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Enregistrement W7133012309

Partitioning and biodegradation of diethylenetriamine (DETA) and metal-DETA chelates, and their predicted behaviour in tailings management areas

2023· dissertation· W7133012309 sur OpenAlexafffund
Erin Theresa Furnell

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsDiethylenetriamineNickelEffluentGoethiteTailings damSorptionChelationPyrrhotite
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyrrhotite (Po) is an unwanted mineral with low economic value which dilutes valuable mineral streams and contributes significantly to SO2 emissions during smelting. The most effective pyrrhotite rejection method is by using chelating agents, such as diethylenetriamine (DETA), during flotation. DETA improves the concentrate grade; however, its use results in stable chelates between DETA and metal ions: nickel and copper. Once in the tailings management area, DETA-metal chelates cannot be removed by hydroxide precipitation. DETA mobilizes the metal ions through the treatment area and into the environment, which is detrimental to the local flora and fauna.To effectively assess the implications of DETA in a mine tailings management area, DETA must be reliably detectable. An analytical method for DETA detection method was developed using cation exchange chromatography with conductivity detection without the need for preconcentration or derivatization. The limits of detection and quantification were 0.002 and 0.005 mM, respectively, in deionized water samples. This method also proved effective to detect DETA chelated with metals such as nickel and copper. The behaviour of DETA was modeled in a theoretical tailings management area using experimental sorption data along with geochemical modelling using OLI Studio software to 1) predict the concentration of DETA, Cu-DETA, and Ni-DETA in final effluent and 2) ascertain if copper and nickel concentrations would be expected to exceed regulated limits. Operational parameters were investigated to ascertain their influence on the model outputs. In all cases, except the case for dry stacking the DETA containing tailings, the concentration of metal in the final effluent exceeded regulated limits. These results strongly indicate the necessity for a DETA mitigation strategy. This thesis investigates the potential of biodegradation of DETA and metal-DETA chelates using a mixed bacterial culture. Cation and anion ion chromatography results were used to track the DETA degradation progress by measuring DETA, ammonium, and succinate concentrations. The biomass generated by the degradation process was observed using microscopy, quantified using qPCR, and bacteria genera were identified using 16S rRNA sequencing. Evidence of complete DETA degradation in the presence of an external energy source, succinate, was demonstrated for unchelated DETA and for Ni-DETA. DETA was demonstrated to be a nitrogen source.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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