Design and shaping of alternative materials, based on industrial waste for the construction of reactive filters, applicable in the remediation of mining environmental liabilities-PAM from the perspective of the circular economy
Notice bibliographique
Résumé
La abundancia de pasivos mineros en Colombia y la limitada disponibilidad de tecnologías sostenibles para tratar drenajes ácidos de mina (DAM), más allá de las técnicas convencionales de neutralización, motivaron esta investigación. El estudio se desarrolló en cinco etapas, iniciando con una metodología heurística para seleccionar una planta de tratamiento pasivo modelo, identificando teóricamente a la planta Cadillac Molybdenite (Quebec, Canadá) por su eficiencia en remoción de hierro (99.1%), pocas etapas de tratamiento (4) y bajo costo (61.7 USD/m²). Se caracterizaron cinco residuos industriales (escorias negras, blancas, polvo de acería, calamina y cenizas volantes) mediante difracción de rayos X, fluorescencia de rayos X, microscopia electrónica de barrido con espectroscopía de energía dispersiva de rayos x(SEM-EDS). A través del test ácido-base (ABA) y el procedimiento de lixiviación con características de toxicidad (TCLP), se identificaron las escorias como las de mayor potencial neutralizante (600 kg CaCO₃/t) y, junto con las cenizas volantes, como no peligrosas. Ensayos de contacto sólido-líquido con una solución sintética representativa del DAM local mostraron remociones de metales cercanas al 100%. Se realizaron pruebas en columnas, analizando pH, conductividad y potencial redox. Los residuos fueron aglomerados por peletización (75% escoria negra, 25% ceniza volante) y evaluados nuevamente con DAM real, observándose cambios en Ca y Fe mediante SEM-EDS. Mediante simulaciones en Phreeqc se interpretó el comportamiento geoquímico del sistema y se propuso un mecanismo de interacción material filtrante–DAM. Finalmente, el material fue evaluado como sustituto del cemento (20%) según la norma técnica colombiana NTC 220, alcanzando 96.67 kg/cm² de resistencia a compresión a los 14 días. El estudio propone una alternativa sostenible de remediación bajo economía circular.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».