Spatio-temporal analysis of water chemistry and ecotoxicological risk characterisation for a constructed pilot-scale pit lake in the Athabasca oil sands region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Substantial quantities of fine tailings and oil sands process affected water (OSPW) require reclamation in the Athabasca oil sands (AOS) region, Canada. Towards this end, Lake Miwasin was created as a pilot-scale pit lake containing treated fluid tailings (bottom sediment) capped with a blend of OSPW and surface water. This is a recent approach to waste reclamation and long-term monitoring is ongoing to determine the trajectory of water quality in this test lake. The current study characterized spatial and temporal changes in surface water chemistry using a wireless sensor network (WSN), particularly to identify contaminant release from the consolidating tailings and potential periods of sediment resuspension. The WSN technology was deployed during the open water season from September 2020 to October 2022 to remotely measure water quality parameters at different depths of the water column. Field measurements and manual water sampling were conducted periodically to validate sensor measurements and to analyse additional variables requiring more complex analysis. During the study, increased electrical conductivity (EC) near the sediment-water interface during water column stratification indicated expression of pore water with elevated salt content, as the bottom tailings progressively consolidated. A decreasing trend in EC towards the end of the monitoring season suggested water input from the surrounding catchment and possibly a decline in porewater expression. A Tier 1 screening-level risk assessment using hazard quotients (HQs) was conducted for individual metals using Canadian water quality benchmarks and published toxicity data. Total osmolarity was used to identify risks associated with major ions. Cumulative HQs for trace elements were >1 but decreased over time. The risk due to major ions was <1 for all years and seasons except 2019 and winter 2020. Modelling results indicated that the predicted 90 th percentile HQs for Se and As were 1.6 and 0.44, respectively, suggesting that Se represents a potential ecotoxicological risk and should be further investigated. Overall, water quality monitoring and modelling insights gained from this study have the potential to inform AOS pit lake design and prediction of reclamation trajectories. • A wireless sensor network (WSN) captured complex spatio-temporal variability in water quality at the sediment-water interface. • Surface water quality improved over the four years of study from 2019 to 2022. • As of 2022, most metal and ion concentrations appear to pose a negligible risk to aquatic organisms, except for selenium. • The WSN enabled the estimation of metal distribution and the assessment of associated ecotoxicological risk to aquatic life.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».