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Enregistrement W4416389698 · doi:10.54254/2755-2721/2026.ka29605

Study on Carbonation of Ultramafic Tailings

2025· article· W4416389698 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationUltramafic rockTailingsOlivineMineralization (soil science)Periclase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As global industrialization leads to an increase in atmospheric CO₂ concentration, causing environmental issues, reducing CO₂ emissions has become a consensus. CO₂mineralization storage technology has garnered attention, with ultrabasic tailings being ideal raw materials due to their rich content of magnesium, iron, and other elements. This study centers on the carbonation of ultrabasic tailings, investigating its kinetic mechanisms and optimizing conditions. The research framework encompasses the kinetics of direct aqueous carbonation of olivine under a CO₂ partial pressure of 6.5 MPa, the mechanism of mechanical activation of multiphase ultrabasic tailings, and the feasibility study of ultrabasic mine exploitation in conjunction with CO₂ mineralization storage technology. In terms of research methods, olivine from Washington State, USA, and tailings from northern British Columbia, Canada, were selected as materials. Experiments were carried out using a stirred autoclave manufactured by Parr Instrument Company (USA), with additional equipment such as a laser diffraction particle size analyzer employed for characterization purposes. Quantitative analysis of product composition and chemical kinetic theory were used to analyze the reaction. The research results show that optimizing conditions under low CO₂ partial pressure can significantly enhance the degree of olivine carbonation, and mechanical activation can increase the reactivity of minerals, providing theoretical support for the promotion of ultrabasic mine exploitation in conjunction with CO₂ mineralization storage technology

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,564

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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