Assessing the Evolution of Mine Water Quality With Empirical 'First-Flush' Models
Notice bibliographique
Résumé
Coal mining activities can leave an extensive network of abandoned underground workings that gradually flood after operations cease. This rising mine water, with low pH and high sulfate, acidity, and metals can lead to uncontrolled releases of harmful acid mine drainage to the environment. Treatment plants are used to extract and treat the mine water to maintain its elevations below suspected discharge zones. Accurate predictions of long-term water quality is highly challenging due to the complexity and volume of the underground workings. As numerical models have difficulty recreating complex mine pool geometry and hydrogeochemical processes, empirical models that are based on Younger’s ‘first-flush’ phenomenon, where mine water concentrations peak shortly after flooding and then exponentially decline, may provide better long-term predictive modeling. The objective of this study was to assess the robustness of ‘first-flush’ empirical models for describing and predicting mine water behavior at large, complex mine pools in The Sydney Coalfield (Nova Scotia, Canada). Numerous mine pools in the coalfield flooded at various times over 100+ years, allowing long-term mine water evolution to be studied in various pools of different ages. Analysis of extensive historical data from the older pools demonstrated that the evolving mine water quality, both overall and within each stratified layer, followed the ‘first-flush’ phenomenon. ‘First-flush’ trends were consistent across differing depths, water quality parameters (acidity, sulfate, iron), and concentration ranges. Two newer mine pools, which recently flooded in 2012, rely on a new active treatment plant to manage mine water levels below discharge points. Using behavioral conditions observed in the older mines, such as decay rate, ‘first-flush’ based empirical models were calibrated and validated to early mine water quality data collected at the treatment plant bi-weekly between 2012 and 2021. They were then used to predict future mine water quality and estimates of long-term treatment requirements and related expenses.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».