Design and shaping of alternative materials, based on industrial waste for the construction of reactive filters, applicable in the remediation of mining environmental liabilities-PAM from the perspective of the circular economy
Bibliographic record
Abstract
La abundancia de pasivos mineros en Colombia y la limitada disponibilidad de tecnologías sostenibles para tratar drenajes ácidos de mina (DAM), más allá de las técnicas convencionales de neutralización, motivaron esta investigación. El estudio se desarrolló en cinco etapas, iniciando con una metodología heurística para seleccionar una planta de tratamiento pasivo modelo, identificando teóricamente a la planta Cadillac Molybdenite (Quebec, Canadá) por su eficiencia en remoción de hierro (99.1%), pocas etapas de tratamiento (4) y bajo costo (61.7 USD/m²). Se caracterizaron cinco residuos industriales (escorias negras, blancas, polvo de acería, calamina y cenizas volantes) mediante difracción de rayos X, fluorescencia de rayos X, microscopia electrónica de barrido con espectroscopía de energía dispersiva de rayos x(SEM-EDS). A través del test ácido-base (ABA) y el procedimiento de lixiviación con características de toxicidad (TCLP), se identificaron las escorias como las de mayor potencial neutralizante (600 kg CaCO₃/t) y, junto con las cenizas volantes, como no peligrosas. Ensayos de contacto sólido-líquido con una solución sintética representativa del DAM local mostraron remociones de metales cercanas al 100%. Se realizaron pruebas en columnas, analizando pH, conductividad y potencial redox. Los residuos fueron aglomerados por peletización (75% escoria negra, 25% ceniza volante) y evaluados nuevamente con DAM real, observándose cambios en Ca y Fe mediante SEM-EDS. Mediante simulaciones en Phreeqc se interpretó el comportamiento geoquímico del sistema y se propuso un mecanismo de interacción material filtrante–DAM. Finalmente, el material fue evaluado como sustituto del cemento (20%) según la norma técnica colombiana NTC 220, alcanzando 96.67 kg/cm² de resistencia a compresión a los 14 días. El estudio propone una alternativa sostenible de remediación bajo economía circular.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".