A review of the current state, challenges, and emerging trends for sustainable tailings remediation in South Africa: transforming mine tailings dumps into bioenergy hotspots
Notice bibliographique
Résumé
In alignment with the objectives of the 2030 Climate and Energy Framework, renewable energy sources have been identified as a key driver in global efforts to mitigate climate change. For Africa, renewable energy represents a pathway toward achieving low-carbon energy self-sufficiency. Biomass derived from energy crops forms part of this renewable portfolio; however, competition between land for food and energy production remains a major constraint. To ensure meaningful contributions to energy sustainability, the cultivation of energy crops should prioritize marginal lands, particularly tailings storage facilities (TSFs). The use of such crops for phytoremediation presents a multifunctional approach that simultaneously facilitates soil decontamination and biomass production. Transforming mining waste into secondary resources is central to advancing circular economy principles in the extractive sector. Effective management of these waste streams requires an integrated framework that promotes reduction, reprocessing, upcycling, and responsible disposal to achieve long-term environmental and economic sustainability. Repurposing TSFs for bioenergy production offers a dual benefit: valorizing mining residues while reducing land-use conflicts between food and energy systems. In South Africa, where land availability is highly contested, extensive tailings deposits present a unique opportunity to convert degraded sites into bioenergy hotspots. However, realizing this potential necessitates reforming existing regulatory frameworks that prioritize biodiversity conservation in remediation practices. Differentiating between ecological restoration of footprint areas, such as former mining sites and waste storage zones, and resource-oriented remediation of TSFs is critical for sustainable transformation. This perspective advocates for the strategic cultivation of suitable bioenergy crops, including indigenous species and noninvasive alien plants such as Chrysopogon zizanioides (vetiver grass), on stabilized tailings. This review synthesizes current practices, challenges, and emerging trends in sustainable tailings remediation in South Africa. It highlights the potential to reframe mine TSFs as valuable bioenergy resources, aligning environmental rehabilitation with national energy security goals and supporting the transition toward a circular and low-carbon mining economy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».