Geochemical Stability of Oil Sands Tailings in Mine Closure Landforms
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands surface mining in Alberta has generated over a billion cubic metres of waste, known as tailings, consisting of sands, silts, clays, and process-affected water that contains toxic organic compounds and chemical constituents. All of these tailings will eventually be reclaimed and integrated into one of two types of mine closure landforms: end pit lakes (EPLs) or terrestrial landforms with a wetland feature. In EPLs, tailings deposits are capped with several metres of water while in terrestrial landforms, tailings are capped with solid materials, such as sand or overburden. Because tailings landforms are relatively new, past research has heavily focused on the geotechnical and biogeochemical characteristics of tailings in temporary storage ponds, referred to as tailings ponds. As such, the geochemical stability of tailings landforms remains largely unknown. This review discusses five mechanisms of geochemical change expected in tailings landforms: consolidation, chemical mass loading via pore water fluxes, biogeochemical cycling, polymer degradation, and surface water and groundwater interactions. Key considerations and knowledge gaps with regard to the long-term geochemical stability of tailings landforms are identified, including salt fluxes and subsequent water quality, bioremediation and biogenic greenhouse gas emissions, and the biogeochemical implications of various tailings treatment methods meant to improve geotechnical properties of tailings, such as flocculant (polyacrylamide) and coagulant (gypsum) addition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».