Assessing and Reducing Risks from Mining of Technology Critical Elements
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a rapid increase in the global demand for many elements used in green energy and high-tech applications, including antimony (Sb), cobalt (Co), indium (In), lithium (Li), niobium (Nb) and the rare earth elements (REE). Canada has abundant resources of these critical elements, and many companies are working to bring new mines into production. However, we know very little about the potential environmental impacts of mining critical elements compared to mining other commodities such as gold or copper. Processing resources such as REEs has led to environmental degradation in some parts of the world, but there are few published studies of these environmental impacts and related risks to human health. This talk will summarize the key geoenvironmental characteristics of critical element deposits, including results from recent studies of the St. Lawrence Columbium Mine in Oka, Quebec. This mine operated from 1961 to 1976 and at the time was one of the largest Nb producers in the world. Samples of waste rock, tailings, slag, surface water, and groundwater were collected from 2015 to 2018. Mineralogical analyses show that in waste rock and tailings most uranium (U), thorium (Th) and REEs are hosted by low-solubility oxide and silicate minerals. However, some REEs and fluorine (F) are contained in minerals such as calcite and fluorapatite, which are relatively soluble under weathering conditions. Smelter slag at the mine contains concentrations of U, Th and radioactive isotopes that exceed Canadian guidelines for the disposal of radioactive waste. Measurements of U, Th, F, Nb, REEs, and radionuclides in tailings seepage and pit lake waters indicate that these elements are relatively immobile in oxic surface waters, but may be transported in deeper, anoxic groundwaters. The results of this research should help to improve environmental predictions for future Nb- and REE-mining projects and support the development of new environmental guidelines.
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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 | 0,000 | 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 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 ».