A Computer Simulation of Water Quality Change Due to Dredging of Heavy Metals Contaminated Sediments in the Old Harbour of Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aquatic sediments accumulate heavy metals that are discharged into the environment. This study investigates possible water quality changes due to release of heavy metals such as Cd, Ni, Zn and Pb into the water column during dredging of anoxic sediments in the Old Harbour of Montreal. An environmental impact assessment of the sediment removal requires estimating the speciation of heavy metals in the water column with and without the solid phase. Chemical equilibria in the St. Lawrence River water are calculated using the program EQUILIB from the software FACT. Results show that the water is oversaturated with respect to CaMg(CO3)2 and Fe(OH)3. It is speculated that (ZnO)(Fe2O3) and (NiO)(Fe2O3) control the solubility of Zn and Ni in the water. The speciation of heavy metals in pore water of anoxic sediments is calculated, taking into account that the corresponding sulfides are solid phases and control their solubility. The impact of various scenarios on the area of concern is reviewed from an ecotoxicological perspective. Dredging might change the redox and acid-base conditions in the water column. Dredging can lead to an increase in the concentration of heavy metals in the water column and a change of metal speciation, but its impact will be less visible if the sediments contain high levels of calcium acting as a buffer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».