Remediation scenario of the abandoned Kettara mine site (Morocco): acid mine drainage (AMD) transport modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we present the efficiency of remediation scenario to attenuate the impact of acid mine drainage (AMD) contamination in the Kettara abandoned mine site. The study focuses on the AMD groundwater contamination of the Sarhlef shists aquifer. To predict the evolution of AMD groundwater contamination in the Kettara mine site under remediation scenario, a model of groundwater flow and AMD transport was performed. Piezometric heads were measured at the dry and wet periods from eleven wells located downstream of mine wastes. To elaborate a conceptual groundwater flow model, we faced with to the heterogeneity and anisotropy of fractured Sarhlef shists aquifer. Consequently, the study focused on the use of various approaches: 1. The inverse modeling by the CMA-ES algorithm is adopted as an alternative approach to determine hydraulic parameters indirectly, and 2. the model is treated as an equivalent porous media (EPM). The groundwater flow model was carried out in steady-state and transient conditions in the dry and wet periods using the PMWIN interface. The obtained results are satisfactory and show an excellent correlation between measured and computed heads. Contaminant transport model is used to solve the advection–dispersion equation and to generate the AMD concentration by MT3D via the PMWIN interface. A sensitivity analysis of the dispersivity coefficient is carried out. The AMD transport simulation was computed during periods of 1, 5 and 10 years, and the performed model indicates that the simulated concentrations under remediation scenario are reduced 1000 times comparing to the current concentrations. The study revealed a necessary approach in addressing an environmental issue for the AMD contamination. The results of the study will be a start-up for further research work in the study area and implementing it for the prevention of AMD propagation plume.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».