Predicting Atmospheric CO2 Sequestration in Ultramafic Mine Tailings using an Empirically-Derived Model
Notice bibliographique
Résumé
Mineral carbonation is a spontaneous reaction which sequesters carbon dioxide in mineral form. Mining companies are interested in mineral carbonation because ultramafic mine tailings can undergo this reaction and sequester CO2. In partnership with Canada Nickel Company (CNC), a junior mining company located in Timmins, ON, this project set out to quantify CO2 sequestration in CNC’s mine tailings and model CO2 sequestration in their prospective tailings storage facility (TSF). A column experiment with 10 cm deep of CNC’s tailings determined the maximum 19 kg CO2 / t tailings sequestration capacity, reached between 56-112 days of reaction in the surface 0-1 cm layer. Reaction stopped both at the surface where the maximum conversion was reached and below the surface where reaction extent was significantly lower. Passivation of reaction throughout the column was attributed to cementation of the tailings surface from the mineral carbonation reaction, inhibiting CO2 ingress below the surface. Empirical relationships were developed for reaction passivation and depth in the column experiment. A second experiment developed empirical relationships for the effect of temperature and water saturation by estimating CO2 flux into the tailings. An empirical rate expression was proposed and used to model the rate of reaction as a function of these reaction parameters. CO2 sequestration was modelled for three scenarios: the column experiment for tuning the model, a static TSF with a singular deposition event, and a dynamic TSF with regular deposition. The column experiment results were reproduced by tuning the model to a baseline reaction rate of 0.7 kg CO2/t tailings/day at 30% water saturation in the 0-1 cm reaction layer. The static TSF scenario estimated a net 4 kg CO2 sequestered/t tailings between 0-10 cm deep from May to October. The dynamic tailings storage facility model predicted CO2 sequestration between May and October with varying deposition cycle rates. The dynamic TSF had an optimal deposition cycle rate of 14-16 days with a net 14 kg CO2 sequestered /t tailings between 0-10 cm deep.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».