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Record W7019096980

Évaluation de la performance des géocomposites bentonitiques comme barrière aux fluides dans un contexte de recouvrement minier

2019· other· fr· W7019096980 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2019
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsFrontierContext (archaeology)Public work
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

J'aimerais remercier d'entrée de jeu tous ceux et celles qui m'ont encouragé à aller au bout de mes ambitions et à sortir de ma zone de confort en entreprenant une maîtrise de recherche en génie minéral.Un très grand merci à Bruno Bussière, mon directeur de recherche, qui m'a donné ma chance et m'a permis de vivre une expérience positive et enrichissante au sein de l'IRME.Merci Bruno pour ton encadrement, ta grande disponibilité, tes judicieux conseils et ta patience.Merci également à Benoit Plante pour sa collaboration au présent projet de recherche et pour avoir pris le temps de répondre à chacune de mes (très) nombreuses questions de géochimie tout au long de la maîtrise, ainsi qu'à Marie Guittonny pour la supervision de stage MITACS.Je tiens à remercier tout l'équipe technique de l'URSTM pour leur aide au laboratoire, leur créativité, leur ingéniosité et leur bonne humeur quotidienne.Je remercie également tous mes collègues et amis de l'IRME, mais tout particulièrement Gwendoline, Chloé, Emma et Vincent pour les nombreux bons conseils et pour les agréables moments passés tant à l'intérieur qu'à l'extérieur des murs de l'UQAT.Merci à la mine La Ronde d'Agnico Eagle pour sa collaboration au projet, à Sandra Pouliot et à Mine Canadian Malartic de m'avoir permis de réaliser un stage en entreprise en cours de maîtrise, et à toutes les personnes et organisations qui ont été impliquées de près ou de loin dans la réalisation de ce projet de recherche.Un merci particulier à Ingénieurs Canada, Manuvie et le CRSNG pour leur généreux soutien financier.Finalement, merci à Josée-Pascale, pour avoir pavé la voie du retour aux études, à Patrick pour les visites en Abitibi et les nombreuses et passionnantes discussions scientifiques, à Serge et Monique pour leur soutien et leurs encouragements et à Marco pour sa patience et sa compréhension.v RÉSUMÉLes deux principaux types de rejets solides générés par l'industrie minière sont les stériles miniers et les résidus miniers (aussi appelés rejets de concentrateur).Ces rejets peuvent contenir des minéraux sulfureux et s'ils sont entreposés en surface et exposés à l'air et à l'eau, ils ont le potentiel de produire du drainage minier acide (DMA).Ce dernier est caractérisé par un pH <6 et un contenu en métaux dissous et en sulfates élevé (Aubertin et al., 2002; Blowes et al., 2014).Une méthode de restauration éprouvée pour limiter la production de DMA, tant pour les sites miniers en exploitation que ceux abandonnés, consiste à recouvrir les rejets sulfureux de matériaux limitant l'infiltration d'eau et/ou d'oxygène (Aubertin et al., 2002;INAP, 2012).Le géocomposite bentonitique (GCB) est un matériau de plus en plus considéré comme couche de faible conductivité hydraulique au sein de recouvrement de sites minier.Il s'agit d'un matériau usiné d'environ 1 cm d'épaisseur fait de bentonite (argile gonflante) encapsulée entre 2 géotextiles.La performance de GCB dans des recouvrements miniers et, plus particulièrement, en climat froid (i.e, soumis à des cycles de gel-dégel), est cependant peu documentée, bien que des risques de performance moindre qu'attendu aient été identifiés dans ce contexte d'utilisation.Le présent projet de recherche vise donc évaluer en laboratoire la performance d'un GCB comme barrière aux fluides responsables du DMA, dans un contexte de recouvrement minier.Dans le cadre de cette étude, des essais ont été réalisés sur un GCB conventionnel (GCB non tissé et renforcé (SRNW)).Les essais en laboratoire ont été divisés en deux volets : la caractérisation du GCB utilisé et, plus particulièrement, de la bentonite qu'il contient, puis l'étude des propriétés hydrauliques et diffusives d'échantillons de GCB hydratés à l'eau ou au drainage minier acide synthétique (DMAS).Les propriétés hydrauliques et diffusives évaluées étaient la conductivité hydraulique saturée avant et après des cycles de gel-dégel, la courbe de rétention d'eau (CRE) et le coefficient de diffusion effectif de l'oxygène (De), tant pour une hydratation à l'eau déionisée (DI) qu'au DMAS.L'évolution de la qualité du DMAS percolant au travers des échantillons de GCB a également été suivie en cours d'essais de perméabilité.Des analyses minéralogiques ont été réalisées sur les échantillons saturés afin de documenter l'impact chimique et minéralogique d'une perméation au DMAS sur la bentonite.Les résultats ont indiqué que sous de faibles pressions de confinement, similaires à celles exercées par un recouvrement minier, la conductivité hydraulique saturée des échantillons de GCB hydratés vi au DMAS était d'environ 10 -8 cm/s, soit un ordre de grandeur de moins que celle d'échantillons hydratés à l'eau DI.Une différence d'un ordre de grandeur additionnel a été observée pour un échantillon soumis à des cycles de gel-dégel (10 -7 cm/s), tandis qu'une augmentation de deux ordres de grandeur (10 -6 cm/s) a été mesurée pour un échantillon soumis à des cycles de gel-dégel et une désaturation occasionnelle.Cette diminution de performance a été attribuée à la formation de fissures dans la bentonite lors du gel ou du séchage des échantillons, qui n'étaient pas réparées lors d'hydratation subséquences dû à une diminution du pouvoir gonflant de la bentonite causée par la perméation au DMAS.Les résultats des analyses chimiques, électrochimiques et minéralogiques ont également indiqué que les étapes typiques de neutralisation d'un DMAS avec faible pH et concentration élevée en sulfate et en fer ont été suivies en cours de perméation.Les essais ont toutefois été interrompus à des pH de 3,2 et 3,5, sans qu'un équilibre chimique n'ait été atteint.Des CRE similaires ont été obtenues pour les échantillons hydratés à l'eau DI et au DMAS.Les résultats indiquent que d'importantes forces de succion doivent être appliquées (0,1 à 0,45 MPa) afin de désaturer un GCB initialement bien hydraté.Les valeurs de De n'ont pour leur part pas été impactées par la nature du liquide hydratant utilisé.Les valeurs obtenues de 2,1 x 10 -9 m²/s à 1,6 x 10 -8 m²/s, pour des Sr de 88 à 94 %, correspondent à celles estimées par le modèle d' Aachib et al. (2004).Toutefois, puisque les GCB saturés au DMAS étaient tous plus minces que ceux hydratés à l'eau DI, le flux diffusif au travers du GCB devrait être moindre dans le cas d'une hydratation au DMAS, pour un même De.Sur la base de ces résultats, il a été conclu que dans des conditions de laboratoires contrôlées, et pour le GCB et le DMAS utilisé, l'hydratation au DMAS sous de faibles pressions de confinement a affecté négativement la performance du GCB comme barrière à l'eau et à l'oxygène.À la suite de ces travaux de recherche, il est recommandé de réaliser des essais de laboratoire complémentaires afin de déterminer la conductivité hydraulique saturée du GCB lorsque l'équilibre chimique est atteint, et de documenter la formation et la réparation des fissures se développant lors du gel et du séchage des échantillons.Il est également suggéré de réaliser des essais de perméabilité à très long terme sur des GCB traités aux polymères (résistance chimique accrue) afin de comparer les résultats obtenus à ceux de GCB conventionnels.Finalement, il est recommandé de poursuivre les travaux de recherche à l'échelle du terrain, afin de valider les degrés de saturation pouvant être atteints sur le terrain et l'influence des sols adjacents au GCB sur la qualité de l'hydratation.

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)0.001
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: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.023
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.245 · 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 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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Citations0
Published2019
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