Impact of Variability in Precipitation Patterns on the Geochemistry of Pyritic Uranium Tailings Rehabilitated with Saturated Cover Technology
Notice bibliographique
Résumé
Increasing variability in precipitation patterns is expected to result from climate change in Canada. This effect has the potential to affect the performances of saturated covers in inhibiting acid rock drainage (ARD) and metal leaching (ML) processes. Because ARD and ML may cause the release of deleterious chemical species into the environment, such climate-change-driven impact was investigated using trickle leach columns. The physical, chemical, and mineralogical characteristics of the tailings as well as chemical composition of the leachate were measured before and after the column study. Results from the experiment showed that higher variability in precipitation regimes could enhance leaching of uranium. Leaching ranged from 67.1 to 90.1% of the total amount of U, with greater values associated with higher variability in precipitation patterns. Lower water levels and prolonged drought periods led to higher oxygen fluxes to the U tailings and dissolution of carbonate-bearing minerals. The release of carbonates could have enhanced uranium leaching through the formation of stable uranium-carbonate complexes in solution. Overall, this study shows that water level variation caused by varying precipitation patterns can significantly affect the drainage chemistry of saturated cover systems for which the level fluctuates freely near the tailings–cover interface.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».