Investigating casi Responses to Different Levels of Tailing Oxidation: Inco Copper Cliff Tailings area, Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sulphide-rich tailings cause acid mine drainage (AMD) when they are in contact with oxygen and water. AMD can contaminate surface and ground water, which in turn can degrade the quality of the environment. Knowledge of the progress of oxidation and also the spatial distribution of tailings materials are of considerable importance when developing programs to provide effective control of tailings sites. In this paper, the potential of Compact Airborne Spectrographic Imager (casi) data for providing information on variations in the oxidation of tailings is investigated. <p> Spectral-mode casi data were acquired on August 19, 1998 in 72 bands covering the wavelength range of 400 nm to 950 nm. Twenty-one tailings samples were collected concurrently with the casi overflight. Reflectance was measured at all the sample locations using a GER 3700 spectrometer. Sample spectra from the GER were matched with the minerals from the USGS spectral library. Spectral matching revealed that the most likely minerals on this site are pyrite, pyrrhotite, jarosite, and goethite. Image spectra extracted from the casi data over the same sample locations were also matched to the USGS spectral library. Similar results were found in spite of the limited spectral coverage of the casi. Spectral unmixing of a test site within the casi imagery demonstrated the potential of this instrument to provide information on separating the zones of varying oxidation in the tailings. However, no direct relationships were found between the oxidation phases and the age of the tailings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».