Geoenvironmental characterization of two REE deposits: the Montviel carbonatites and Kipawa silicates, Quebec Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drainage water quality is the significant environmental concern for the rare earth elements (REE) mining industry. REE deposits are associated with other metals and radioactive bearing minerals. REE mining and refining activities can generate significant quantities of liquid and solid wastes. Therefore, a long-term integrated approach covering the full mine-life cycle is required to mitigate possible environmental concerns. In the present study, two REE concentrates were prepared and all deposit lithologies of carbonatites and silicates sampled and investigated for their mineralogy, geochemistry, and their environmental behavior using kinetic testing. For the Montviel carbonatite (enriched in light rare earth elements, or LREE), the majority of REE-bearing minerals are associated with carbonates (i.e., monazite, kukharenkoite, burbankite, etc.), whereas the REE-bearing minerals associated with the Kipawa silicates (enriched in heavy rare earth elements, or HREE) are fluorbritholite, eudyalite, mosandrite, etc. The kinetic tests showed a neutral to alkaline pH of leachates and a low leachability of REE (carbonatites <140 μg/L; silicates <15 μg/L) with a higher mobility of HREE than LREE. The reactivity of REE carbonates are one to two orders of magnitude higher than REE silicates. For sustainable mineral development, geological and environmental data was integrated into the geometallurgical model to identify and control the environmental risks associated with mining those two deposits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».