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Enregistrement W7054786425

Approche de caractérisation géochimique et géo-environnementale d'un projet minier dans le contexte de fond géochimique naturellement élevé et/ou anthropisé : application aux secteurs miniers Siscoe-Sullivan-Marban, Val-d'Or, Canada

2020· other· fr· W7054786425 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Drainage basinMetallurgical industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude porte sur les unités lithologiques comprenant le gisement Marban, les résidus miniers, les eaux de surface, les eaux souterraines, et les sédiments des rivières des secteurs miniers Siscoe-Sullivan-Marban situés dans le sous-bassin hydrographique de la rivière Milky (Val-d’Or). Les approches géochimiques, géo-environnementales et statistiques comme méthodes et techniques ont permis la détermination des fonds géochimiques du gisement Marban, l’évaluation du comportement géochimique à long terme des roches (stériles et minerai) du gisement Marban et des résidus miniers des anciennes Siscoe et Sullivan, et l’évaluation de la contamination des eaux de surface et souterraines, et des sédiments des rivières par les métaux. Les trois secteurs miniers susmentionnés comprennent des gisements aurifères, se caractérisant par la présence des métaux tels que le baryum, le cobalt, le cuivre, le chrome et le nickel dont les résultats des analyses lithogéochimiques des roches du gisement Marban montrent des concentrations en dépassements du critère A (teneur de fond) pour la province géologique du Supérieur de la Politique de protection des sols et de réhabilitation des terrains contaminés (Beaulieu, 2019). La présence de ces métaux dans les stériles miniers peuvent constituer des contaminants dans le contexte de production du drainage minier acide (DMA) et/ou du drainage neutre contaminé (DNC), et poser des problèmes pour l’environnement. \n \nL’objectif de ce projet est de proposer des organigrammes pouvant aider à établir la présence de contamination et/ou risques environnementaux sur un site, et plus particulièrement dans le cas d’un projet minier. Pour atteindre cet objectif, des échantillons de roches, de résidus miniers, des eaux de surface, des eaux souterraines et des sédiments de rivières ont été prélevés dans la zone d’étude. Des fonds géochimiques sont calculés en utilisant les trois méthodes suivantes : « MED + 2MAD », Turkey Boxplot ou Tukey Inner Fence (TIF) et Probabilités cumulatives (PC Plot) pour le Ba, le Co, le Cr, le Cu et le Ni. Les résultats des fonds géochimiques ont été comparés aux critères A (teneurs de fond) de la province du Supérieur (Beaulieu, 2019). Des essais statiques ont été effectués sur les roches et les résidus miniers pour évaluer leur potentiel de génération d’acide (PGA). Des essais cinétiques en colonne ont été réalisés sur les résidus miniers, dans le but d’interpréter leur comportement géochimique à long terme et de statuer sur le potentiel de DMA ou de DNC. De plus, des essais à petite échelle, soit en mini-cellules d’altération, ont été réalisés sur cinq lithologies différentes du gisement Marban visant à évaluer leur comportement géochimique et leur PGA lors de leur entreposage en surface lors des opérations minières. \n \nPour estimer le degré de la contamination des eaux de surface, des eaux souterraines et des sédiments des rivières dans le sous-bassin de la rivière Milky, des indices de pollution ont été utilisés tels que le facteur d’enrichissement (FE), l’indice de géoaccumulation (Igéo), le facteur de contamination (FC), le degré de contamination (DC), l’indice de charge de pollution (en anglais « Pollution load index ») (PLI), l’indice de qualité de l’eau (en anglais « Heavy metal pollution index ») (HPI), et l’indice métallique (en anglais « Metallic index ») (MI). Les analyses statistiques multivariées (analyse en composantes principales, classification hiérarchique ascendante) ont été appliquées sur les résultats afin de mieux comprendre les associations géochimiques ainsi que les origines des éléments traces métalliques. \n \nLes résultats de calcul des teneurs de fond de Ba, Co, Cr, Cu et Ni démontrent l’existence d’une inadéquation entre les teneurs de fond calculées pour le secteur minier à l’étude (cas du gisement Marban) et les critères A (teneurs de fond) du MELCC pour la province du Supérieur (Beaulieu, 2019). \n \nSelon, les résultats des essais statiques et cinétiques, les unités lithologiques du gisement Marban principalement le basalte, la komatiite, la granodiorite, les roches intrusives (granite, gneiss) et les roches intrusives felsiques (diorite, gabbro, péridotite), sont non génératrices d’acidité. Les essais cinétiques en colonne ont montré que les résidus miniers (Siscoe et Sullivan), sont non générateurs d’acidité. L’acidité peut être produite dans les résidus miniers et les roches étudiées par les sulfures (e.g., pyrite, pyrrhotite) présents dans ces matériaux. Le potentiel de neutralisation des résidus miniers et des roches proviendrait quant à lui des minéraux neutralisants tels que les carbonates et les silicates présents dans les matériaux. Il est à noter que les concentrations de Cu et de Zn obtenues dans les lixiviats des essais en colonnes sur les résidus miniers sont restées supérieures et bien au-dessus du critère RESIE (Résurgence dans les eaux de surface ou infiltration dans les égouts) pour le Cu et le Zn. La présence de Cu et de Zn dans les lixiviats à des pH supérieurs à 8 permet de statuer sur le DNC à long terme des résidus miniers. Cependant, les métaux d’intérêts tels que As, Cd, Cr, Co, Cu, Pb, Mo, Ni, Se et Zn mentionnés dans la Directive 019 et les critères RESIE n’ont présenté aucun dépassement dans les lixiviats des essais en mini-cellules d’altération des lithologies étudiées du gisement Marban. Mais les mêmes éléments chimiques pourraient être lixiviés une fois que ces matériaux seraient soumis à des essais en colonne ou à une échelle plus grande. \n \nOn a pu montrer que les eaux de surface ne sont pas de bonne qualité pour l’eau potable et la vie aquatique en utilisant les indices de contamination HPI et MI; les eaux souterraines sont contaminées en métaux tels que le Cr, le Cu et le Zn dans le gisement et ses environs; et les sédiments des rivières sont contaminés surtout par le Cr, le Cu et le Zn, et que les rejets des parcs à résidus miniers de Siscoe et de Sullivan peuvent constituer une source de Cu et de Zn, d’après les dépassements observés du critère RESIE lors des essais en colonne qui ont été réalisés. \n \nCette étude a permis de comparer les teneurs de fond calculées du site étudié aux critères A de la province géologique du Supérieur (Beaulieu, 2019), et de monter l’existence d’une inadéquation. Cela requiert une attention particulière sur les teneurs de fond pour un secteur donné avant de commencer un projet minier pour une meilleure évaluation de la qualité des eaux de surface, des eaux souterraines et des sédiments, qui prend en compte des zones naturellement minéralisées et à teneurs de fond élevées. En général ou à Marban, les futurs éventuels travaux d’exploitation, la gestion des stériles devrait être faite de manière adéquate en séparant les stériles à faible risque des stériles à risque élevé. De plus, les modèles géo-environnementaux 3D du gisement Marban pour les métaux (Ba, Co, Cr, Cu et Ni) et les paramètres environnementaux (Soufre, Potentiel de neutralisation net et Ratio Potentiel de neutralisation/Potentiel d’acidité) construits dans le cadre de cette étude pourront aider à mieux gérer les sériles; ce qui permettrait de réduire les risques environnementaux.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2020
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