Acidification and release of heavy metals in dredged sediments
Notice bibliographique
Résumé
The oxidation of iron sulphides in dredged sediments can be a source of long-term contamination of surface and underground water. The adverse effects are related to a decrease in the ability of soil to retain heavy metals, which is caused by acidification. Laboratory tests were conducted, and pH variations and consequent release of heavy metals, especially Zn, Cu, and Pb, into the solution were monitored over time. The rate of pyrite oxidation was determined based on the sulphate production rate, through the stoichiometry of the oxidation reaction. Samples of sediments from the Jacarepaguá lagoon complex, State of Rio de Janeiro, were dried and oxidized over a period of 10 months. During this period the pH fell from 6.9 to 3.3, with oxidation of approximately 20% of the sulphur present in the form of iron sulphide, and 45% of the Zn, 15% of the Pb, and 5% of the Cu contained in the material were released. The oxidation rate at the initial stages was of the order of 1.0 × 104 g(O2)·h1, decreasing to 1.0 × 105 g(O2)·h1 during the test. This study presents the laboratory methodology developed for determining the oxidation rate in a system where the oxygen consumption is governed not only by the pyrite oxidation, but also by the organic matter. In these experiments, a key measure of intrinsic oxidation rate (IOR) is the oxidation rate where oxygen is freely available at normal atmospheric concentration. By comparing the values obtained for the dredged material with the results of the IOR of mining waste materials reported in the literature, it was observed that the oxidation rates of the iron sulphide formed in the Jacarepaguá lagoon environment were one to two orders of magnitude higher than those of mineral iron sulphides from coal wastes. This behavior can be explained considering that the iron sulphides in dredged materials are freshly formed and have more specific surface area exposed to air than the iron sulphide mineral in mining wastes.Key words: sediments, dredging, sulphides, oxidation, acidification, heavy metals.
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 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) | 0,000 | 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 ».