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Enregistrement W4393203167 · doi:10.1016/j.apgeochem.2024.105986

Migration of transition metals and potential for carbon mineralization during acid leaching of processed kimberlite from Venetia diamond mine, South Africa

2024· article· en· W4393203167 sur OpenAlexafffund
Baolin Wang, Nina Zeyen, Sasha Wilson, Makoto Honda-McNeil, Jessica Hamilton, Konstantin von Gunten, Daniel S. Alessi, Thomas Ray Jones, David Paterson, Gordon Southam

Notice bibliographique

RevueApplied Geochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaDe Beers GroupNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésKimberliteMineralization (soil science)GeochemistryLeaching (pedology)GeologyDiamondMineralogyEarth scienceMantle (geology)MetallurgySoil scienceSoil waterMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbonation of mafic and ultramafic rocks and mineral wastes provides a permanent way to sequester excess atmospheric CO2. Recent research has shown that this method also offers the potential for enhanced recovery of critical metals from mine tailings. In this study, processed kimberlite from the Venetia diamond mine (South Africa) was used in column acid leaching experiments to assess both its carbonation potential and whether critical metals such as nickel could be recovered during mineral carbonation. Processed kimberlite was treated daily with one pore volume of either deionized water or dilute hydrochloric acid (0.04 M, 0.08 M, 0.12 M and 0.16 M) for 28 days. Iron-rich yellow precipitates consistent with yellow ground formed during the experiments both at the top of the residue columns (corresponding to the inlets of the columns) and within the leachates collected from the bases of columns. The carbonation potential and mobility of transition metals were investigated using a combination of quantitative X-ray diffraction (XRD) using Rietveld refinements, inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS), scanning electron microscopy (SEM) coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDXS), transmission electron microscopy (TEM) coupled with EDXS, and synchrotron-based X-ray fluorescence microscopy (XFM). Our results show that the high proportion of clay minerals (e.g., lizardite, smectite, talc, chlorite) in the processed kimberlite act as the primary source for Mg and transition metals such as Ni; however, calcite dissolution is the main source for Ca. The amount of Mg and Ca extracted from processed kimberlite increases with HCl concentration. If acid leaching of processed kimberlite were used at Venetia, the amount of Mg leached from clay minerals would provide an estimated CO2 offset potential ranging from 2.1 to 15.8 % of the mine's total annual emissions. The leached Ca from silicate dissolution could also provide an estimated CO2 offset potential ranging from 2.1 to 8.1 % of the mine's total annual emissions. However, the amount of CO2 released by calcite dissolution during this process is equivalent to 2.1–14.3 % of total annual CO2 emissions at Venetia., thus resulting in a net estimated CO2 offset potential of 2.1–9.6 % if the Ca released from calcite could not be recarbonated. If all of the Ca could be reprecipitated as calcite, the acid leaching techniques employed in this study could offset 4.2–23.9 % of the Venetia mine's CO2 emissions. Ultimately, greater concentrations and/or amounts of acid may be used to access more of the offset potential of Mg phyllosilicates in kimberlite, but the CO2 released by calcite dissolution must also be won back by recarbonation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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