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Enregistrement W4393118375 · doi:10.18488/13.v13i1.3681

Homemade copper-silver plates as an alternative for cleaning mercury-contaminated tailings from artisanal and small-scale gold mining in Colombia

2024· article· en· W4393118375 sur OpenAlexaff
Alfonso Ortiz Rodríguez, Angie Tatiana Ortega-Ramírez, Diego Fernando Marín Maldonado, Andrea Vera, Marcello M. Veiga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Energy and Environmental Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Department of State
Mots-clésTailingsMercury (programming language)Gold miningContaminationCopper mineEnvironmental scienceCopperCopper miningMining engineeringMetallurgyWaste managementGeologyMaterials scienceEngineeringBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 300,000 artisanal and small-scale gold mining operate in almost all Colombia. Despite the poverty alleviation characteristic of the operations in rural regions, these practices have been affecting the environment and health of operators as well as neighboring communities, mainly due to the misuse of mercury and cyanide. The most impacting activity is when processing centers use cyanide to leach Hg-contaminated tailings. This generates toxic mercury-cyanide complexes that are not frequently removed from effluents, and it is very toxic for aquatic life. A study to remove metallic mercury from tailings before cyanidation was conducted with 300 to 500 kg tailings from 15 different mining sites in Colombia using homemade copper plates covered with an electrolytic layer of silver. The experiments resulted in an average of 63% of Hg removed, and a maximum of 85%. The final Hg concentrations in the tailings reached an average of 27 to 47 ppm (depending on the analytical method) from the original grades of 75 to 125 ppm. Mercury droplets from old tailings, with acid generation, were difficult to trap by the plates. The article gives a detailed description on how to make these homemade plates and set up a zigzag cascade configuration for better results. Additional methods to adsorb or precipitate mercury from the cyanide solutions are necessary and they have been discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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