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Record W2729453369

Prédiction du comportement géochimique de rejets miniers séquestreurs de carbone : cas du projet dumont

2017· dissertation· fr· W2729453369 on OpenAlexaboutno aff
El Hadji Babacar Kandji

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryGeologyArtGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Certains minéraux et métaux de base sont souvent associés à des roches mafiques et ultramafiques. L’exploitation de ces métaux et minéraux peut conduire à la production d’importants volumes de rejets miniers riches en minéraux capables de réagir avec le CO2 pour former des carbonates stables. Cependant, les processus impliqués dans la carbonatation des rejets ultramafiques peuvent avoir un impact sur la qualité des eaux de drainage interagissant avec ces types de roches, d’où la nécessité de bien comprendre les processus en amont et en aval de ce phénomène. De même, la prédiction de la chimie des eaux de drainage est une étape importante pour une définition des mesures de mitigation. \nL’objectif principal de cette thèse est d’évaluer le comportement géochimique de rejets miniers ayant un potentiel de séquestration de carbone et de comprendre aussi l’impact de ce potentiel sur la qualité des eaux de drainage. Les matériaux étudiés ici sont ceux du projet nickélifère Dumont de Royal Nickel Corporation (maintenant RNC Minerals). Le site de la future mine est situé à 25 kilomètres de la ville d’Amos (Québec) et vise à exploiter un gisement de nickel associé à des sulfures de nickel et à l’awaruite, un alliage fer-nickel dont très peu d’informations sont disponibles sur son comportement environnemental. La compréhension des caractéristiques des eaux de drainage en contact avec des matériaux de ce type peut aider à mieux comprendre les processus impliqués dans la carbonatation passive des rejets ultramafiques comme ceux du projet Dumont. \nComme la mine n’est pas encore en activité, les résidus ont été produits en usine pilote, alors que les stériles ont été échantillonnés en vrac après un dynamitage. Les autres lithologies étudiées proviennent d’échantillons de carottes sélectionnés pas les géologues de RNC minerals. Les matériaux ont été soumis à des essais cinétiques au laboratoire (mini-cellule, cellule humide, colonne) et sur le terrain (cellule expérimentale) afin d’évaluer leur comportement géochimique. Des concentrés de sulfures et d’awaruite ont été produits et soumis aussi à des essais en mini-cellule afin d’évaluer leur potentiel de génération de métaux dans les lixiviats. Une caractérisation détaillée a été réalisée sur les matériaux frais et post-essais afin d’évaluer les changements de leurs caractéristiques chimiques et minéralogiques. \nLes résultats des essais cinétiques indiquent que les résidus de Dumont ainsi que les lithologies des stériles qui séquestrent du carbone ont des eaux de drainage alcalines avec un pH qui oscille près des limites permises (9,5) par la Directive 019 et le REMM. Malgré un pH alcalin, aucun métal n’est présent dans les lixiviats à des concentrations qui depassent les limites de la Directive 019. La principale préoccupation concernant les eaux de drainage des matériaux de Dumont est le pH élevé. Cependant, avec les pluies acides de la région de l’Abitibi-Témiscamingue et le CO2 qui peut se dissoudre dans le bassin de rétention des eaux de drainage, le pH pourrait se maintenir à l’intérieur des limites permises. \nLa comparaison des résultats obtenus à différentes échelles montrent que les différences aux niveaux des essais cinétiques ont un impact sur les taux de génération des métaux. Le ratio solide-liquide et la température sont les principaux paramètres qui induisent cette différence. Cependant, les qualités des eaux de drainage générées sont similaires. En outre, les essais en colonne sont les essais cinétiques à privilégier puisqu’ils génèrent des résultats plus proches de ceux des cellules expérimentales de terrain. \nLes essais cinétiques et les différentes caractérisations ont confirmé le potentiel de séquestration du carbone des matériaux de Dumont. La dissolution du CO2 et l’oxydation des traces de sulfures induisent l’altération de la serpentine et de la brucite et conduisent à la précipitation de carbonates de magnésium hydratés. La précipitation des minéraux secondaires induit une cimentation à la surface des matériaux. Cette cimentation pourrait permettre de réduire considérablement les émanations de poussières de la mine. Dans les conditions des essais cinétiques, les matériaux de Dumont pourraient séquestrer de manière passive entre 600 – 2200 g de CO2/m2/an. La brucite est le principal minéral impliqué dans la séquestration du carbone malgré la prédominance de la serpentine. En effet, la consommation de la brucite coïncide avec le plafonnement de la quantité de carbone dans les matériaux. Le potentiel de séquestration du CO2 des matériaux ultramafiques de Dumont peut être augmenté de manière significative. Pour cela, il apparaît primordial de favoriser la carbonatation de la brucite. Une méthode de co-disposition résidus et stériles pourrait permettre d’augmenter les flux de CO2 séquestrés et en même temps assurer une meilleure stabilité physique des rejets. \nMalgré l’augmentation des teneurs en carbone dans les matériaux de Dumont avec la précipitation des carbonates secondaires, le potentiel de neutralisation (PN) d’acide n’augmente pas pour autant. En effet, la consommation de la brucite, qui est aussi réactive que les carbonates, induit une diminution du PN des matériaux. \nLa présente étude a montré que la séquestration du carbone par des rejets ultramafiques pouvait conduire à la production d’un drainage alcalin. Ce phénomène est donc important à considérer dans la prédiction du comportement géochimique de tels rejets. Les résultats de cette thèse pourront aider RNC Minerals à mieux définir un plan de gestion qui permettrait d’atténuer ses impacts sur l’environnement et de compenser ses émissions de CO2 de gaz à effet de serre.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.965
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

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

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 head0.005
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.205 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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".

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