MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409172517 · doi:10.1016/j.jconhyd.2025.104564

Geochemical behavior of amended and non-amended mine tailings as cover materials for acid mine drainage control: Column tests and reactive transport modeling

2025· article· en· W4409172517 sur OpenAlexafffund
Laila El-Affani, Bruno Bussière, Asif Ali Qureshi, Benoît Plante

Notice bibliographique

RevueJournal of Contaminant Hydrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsAcid mine drainagePermeable reactive barrierDrainageCover (algebra)Environmental scienceGeologyMining engineeringGeotechnical engineeringHydrology (agriculture)Environmental chemistryChemistryEnvironmental remediationEngineeringEcologyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining companies generate large volumes of waste rock and tailings every year. To reduce these volumes, mining companies can valorize them as construction materials for cover systems such as cover with capillary barrier effects (CCBE). However, questions remain related to the geochemistry of the leachate that percolates through CCBEs made from mining materials. Limestone amendment can be used for increasing the neutralizing potential (NP) of mining materials in the case where the materials have a risk to generate contaminants. This study aims at assessing the performance of low-sulfide tailings, amended or not, and non-acid generating waste rock as components of CCBEs. To do so, five column tests were conducted in the laboratory to assess the long-term geochemical evolution of waste-rock, low-reactive tailings (2 % pyrite), tailings amended with 8 wt% of limestone, CCBE with the moisture-retaining layer (MRL) made of low-reactive tailings (CCBE-T), and CCBE with the MRL made of amended tailings (CCBE-TA). The geochemical evolution of leachates from the different column tests was simulated with MIN3P, a multicomponent reactive transport model. The numerical model was calibrated using results from the column tests. Long-term simulations using the short-term calibrated models suggested that low-reactive tailings could produce AMD when exposed to laboratory conditions, while limestone amendments effectively neutralized the generated acidity and stabilized the pH. Furthermore, incorporating tailings as a MRL in a CCBE reduced sulfide oxidation in the long-term due to the high degree of saturation that limited oxygen diffusion and sulfide reactivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Contaminant HydrologyMême sujetMine drainage and remediation techniquesTravaux en français237 207