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Évaluation environnementale et géométallurgique de minerais sulfurés polymétalliques, basée sur une approche minéralogique pluridisciplinaire

2016· dissertation· W7148496318 sur OpenAlexaboutno aff
Aurélie Chopard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyritePyrrhotitePyrometallurgyNova scotiaProspection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce travail de thèse a pour objectif de développer une méthodologie permettant de prédire l’impact environnemental des futurs projets miniers, dès l’étape d’exploration. Le drainage minier acide, connu comme le principal problème environnemental des gisements sulfurés, se produit lors de l’oxydation des sulfures par l’oxygène et l’eau. Des échantillons de sulfures et sulfosels ont été soumis à des tests géochimiques afin d’étudier leur taux de réactivité. Les minéraux ont été classés par ordre décroissant: gersdorffite > pyrrhotite > arsénopyrite > Ni-pyrite > Ni-pyrrhotite > Fe-sphalérite > pyrite > galène > chalcopyrite. L’influence des interactions galvaniques sur le taux de réactivité de la pyrite, la chalcopyrite et la sphalérite a été étudiée. La pyrite est protégée galvaniquement en présence de chalcopyrite mais n’est pas complètement protégée en présence de sphalérite. Des mélanges synthétiques de minéraux purs ont permis la modification du calcul de potentiel de génération d’acidité par l’ajout d’un facteur cinétique, basée sur les équations de Paktunc (1999) et Bouzahzah et al. (2013). Dix minerais polymétalliques et aurifères ont été caractérisés selon une méthodologie pluridisciplinaire. La caractérisation minéralogique des minerais a permis de connaître leur composition minéralogique quantitative et de détecter les éléments contaminants ainsi que leur spéciation. Une méthode automatisée de quantification minéralogique basée sur la microscopie optique multispectrale a été développée. Cette innovation vise à développer la microscopie optique pour des applications métallurgiques et environnementales de routine

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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