Analysis of the Mo Speciation in the JEB Tailings Management Facility at McClean Lake, Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
The JEB Tailings Management Facility (TMF) is central to reducing the environmental impact of the uranium ore processing operation located at the McClean Lake facility and operated by AREVA Resources Canada (AREVA). The geochemical controls of this facility are largely designed around the idea that elements of concern, such as Mo, will be controlled in the very long term through equilibrium with supporting minerals. However, these systems are far from equilibrium when the tailings are first placed in the TMF, and it can take years, decades, or centuries to reach equilibrium. Therefore, it is necessary to understand how these reactions evolve toward an equilibrium state to understand the very long-term behavior of the TMF and to ensure that the elements of concern will be adequately contained. To this end, the Mo speciation in a series of samples taken from the JEB TMF during the 2008 sampling campaign has been analyzed. This analysis was performed using powder X-ray diffraction (XRD), X-ray fluorescence mapping (μ-XRF), and X-ray absorption near-edge spectroscopy (XANES). These results show that only XANES was effective in speciating Mo in the tailings samples, because it was both element-specific and sensitive enough to detect the low concentrations of Mo present. These results show that the predominant Mo-bearing phases present in the TMF are powellite, ferrimolybdite, and molybdate adsorbed on ferrihydrite.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».