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Record W1831806786

Modification des matériaux naturels et des résidus industriels et application à la rétention des métaux du drainage minier

2014· article· fr· W1831806786 on OpenAlexaboutno aff
Iuliana Laura Calugaru

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMine drainage and remediation techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesForestryGeographyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'industrie minière est essentielle à l'économie mondiale; cependant, ses impacts socio-environnementaux ne sont pas négligeables. Ainsi, les exploitations minières doivent composer avec la nécessité d'optimiser l'efficacité de production tout en maintenant une opération propre et durable. Dans la région de l’Abitibi-Témiscamingue, l’activité minière est l’un des principaux secteurs de l’économie. Toutefois, les grandes quantités de rejets miniers générés ont un réel potentiel de contamination des eaux de surface et souterraines à cause du relâchement des métaux et des métalloïdes et exigent une gestion appropriée. Le traitement des effluents miniers avant leur rejet dans l’environnement est donc une priorité pour l’industrie minière. 
\nPlusieurs méthodes de traitement sont disponibles et permettent la diminution des concentrations des contaminants métalliques, afin de respecter les normes environnementales. Récemment, dans le traitement passif de l’eau, l’accent a été mis sur l’utilisation de matériaux naturels et de résidus industriels, modifiés ou non, locaux et facilement disponibles. Cette approche permet de traiter une large gamme de polluants et de concentrations, avec une cinétique rapide. Elle permet aussi de réduire les coûts de traitement et de recycler des matériaux résiduels. De plus, la modification de certains matériaux permet d’augmenter leur stabilité chimique et mécanique, ainsi que la capacité de traitement des métaux. Dans la région Abitibi-Témiscamingue, la modification chimique permettra la valorisation de matériaux sous-utilisés et de résidus industriels facilement disponibles. 
\nLa présente étude vise le traitement du Ni et du Zn dans le drainage neutre contaminé (DNC), en utilisant des matériaux modifiés. Ces deux métaux sont souvent présents dans le DNC retrouvé sur les sites miniers au Québec. 
\nPour ce faire, trois types de matériaux largement disponibles dans la région Abitibi-Témiscamingue ont été modifiés, soit un matériau naturel sous-utilisé (la dolomite) et deux sous-produits industriels (les cendres et les déchets de bois, tels sciure et copeaux de bois). Deux qualités de cendres ont été utilisées, provenant de deux fournisseurs différents (Boralex Senneterre et Wood Ash Industries, Kirkland Lake), ainsi que deux essences de copeaux de résineux (pin gris et épinette). 
\nPlusieurs traitements pour la modification de ces matériaux sont disponibles dans la littérature. Dans le cadre de cette étude, les matériaux ont été modifiés en suivant des procédures simples : la dolomite a été calcinée à 750 °C pendant 1h; les cendres ont été d’abord chauffées à 375 °C (pour oxyder la matière organique résiduelle), ensuite gardées pendant 2h à 600 °C, en présence du NaOH solide et enfin traitées avec de l’eau à 95 °C; les résidus de bois ont été finement broyés et traités avec une solution de Na2SO3 de pH ajusté à 3, pendant 24h, à 70 °C. 
\nAprès modification, des essais type batch, ont été réalisés comparativement sur les matériaux modifiés et non modifiés pour évaluer la capacité d’enlèvement du Ni et du Zn. 
\nLes meilleurs résultats ont été obtenus par les cendres volantes modifiées. La cendre modifiée type Boralex présente une capacité d’enlèvement allant de 224 à 294 mg/g Zn et de 105 à 157 mg/g Ni, qui est jusqu’à quatre à cinq fois plus élevées que la cendre non modifiée. Similairement, la capacité d’enlèvement de la cendre modifiée type Wood Ash Industries varie de 159 à 224 mg/g Zn et de 106 à 200 mg/g Ni, qui est de jusqu’à cinq fois plus élevées que la cendre non modifiée. Ces valeurs sont supérieures aux meilleures capacités d’enlèvement disponibles dans la littérature, à savoir 89,9 mg/g Ni et 75,5 mg/g Zn, obtenues dans l’étude qui a inspiré le protocole utilisé pour modifier les cendres (Qiu & Zheng, 2009). 
\nDes résultats très prometteurs ont été également obtenus pour la dolomite modifiée, qui a permis l’augmentation de l’efficacité d’enlèvement de 1 mg/g Ni et 1 mg/g Zn (pour la dolomite non modifiée) à 3,2-4,8 mg/g Ni et à 8,8-12,2 mg/g Zn. La calcination de la dolomite la rend fortement basique et réactive, ce qui peut expliquer ses meilleures performances après modification. Une comparaison de ces résultats avec la littérature n’a pas été possible puisqu’à notre connaissance la dolomite calcinée n’a pas été évaluée à ce jour pour son efficacité d’enlèvement du Ni et du Zn. Une seule étude mentionne que la dolomite calcinée est plus efficace dans l’enlèvement du Ni par rapport au charbon actif granulaire pour le traitement des eaux usées de chantier naval (Walker et al., 2005). 
\nLes résultats les moins encourageants ont été obtenus pour les résidus des résineux modifiés. La seule référence disponible dans la littérature, qui a d’ailleurs inspiré le protocole utilisé dans cette étude, vise la sulfonation des résidus de genévrier pour traiter le Cd (Shin & Rowell, 2005). Malgré le fait que les résidus de pin gris et épinette sulfonés présentent des capacités d’enlèvement du Ni et du Zn comparables à ceux de cette dernière étude, ces résultats demeurent moins bons comparativement aux autres matériaux modifiés dans la présente étude. 
\nPlusieurs perspectives pour la poursuite des travaux de recherche déjà réalisés s’ouvrent, et visent notamment à quantifier les mécanismes d’enlèvement du Ni et du Zn par les cendres et la dolomite modifiés, évaluer l’efficacité du traitement (actif et passif) des métaux en régime dynamique (par des essais type colonne), optimiser la calcination de la dolomite dans le but de décomposer la totalité du MgCO3 en MgO et fabriquer des zéolites, car de multiples applications sont envisageables en région. Aussi, il serait bon d’évaluer le coût de traitement du Ni et du Zn par rapport aux autres matériaux et technologies de traitement disponibles dans la littérature et d’intégrer l’analyse du cycle de vie des matériaux modifiés.

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)0.002
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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.791
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.008
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.209 · 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 designObservational
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

Citations2
Published2014
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