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Enregistrement W7028705408

Geochemistry of arsenic in uranium mill tailings, Saskatchewan, Canada

2000· article· en· W7028705408 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsArsenicUraniumArsenateUranium mineMetalExtraction (chemistry)Amorphous solid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Rabbit Lake in-pit tailings body consisted of alternating layers of ice, frozen tailings and unfrozen tailings which varied in consistency from a slurry to a firm silty sand. The tailings solids are predominately composed of quartz (16 to 36%), calcium sulphate (0.3 to 54%) and illite (3 and 14%). Arsenic and Ni concentrations in the tailings showed similar patterns with depth, which were strongly related to historical changes in As and Ni concentrations in the mill feed. Mineralogy of the ore bodies indicated that As and Ni in the mill feed occurred primarily as 1:1 molar ratio arsenides such as niccolite and gersdorffite. SEM analysis suggested that solubilized arsenic is precipitated as Ca, Fe and Ni arsenates during the neutralization process. Dissolved arsenic concentrations in rive monitoring wells installed within the tailing body ranged from 9.6 to 71 mg/L. Sequential extraction analyses of tailings samples showed that As above 34 in depth was primarily associated with amorphous iron and metal hydroxides while the As below 34 m depth was primarily amorphous calcium arsenate precipitates. The high Ca/As ratio during tailings neutralization would likely preferentially precipitate Ca4(OH)2(AsO4)2:4H2O. Geochemical modeling suggested that the pore fluid calcium arsenate equilibrium As concentrations would range between 13 and 81 mg/L. The predicted pH and speciation of arsenic in the filter sand was dependent on the redox conditions (oxidizing or reducing) assigned to the regional groundwater. Reducing conditions in the regional groundwater cause As, the dominant species in the tailings, to be reduced to As 34 as arsenic diffuses from the tailings into the filter sand. Under reducing conditions, iron as Fe2+ in the filter sand is oxidized to Fe3+ as the sulphate (S6+) present in the tailings diffuses into the filter sand and is reduced to sulphide (S2). The pH in the tailings will decrease as the high concentrations of protons (lower pH) in the filter sand diffuse into the tailings. As the solubility of calcium arsenate minerals present in the tailings are pH dependent, the decrease in pH in the tailings causes an increase in solubility of the calcium arsenate minerals resulting in the dissolution of calcium arsenate minerals.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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