Exploration and reevaluation of a tailing storage facility from a high-sulfidation epithermal gold deposit
Notice bibliographique
Résumé
Reevaluating tailings material originating from a high-sulfidation epithermal gold deposit has unveiled the potential for a holistic remining endeavour. The primary objective of this operation would be the mitigation of minerals containing penalty elements, specifically sulphur in pyrrhotite, a major contributor to acid mine water drainage, alongside the concentration of precious elements like gold. Furthermore, exploring the applicability of the silicate fraction for industries such as ceramics, glass, and geopolymer production has been considered.To accomplish these objectives, an initial drill core campaign featuring six drill holes was executed, accompanied by a thorough material characterization using automated mineralogy, geochemical assays, and hyperspectral analysis. The subsequent step involved a geometallurgical domaining process based on 64 geochemical assays, particle size measurements, and mineralogy assessments. A Mahalanobis distance hierarchical cluster analysis was employed to differentiate domains, and predictions for these domains were extended to all hyperspectral imaging samples.The outcome of this comprehensive approach revealed the delineation of four distinct domains, each characterized by variations in modal mineralogy and trace elemental contents. This strategic analysis provides valuable insights into the heterogeneity of the tailings material, laying the groundwork for targeted interventions to address environmental concerns and maximize the extraction of valuable resources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».