Revue de littérature détaillée sur les tests statiques et les essais cinétiques comme outils de prédiction du drainage minier acide
Notice bibliographique
Résumé
Sulfidic mine wastes like tailings and waste rocks may generate acid mine drainage (AMD) when their sulfide minerals oxidize in contact with oxygen and water. AMD is considered the most significant environmental problem associated with the mining industry and therefore its prediction is of outmost importance. A reliable prediction enables to determine the type and cost of mine site remediation. AMD prediction is realized using static and kinetic testing. Static testing corresponds to acid-base accounting, which is the balance between the acid generating potential (AP) and acid neutralizing potential (NP). Static tests are widely used to determine the net neutralization potential (NNP=NP-AP) and/or the NP/AP ratio. However, this classification method involves an uncertainty area when AP and NP values are similar. In these cases, kinetic testing is used to rule out the acid generating potential of the wastes. Kinetic testing submits the material to an accelerated and controlled weathering process and gives information on the rates of sulfide oxidation and acid neutralization, the lag time before the onset of AMD, and the quality of the leachates. In this paper, the different static and kinetic tests are reviewed and compared with regards to their advantages and limits. The extensive literature review is summarized into tables on AMD prediction techniques. Les rejets miniers sulfurés, comme les stériles et les résidus de concentrateurs, lorsqu’ils sont soumis à l’action de l’eau et de l’oxygène atmosphériques peuvent générer du drainage minier acide (DMA) suite à l’oxydation des minéraux sulfurés qu’ils contiennent. Le DMA est considéré comme le plus important problème environnemental auquel l’industrie minière fait face, et vue la gravité des dommages que ce phénomène peut avoir sur l’environnement, sa prédiction est d’importance capitale. Une prédiction fiable est capable de déterminer le type et les coûts liés à la restauration des sites miniers générateurs de DMA. Elle se fait à l’aide des tests statiques et des essais cinétiques. Les tests statiques permettent de faire un bilan instantané entre le potentiel de génération d’acide (AP) et de sa neutralisation (NP). Les tests statiques sont largement utilisés pour classer les rejets miniers comme générateurs d’acidité ou non, en se basant sur le Pouvoir Net de Neutralisation (PNN=PN-PA) et/ou le rapport PN/PA. Cependant, cette classification est caractérisée par une zone relativement large où les rejets miniers sont incertains en termes de leur pouvoir de génération d’acide (PGA). Dans ce cas, on fait appel aux essais cinétiques qui soumettent les rejets miniers à une oxydation accélérée et contrôlée au laboratoire, et renseignent sur les taux des réactions d’oxydation-neutralisation, le temps de latence avant la génération du DMA et la chimie des effluents, permettant ainsi, une classification plus réaliste des rejets miniers. Dans ce papier, les différents types des tests statiques et essais cinétiques utilisés par l’industrie minière sont décrits et comparés avec leurs avantages et limites. Des tableaux de synthèses issus d’une importante revue de littérature sur ces outils sont présentés.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».