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Enregistrement W1992572364 · doi:10.1021/es0482785

Characterizing and Quantifying Controls on Arsenic Solubility over a pH Range of 1−11 in a Uranium Mill-Scale Experiment

2005· article· en· W1992572364 sur OpenAlexafffundabout
M. Jim Hendry

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCameco (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArsenicFerrihydriteArsenateSolubilityChemistryArseniteUraniumAdsorptionEnvironmental chemistryAqueous solutionTailingsInorganic chemistryMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mill-scale hydrometallurgical experiment (2700 m3 of effluent treated/day) was conducted for three months at the Rabbit Lake uranium mine site located in northern Saskatchewan, Canada, to determine the controls on the solubility of dissolved arsenic over a pH range of 1-11 and to develop a thermodynamic database for the dominant mineralogical controls on arsenic in the mill and the resulting mill tailings. The arsenic concentrations in the mill ranged from 526 mg/L at pH 1.0 (initial) to 1.34 mg/L at pH 10.8 (final discharge). Geochemical modeling of the chemistry data shows that arsenic solubility is controlled by the formation of scorodite (FeAsO4-2H2O) from pH 2.4 to pH 3.1, with 99.8% of dissolved arsenic precipitated as scorodite. Model results show that scorodite is unstable (releasing arsenic back in to solution) above pH 3.1 and arsenic adsorption to the surface of 2-line ferrihydrite is the dominant controlling factor in the solubility of arsenic from pH 3.2 to pH 11.0, with 99.8% of dissolved arsenic removed from solution via this mechanism. Finally, model results show -0.2% of the total dissolved arsenic adsorbs to the surface of amorphous aluminum hydroxide from pH 5.0 to pH 8.0. Minor alterations to the thermodynamic properties of arsenite and arsenate adsorption to 2-line ferrihydrite allowed the fit between measured mill-scale and modeled concentrations for the pH range of 3.2-11.0 to be optimized.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations64
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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