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Record W1519166945

Étude du comportement physique et hydrogéochimique d'un dépôt de résidus miniers en pâte dans des conditions de surface = Study of the Physical and Hydrogeochemical behaviour of surface paste disposal

2009· dissertation· fr· W1519166945 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2009
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMine drainage and remediation techniques
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesPhysicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’industrie minière génère chaque année une importante quantité de rejets solides que l’on peut classer en deux principales catégories : (i) les stériles : fragments de roche de granulométrie assez grossière et (ii) les rejets de concentrateur : minerai très finement broyé dont on a extrait les substances à intérêt économique. Une partie des
\nrejets de concentrateur est retourné sous terre sous forme de remblais miniers (hydraulique ou en pâte) et une autre partie est stockée en surface dans des parcs à résidus. Ces parcs à résidus, souvent ceinturés d’importantes digues, sont des ouvrages difficiles à gérer et coûteux à restaurer; ils sont à la base de nombreuses catastrophes (on dénombre a peu près deux ruptures de digues de parcs à résidus par an dans le monde). Par ailleurs, le principal problème environnemental lié à l’exploitation minière et particulièrement à la gestion des rejets est le drainage minier acide (DMA). Il se produit quand des minéraux sulfureux sont exposés à l’eau et à l’air. L’oxydation libère alors de l’acidité dans le milieu favorisant ainsi la mise en solution de certains contaminants comme des métaux lourds.
\nLes résidus épaissis en pâte sont obtenus en épaississant des rejets de concentrateur jusqu'à la densité voulue (en général plus de 80% par masse de solide), puis en les
\nmélangeant avec de l’eau et un liant. Après le mélange des divers ingrédients, on obtient un matériau ayant la consistance d’une pâte et qui peut être transporté par
\npompage ou par gravité à l’aide d’un réseau de tuyauterie. Depuis une vingtaine d’années, ils étaient principalement utilisés pour remblayer les chantiers souterrains
\n(remblais miniers en pâte cimentés). Mais, pour remplacer les parcs à résidus « traditionnels » et mieux gérer le DMA certaines exploitations minières utilisent cette méthode pour l’entreposage en surface (dépôt de pâte en surface ou DPS).
\nLe but de ce travail était d’étudier le comportement environnemental de résidus sulfureux stockés en utilisant la méthode des DPS. Plus particulièrement nous avons
\ncherché à améliorer les propriétés de la pâte en ajoutant de faibles quantités de ciment. Pour cela nous avons réalisé des essais en colonnes, nous avons utilisé un
\nmodel physique instrumenté et utilisé des outils de modélisation numérique. Les résultats montrent principalement que l’ajout de ciment peut fortement améliorer les propriétés environnementales de résidus sulfureux, cependant une mauvaise utilisation du ciment peut avoir l’effet inverse. Des tests en colonnes (préparées avec des résidus très générateurs d’acide contenant 54% de pyrite) ont montré que l’intercalation de couches contenant 2% de ciment entre des couches non cimentées permettait d’améliorer de manière significative le comportement environnemental du dépôt. L’ajout de couches contenant 1% de ciment donnait de plus mauvais résultats que la configuration sans ciment.
\nCe travail a aussi permis de mettre en évidence l’impact important des différentes discontinuités (fractures de dessiccation, interfaces entre les couches et fracturations secondaires liée à l’attaque sulfatique). Ces différentes discontinuités peuvent créer un réseau d’oxydation et d’infiltration préférentiel favorisant la formation du DMA.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.433
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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