Simulation results are consistent with field observations and mineralogical data from tailings that weathered for 10 yr. Precipitation of hydromagnesite is both predicted and observed, and is mainly controlled by the dissolution of serpentine (the source of Mg) and equilibrium with CO 2 ingressing from the atmosphere. The predicted rate for CO 2 entrapment in these tailings ranges between 0.6 and 1 kg m −2 yr −1 . However, modeling results suggest that this rate is sensitive to CO 2 ingress through the mineral waste and may be enhanced by several mechanisms, including atmospheric pumping.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations119
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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