Characterization of Tailings Dust from Two Abandoned Mine Sites: Effects on Nearby Surface Waters and Evaluation of Dust Sampling Methods
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s climate is warming and as a result the hydrological cycle is expected to become more intense, with rainfall concentrated in extreme events with longer dry spells. Consequently, dry tailings may be more likely to blow into nearby surface waters. This research is an investigation into the geochemical effects of tailings dust on nearby surface waters and evaluates dust sampling methods used to investigate seasonal trends. During this study, two abandoned mine sites in Nova Scotia, Canada were investigated: Stirling Zn-Pb and Goldenville Au mine. At Stirling, tailings were sieve to <63μm as a proxy for dust and analyzed to determine metal concentrations and identify primary and secondary metal-bearing phases. Metal-hosting phases identified include sphalerite, smithsonite, aurichalcite, hydrohetaerolite, goethite. tennantite, galena, cerussite, Pb-Mn phases, and chalcopyrite. Shake flask tests were conducted to investigate dust solubility in simulated stream waters (pH=7). Results indicate that dust particles are partially water soluble in the shake flask test and that sphalerite, cerussite and chalcopyrite are likely the main sources of Zn, Pb and Cu in the shake flask leachate, based on calculated saturated indices and mass balance. Analyses of stream water indicate similar conditions (pH, Eh, etc.) and saturation indices compared to shake flask tests, and therefore provide reasonable insight for processes occurring the field. Dust was also sampled using a variety of different methods to identify the most suitable method for seasonal sampling. These included passive dry deposition collectors (PAS-DDs), high volume total suspended particle (TSP) sampler (HVAS), dust deposition gauges (DDGs), and lichen. Results indicate that Pas-DDs with a glass fiber filters (GFF) and dust deposition gauges likely underestimate dust deposition. In comparison, Pas-DDs with a polyurethane foam disk (PUF) efficiently accumulate dust. However, PUFs had additional challenges including metal(loid)s within the filters themselves, difficulty obtaining stable weights, and potential dust collection from the sides and bottom. Despite difference between dust sampling methods, it was observed that dust deposition was highest in the winter months due to higher wind speeds. Future dust generation remains difficult to predict due to the unknown combined effect of changes in temperature, precipitation, evaporation, and wind speed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».