Nutrient Impacts on Biogenic Chemical Flux in an End Pit Lake Reclamation Scenario
Notice bibliographique
Résumé
Ebullition of biogenic gases, primarily methane (CH 4 ), might affect the trajectory of end pit lake (EPL) reclamation. We investigated the influence of nutrients (N with or without P) on methanogenesis and the resulting chemical flux from underlying fluid fine tailings (FFT) to cap water. Anaerobic 10 L columns were filled with FFT amended with a mixture of hydrocarbons ( n -alkanes, iso -alkanes, and monoaromatics from C 6 –C 10; HC columns) and capped with process water. Some amended FFT were further amended with N (HCN columns) or N and P (HCNP columns). A microbial community dominated by Desulfobacterota and Desulfotomaculales plus acetoclastic and hydrogenotrophic methanogens depleted hydrocarbons at different rates concomitant with CH 4 production in the order HCN > HC > HCPN, indicating stimulation of methanogenesis by N and inhibition by P amendments. Microbial processes transformed FFT minerals (Fe III to Fe II minerals and dissolution of carbonates), mobilized ions, and trace elements (Ca 2+, Mg 2+, K +, HCO 3 –, Sr, and Ba) in FFT porewater and densified FFT and induced chemical flux to cap water. Other dissolved trace elements (As, Sb, and Mo) decreased in porewater and cap water during methanogenesis. The results provide novel information about nutrients’ effect on methanogenesis and associated chemical flux to inform predictions about sustainable management of EPL.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».