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Record W4417086470

Preconcentration of Co and As by mineral processing techniques and agromining from aged mine tailings : impact of physico-chemical and mineralogical constraints

2025· article· fr· W4417086470 on OpenAlexaboutno aff
Samuel Teillaud

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicMetal Extraction and Bioleaching
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTailingsTailings damMineral
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La demande croissante en métaux critiques et stratégiques (MCS) comme le Co, essentiel aux politiques énergétiques, nous encourage à explorer des sources secondaires de MCS, dont les résidus miniers. Leur valorisation représente une approche prometteuse, tant sur le plan économique (i.e. matériaux déjà excavés et broyés) qu’environnemental (i.e. diminution des charges de contaminants). Bien que les méthodes de traitement de minerai (i.e. séparation gravimétrique, flottation) soient connues, l’approche minéralurgique appliquée aux résidus âgés est peu explorée. Cette thèse vise à développer des approches méthodologiques afin d’étudier la faisabilité de procédés de préconcentration pour la récupération de MCS et la gestion des contaminants présents dans des résidus miniers âgés. Cette étude se concentre sur deux filières de retraitement de résidus miniers : i) une approche minéralurgique reposant sur la préconcentration des minéraux porteurs de Co et d’As (i.e. séparation gravimétrique, flottation) et ii) une approche d’agromine reposant sur l’utilisation de plantes hyperaccumulatrices pour préconcentrer le Co. Après une caractérisation des résidus miniers âgés, différents procédés minéralurgiques (i.e. séparateurs Knelson, Table Mozley, flottation en cellule Denver), précédés ou non de prétraitements (attrition, rebroyage, sonication) ont été testés. Des études de sorption sur minéraux purs (skuttérudite, érythrite, albite) ont permis de mieux comprendre l’adsorption des collecteurs (KAX, Florrea 8920) selon le pH et le vieillissement des surfaces. L’approche agromine a consisté à cultiver O. chalcidica (hyperaccumulatrice) et L. perenne (témoin) en conditions contrôlées, sur des résidus amendés enrichis ou non en fertilisants. Des tests de germination ont été réalisés en présence de solutions arséniées et d’eaux porales riches en As afin d’évaluer la phytotoxicité. Une expérimentation sur terreau enrichi en Co a permis d’analyser son effet sur la croissance végétale. Les résidus, très fins (D80 = 55 µm), contiennent 1 310 mg/kg de Co et 5 245 mg/kg d’As. Le Co et l’As sont portés par des phases altérées (safflorite, skuttérudite, cobaltite, érythrite), associées à des silicates. La flottation, notamment après sonication, a permis d’atteindre des teneurs de 0,26 % Co et 1,3 % As, comparables aux concentrés actuellement traités dans les fonderies (0,1-0,5 % Co). La combinaison KAX/Florrea 8920 a donné de bons rendements (70 % Co, 80 % As) à pH naturel. Les procédés gravimétriques ont permis d’obtenir des teneurs élevées (5,8 % Co, 37,8 % As), mais avec des récupérations < 10 %. Les tests de stabilité géochimique ont révélé que les concentrations en As dans les eaux dépassent les normes canadiennes (0,1 mg/L), avant et après traitement. L’analyse des interactions collecteurs-minéraux a montré une forte adsorption du KAX sur l’érythrite, renforcée par le CuSO₄, et une adsorption moins sélective du Florrea 8920. Les essais d’agromine ont mis en évidence l’influence des propriétés physico-chimiques du substrat sur le développement des plantes. L’ajout de compost a amélioré la structure, mais sa faible teneur en matière organique a limité son efficacité. La croissance des plantes, notamment d’O. chalcidica, est restée réduite, avec une mortalité différée coïncidant avec l’enracinement dans les résidus. Des tests de germination avec des eaux riches en As ont révélé une baisse des taux de germination, tandis que les essais sur terreau enrichi en Co ont confirmé un effet phytotoxique direct sur O. chalcidica. En conclusion, malgré leurs différences d’échelle et de mécanismes, les approches minéralurgique et d’agromine rencontrent les mêmes contraintes liées à la nature complexe des résidus miniers âgés : granulométrie fine, minéralogie altérée, teneurs élevées en contaminants, propriétés physiques extrêmes. L’optimisation des procédés reste indispensable pour surmonter ces défis et permettre une valorisation des résidus miniers.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.127
Threshold uncertainty score0.944

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.012
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.273 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2025
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