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Enregistrement W4220964865 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6308

Carbonation and cementation of ultramafic mine wastes

2022· preprint· en· W4220964865 sur OpenAlexaff
Justin Lockhart, Ian Power, Carlos Paulo, Amanda Stubbs, D. McDonald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCementation (geology)ChemistryNuclear chemistryCementMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultramafic (Mg-rich) mine wastes are produced in vast quantities, are of no economic value, and their storage impoundments can be susceptible to catastrophic failure.1 Carbon dioxide (CO2) mineralization of these wastes to form carbonate cement can reduce greenhouse gas emissions2 and assist in de-risking storage impoundments through physical stabilization.3 CO2 mineralization and cementation have been documented at asbestos,4 nickel,2 and diamond mines, occurring unintentionally over long periods (e.g., decades).2,4 This research aimed to 1) better understand carbonation and cementation processes by examining historic kimberlite mine wastes from diamond mines and 2) accelerate these processes in experiments using brucite-bearing serpentinite mine wastes. We collected physical, mineralogical, and geochemical data of cemented historic kimberlite wastes 70 to >110 years old. Analysis of cemented fine- and coarse-grained residues from the Voorspoed and Cullinan diamond mines (South Africa) revealed the presence of a fine-grained (<63 µm) cement matrix with greater total inorganic carbon (TIC; +0.08–0.34% relative to clasts), secondary clays (e.g., Mg-Al silicates), and some minor carbonates (e.g., calcite). Unconfined compressive strength varied considerably between fine- and coarse-grained wastes (UCS; 0.13–4.45 MPa). Furthermore, kimberlite clasts and cements were isotopically distinct, suggesting that mineral weathering by meteoric water drove cementation over decades after the deposition of these wastes. In experiments, coupling organic and inorganic carbon cycling accelerated carbonation of synthetic tailings that contained brucite [Mg(OH)2], a minor yet reactive mineral. In cylindrical test experiments (2.5 × 5 cm; 40 weeks), waste organics were either mixed (0–10 wt.%) or kept separate from brucite-bearing serpentinite mine wastes to provide an additional source of CO2. In the mixed cylinders, brucite consumption ranged from 3–30% and was limited by CO2 generation, as evidenced by minor increases in TIC (+0.02–0.22%). Compressive strengths amongst the cylinders reached 0.51 MPa with few cylinders becoming sufficiently stabilized; however, in experiments that exposed cylinders to CO2 generated from organics separate from cylinders, brucite carbonation (64–84% consumption) and compressive strengths were substantial (0.4–6.9 MPa).3 Our research demonstrates the role of long-term weathering for sequestering CO2 within ultramafic mine wastes, and how coupling organic and inorganic carbon cycling can accelerate CO2 sequestration and physically stabilize these wastes. References: 1. Rourke and Luppnow (2015), Tailings Mine Waste Manag., 225–230. 2. Wilson et al. (2014), Int. J. Greenh. Gas Control 25, 121–140. 3. Power et al. (2021), Environ. Sci. Technol. 55, 10056–10066. 4. Wilson et al. (2009), Econ. Geol. 104, 95–112.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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