MANAGING THIOSALTS IN MILL EFFLUENTS 1 "STUDIES CONDUCTED AT THE KIDD METALLURGICAL SITE"
Notice bibliographique
Résumé
Grinding and flotation of sulphide (S2 2- ) ores containing pyrite (FeS2) and pyrrhotite (FeS) in alkaline conditions produces a series of partially oxidized sulphur oxyanions (SxOy 2- ) with the most common being thiosulphate (S2O3 2- ), trithionate (S3O6 2- ) and tetrathionate (S4O6 2- ), which are collectively called Thiosalts. Oxidation of continues in the solution pulp or effluent until the end product of sulphate (SO4 2- ) is reached. Since oxidation reactions also produce proton (H + ), represent delayed acidity in effluents with the potential to cause a drop in pH within the treatment system and in the downstream environment. Thiosalts generation is site-specific and current processing technology has not been able to cost effectively prevent their production. As natural degradation in tailings ponds may not be sufficient to fully manage oxidation, some sites may require implementation of additional measures due to the presence of site constraints or conditions such as short retention time and cold climate. Currently known best thiosalts practices include: increasing retention time in tailings ponds; improving thiosalt oxidation rates through optimization of pond pH's prior to discharge; increasing alkalinity and/or buffering capacity in effluents; and treating water using chemical or biological oxidation or biological (sulphate) reduction processes. Some sites practice addition of excess buffering/alkalinity in the treated water as a cost-effective option to delay and compensate for the acid generation. However, results can be variable during different times of the year and development and use of alternative methods are required. Hydrogen peroxide as a chemical oxidation method is often chosen due to its low capital cost, high reactivity and non-toxic by-product generation. The Xstrata Copper Canada, Kidd Metallurgical Site in Timmins, Ontario has investigated possible options to manage by conducting laboratory tests and modeling studies. The studies conducted and the management methods implemented for the site are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».