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Enregistrement W7008344796

Caractérisation et traitement des contaminants émergents dans les effluents miniers

2023· other· fr· W7008344796 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIAMGOLDNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsPolytechnique Montréal
Mots-clésIndustrial effluentEnvironmental pollutionEffluent
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Les compagnies minières doivent mettre en priorité la vision du développement durable afin de diminuer leur emprunte environnementale tout en optimisant leurs opérations. Une saine gestion de l’eau est primordiale afin de respecter les normes environnementales telles la Directive 019 au Québec et le Règlement sur les effluents de mines de métaux et diamant au Canada ainsi que pour maintenir leur image face aux investisseurs et communautés environnantes. La présence de contaminants d’intérêt émergeant (CEC) pose son lot de défi quant à la caractérisation et au traitement des différents effluents seuls et en mélanges sur les sites miniers, dépendamment de la méthode de gestion de l’eau. Les CEC dans les effluents miniers, lesquelles ont vu leur intérêt augmenter suite au resserrement de la règlementation dans l’industrie minière, peuvent être classifiés dans les quatre groupes suivants : 1) les nouveaux contaminants d’intérêt (Mn, Se, xanthates, éléments de terres rares); 2) les contaminants communs ayant des concentrations cibles de traitement faibles en environnement sensible (As, Cu, Zn); 3) les contaminants difficiles à traiter (thiosels, salinité) et 4) les composés azotés (N-NH3, NO2-, NO3-, CNO-, SCN-). Des méthodes de traitements conventionnelles augmentant la salinité résiduelle comportent des limites au niveau de l’efficacité de traitement. Ces dernières sont aussi souvent affectées par la température de l’eau pouvant être limitées en climat froid. Cette problématique peut être adressée par l’utilisation de méthodes de traitement par oxydation avancée ou de filtration membranaire. La prédiction de la qualité de l’eau à l’aide de la modélisation numérique est aussi très importante afin d’aider les opérateurs miniers à minimiser les risques environnementaux. L’objectif principal de cette étude était de prédire la spéciation des CEC à l’aide du modèle PHREEQC ainsi que d’évaluer l’effet sur la toxicité aquatique sur le crustacé Daphnia magna avant et après traitement d’effluents seuls et en mélanges au moyen de l’ozonation en microbulles. Les objectifs spécifiques étaient de : 1) Réaliser une revue de littérature sur les CEC en milieu minier afin d’identifier ceux d’intérêt pour cette étude; 2) Prédire, par modélisation géochimique à l’aide du modèle PHREEQC, la concentration et la spéciation des CEC ciblés dans les mélanges d’effluents miniers avec un facteur de confiance de plus de 80%; 3) Augmenter l’efficacité de traitement des CEC ciblés par rapport aux méthodes conventionnelles par l’utilisation d’un procédé d’ozonation par microbulles. La première partie de ce projet consistait à réaliser une revue de littérature sur les CEC en parallèle des campagnes d’échantillonnage et de la compilation des données historiques du site minier à l’étude. Les différents CEC du site ont été identifiés afin de choisir la méthode de traitement adaptée mais aussi de bien choisir la base de données thermodynamique en vue de la modélisation numérique des mélanges à l’aide de PHREEQC. La revue a aussi permis d’identifier les défis et opportunités en lien avec les CEC dans les eaux minières en concentrant sur les procédés d’oxydation avancée et de filtration membranaire. La deuxième partie du projet s’est concentrée sur la modélisation numérique des différents mélanges d’effluents à l’aide de PHREEQC afin d’identifier les mécanismes de mobilisation des différents CEC. Pour ce faire, des échantillons de terrain ont été prélevés pour caractériser les effluents en amont et en aval des différents points de mélange. Des essais contrôlés de mélange en laboratoire ont ensuite été réalisés avec des effluents réels. Les paramètres physico-chimiques in situ, les concentrations des ions majeurs et éléments mineurs dissous et des isotopes stables de la molécule d'eau ont été analysés. Des analyses minéralogiques ont également été effectuées sur les précipités des mélanges de laboratoire. Les données ont été utilisées pour effectuer des analyses statistiques et pour modéliser l'évolution géochimique des effluents à l'aide du modèle PHREEQC avec la base de données wateq4f.dat. Les résultats suggèrent que la formation de minéraux secondaires tels que la schwertmannite, la goethite et la jarosite a un impact significatif sur l'évolution géochimique des effluents. La précipitation des minéraux secondaires a été identifiée comme un processus d'immobilisation des éléments traces par des processus de coprécipitation et de sorption. Les principales limites identifiées concernant l'utilisation de PHREEQC pour la modélisation des mélanges d'effluents miniers concernent l'évaluation du bilan ionique pour les échantillons à faible pH avec des concentrations élevées en Fe et Al et l'omission des processus biologiques. Néanmoins, l'approche de caractérisation et de modélisation développée ici fournit des informations utiles sur l'évolution géochimique des effluents miniers et pourrait être adaptée à plusieurs sites miniers. La troisième étape du projet a évalué l'efficacité de l’oxydation avancée à l’aide d'ozone en microbulles combinées à la précipitation chimique des métaux utilisant de la chaux sur l'élimination des contaminants et son impact sur la toxicité pour D. magna avec cinq mélanges d'effluents miniers différents provenant du site à l’étude. Pour les mélanges non acides, deux scénarios ont été testés : premièrement, un prétraitement des métaux par précipitation à la chaux et ajout d’un floculant a été effectué avant l'ozonation; et deuxièmement, l'ozonation a été effectuée avant le post-traitement des métaux en utilisant la même technique de précipitation et de floculation. Les résultats ont montré que l'efficacité d'élimination de N-NH3 variait de 90% pour les concentrations faibles (1,1 mg/L) à plus de 99% pour les concentrations plus élevées (58,4 mg/L). De plus, l'ozonation sans prétraitement des métaux a amélioré l'efficacité du traitement N-NH3 en termes de cinétique mais a entraîné des problèmes de toxicité anormale. Les résultats des bioessais effectués sur l'eau avec prétraitement des métaux n'ont montré aucun événement de toxicité, mais ont montré des schémas de toxicité anormaux sur les mélanges traités sans prétraitement des métaux (les effluents dilués étaient toxiques, tandis que ceux non dilués ne l'étaient pas). À 50% de dilution, l'eau était toxique, probablement en raison de la présence potentielle de nanoparticules d'oxydes métalliques. Cette étude a permis d’approfondir les connaissances au niveau de l’évolution géochimique des CEC en contexte minier à l’aide d’outil de modélisation tout en validant avec des échantillons réels. Les limites de l’applicabilité de cette méthode ont aussi été identifiées tout en proposant des pistes de solution afin d’améliorer la précision de la prédiction de la qualité de l’eau et de l’effet sur la toxicité aquatique. Enfin, les connaissances acquises durant ce projet pourront potentiellement être utilisées par l’opérateur du site à l’étude mais aussi par les autres compagnies minières afin d’améliorer leur gestion de l’eau. ABSTRACT: Mining companies must prioritize the vision of sustainable development to reduce their environmental footprint while optimizing their operations. An optimal water management is essential to comply with environmental standards such as Directive 019 in Quebec and the Metal and Diamond Mining Effluent Regulations in Canada, as well as to maintain their image with investors and surrounding communities. The presence of contaminants of emerging concern (CEC) poses its challenges for the characterization and treatment of the various effluents alone and in mixtures on mining sites, depending on the water management method. CECs in mining effluents, which have seen their interest increase following the tightening of regulations in the mining industry, can be classified into the following four groups: 1) new contaminants of interest (Mn, Se, xanthates, elements rare earth); 2) common contaminants with low treatment target concentrations in sensitive environments (As, Cu, Zn); 3) hard-to-treat contaminants (thiosalts, salinity) and 4) nitrogen compounds (NH3-N, NO2-, NO3-, CNO-, SCN-). Conventional treatment methods that increase residual salinity have limitations in terms of treatment efficiency. These are also often affected by the temperature of the water which can be limited in cold climates. This problem can be overcome by using advanced oxidation or membrane filtration treatment methods. Predicting water quality using numerical modeling is also very important to help mine operators minimize environmental risks. The main objective of this study was to predict the speciation of CECs using PHREEQC as well as to assess the effect on aquatic toxicity on the crustacean Daphnia magna before and after treatment of effluents alone and in mixtures using ozone microbubble. The secondary objectives were to: 1) conduct a literature review on CECs in the mining environment to identify those of interest for this study; 2) Predict, by geochemical modeling using the PHREEQC model, the concentration and speciation of targeted CECs in mining effluent mixtures with a confidence factor of more than 80%; 3) Increase the treatment efficiency of targeted CECs compared to conventional methods using an ozone microbubble process. The first part of the project consisted in carrying out a literature review on CECs in parallel with the sampling campaigns and the compilation of historical data for the mine site under study. The different CECs of the site have been identified to select the appropriate treatment method but also to choose the right thermodynamic database for the numerical modeling of the mixtures using PHREEQC. The review also identified the challenges and opportunities related to CECs in mining waters by focusing on advanced oxidation processes and membrane filtration. The second part of the project focused on the numerical modeling of the different effluent mixtures

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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'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 ».

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