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Enregistrement W3089436855 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-5853

Reactive-transport modeling of hydrogeochemical weathering processes in mine waste rock across a wide spatiotemporal scale range

2020· article· en· W3089436855 sur OpenAlexaff
Bas Vriens, Nicolas Seigneur, Celedonio Aranda, Roger Beckie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringEnvironmental scienceDrainageTailingsEffluentGeologyEnvironmental engineeringChemistryGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining industry globally produces millions of tons of waste rock every year. The weathering of exposed metal(loid)-rich waste rock can produce poor-quality effluent, and mine sites therefore need to establish water-quality management strategies that predict and mitigate environmental impacts. Technical frameworks to support drainage quality predictions and industrial waste-rock management typically combine classic static and kinetic testing procedures, field-scale experiments and sometimes geochemical equilibrium- and reactive-transport models. However, predictions of waste rock weathering and drainage processes remain challenging on relevant spatiotemporal scales, due to site-specificity in waste rock and local weathering conditions, unresolved heterogeneity in large waste-rock systems and the intricate (non-linear) coupling between chemical kinetics and mass- and heat transfer processes. We synthesized long-term (>10 yr) hydrogeochemical field data from a multiscale experimental research program at the Antamina mine, Peru. At Antamina, various waste-rock materials have been extensively hydraulically, physically and geochemically characterized and weathered at different spatiotemporal scales. This data set provides a unique opportunity to quantitatively assess the mechanisms that affect drainage from different waste-rock types under field conditions. Monitoring of weathering rates in humidity cell tests (~1 kg), column experiments (~170 kg), field barrel kinetic tests (~350 kg), and mesoscale experimental piles (~6,500,000 kg) revealed that normalized mass loadings from different waste-rock types systematically decreased with increasing experimental scale. We developed a process-based reactive-transport framework to reproduce the recorded waste-rock drainage trends from the various field experiments. For each of the experiments, 1-D reactive-transport models were constructed in MIN3P-HPC, all including the same formulations for, e.g., transient unsaturated flow, advective-diffusive transport of aqueous species, gas diffusion, gas-liquid partitioning and equilibrium or kinetic mineral dissolution and precipitation reactions. The models were exclusively parameterized with measured field hydrostatics (e.g., tracer testing, volumetric water contents; van Genuchten parameters), analyzed physicochemical bulk waste-rock properties (e.g., bulk geochemistry, mineral content, particle size), or adopted literature values (e.g., kinetic rate laws and constants). At all experimental scales, the recorded drainage quality evolution could be successfully reproduced with the consistent suite of field-parameterized physical transport processes and kinetic rate laws. A comparison of fitted effective rate coefficients reveals that reduced weathering rates at increasing scales mostly originate from decreasing specific mineral surface areas (particle sizes increase with experimental scale) and possibly by surface passivation, although the effects of flow bypassing and channeling are not yet fully investigated. This work demonstrates that with efforts focused on the identification and parameterization of the relevant physicochemical processes, effective yet process-based models can be developed from readily available bulk waste-rock parameters to predict and upscale mine waste rock weathering and drainage quality trends across laboratory-to-practice-relevant scale ranges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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