In situ sensor-based monitoring strategies for biogeochemical reactions in mine tailings environments
Notice bibliographique
Résumé
Natural resource extraction and ore processing have significant environmental impacts, such as the generation of wastewater, waste rock and tailings. These waste products are often detrimental to ecosystems, and negatively impact surface and groundwater bodies, often necessitating remediation treatments and long-term management of sites by operators, or, where operators have abandoned a contaminated site, by regulators and government agencies. Such cleanup and monitoring efforts regularly continue for decades after a site is closed. Monitoring efforts usually serve two purposes: characterizing the long-term changes at a site once extraction and processing activities have ceased and evaluating the effectiveness of applied remediation treatments. Monitoring activities are usually mandated in the site’s operating license and usually include frequent field sampling of surface water, groundwater, and soil or sediment, as well as ecological studies describing floral and faunal abundances. These samples are then analyzed to quantify the mobility and phase of contaminants (i.e., toxic heavy metals, hydrocarbons), fundamental water quality parameters (i.e., pH, TDS, alkalinity), and the makeup and function of the microbial community (i.e., culturing, microcosms, ‘omics). The need for skilled workers and constant on-site personnel presence means that environmental monitoring is a high- cost activity for site operators and is a significant financial burden for government and regulatory agencies tasked with managing abandoned legacy mine sites. Over the last decade, rapid developments in platforms for deploying remote scientific instrumentation, lower-cost environmental sensors, and data transmission from remote locations have brought about a renewal of interest in sensor-based environmental monitoring strategies. These approaches offer several advantages, such as lower cost, near real-time data access, and lower exposure risk to toxic and hazardous materials. Here, we will present data collected from a suite of electrochemical sensors deployed in situ at a closed, managed mine site to monitor the effectiveness of remediation treatments in real-time. These results provide proof-of-concept for the effectiveness of sensor-based monitoring technology as part of safe, effective long-term remediation and management strategies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».