New tools for stimulating dissolution and carbonation of ultramafic mining residues
Notice bibliographique
Résumé
The carbonation of chrysotile and nickel mining residues was studied under ambient laboratory conditions to assess their response under various potential field conditions (pore saturation, watering episodes, temperature, CO2 diffusion, and dissolved oxygen) and to a variety of natural and chemical enhancers (sulfide minerals, brucite, chelate ligands, ionic liquids, and carbonic anhydrase enzyme). Watering of the residues to achieve partial pore saturation was critical for optimal ambient CO2 sequestration by mediating magnesium leaching and CO2 absorption, and by favouring diffusion of gaseous CO2 in pores deep inside the residues. Increasing temperature stimulated CO2 uptake whereas dissolved oxygen triggered undesirable oxidative precipitation and passivation by iron (III) hydroxides. The latter effect was attenuated through addition of depassivation chelates, which impeded iron precipitation and enhanced carbonation under ambient conditions. Pyrite and pyrrhotite, as natural acid generators, failed to improve ambient carbonation by fostering iron passivation to the detriment of mining residue dissolution whereas the use of carbonic anhydrase inhibited formation of magnesium carbonates. Ionic liquids were found suitable for magnesium extraction under alkaline conditions but inefficient for inducing carbonate precipitation. The lower rate of carbonation with hydrophobic ionic liquid‐water mixtures was ascribed to a slower gas‐liquid mass transfer of CO2 to the liquid, which primarily prompted a loss of gas‐liquid interfacial area due to viscous effects and bubble coalescence.
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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 ».