Metal retention in geosynthetic clay liners following permeation by different mining solutions
Notice bibliographique
Résumé
The leaching of hazardous metals and metalloids from mine tailings is a significant problem facing the mining industry. Although, in the past, geosynthetic clay liners (GCLs) have primarily been employed as leachate barriers in landfills, recent times have seen an increase in the variety of their applications, including applications in the mining industry. The capacity of GCLs to attenuate metals and metalloids (As, Al, Cd, Cu, Fe, Mn, Ni, Sr, Zn) from mine acidic rock drainage (ARD) water and a neutral-pH, As-rich water associated with gold mine tailings (GMT) was evaluated. Water-prehydrated GCLs were permeated with GMT and ARD for short (2 and 5 pore volumes, PV) and long (21 PV) periods. The long-term hydraulic conductivity of the GCLs increased from 1.6 × 10-11 m/s (water for 5 PV) to 5.0 × 10-11 m/s and 1.3 × 10-10 m/s after permeation with the GMT and ARD waters, respectively (21 PV). The distribution of metals within the GCL was quantified in order to differentiate between metals associated with precipitated compounds, soluble complexes in porewater, and sorbed metals. Metals sorbed to the GCL are reported in micrograms of metal per gram of bentonite (ppm), and are indicative of the GCL's sorption capacity for a barrier system. Significant differences existed between the soil tested at 2 PV 5 PV and 21 PV It was only at 5 PV that the precipitation of the ferrihydrite occurred in the ARD samples, and gypsum occurred in the GMT samples. These minerals were responsible for retention of metals in addition to the cation exchange of the GCL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».