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Record W7134304230

Study of 226Ra mobility in natural man-influenced environments through experimental approaches and geochemical modelling

2022· article· fr· W7134304230 on OpenAlexaboutno aff
Clémence Besançon

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicRadioactivity and Radon Measurements
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsZirconSugar industryCharacterisation of pore space in soil
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le 226Ra, descendant radioactif de l’238U et isotope majoritaire naturellement présent sur Terre, suscite de nombreuses problématiques environnementales en raison de sa demi-vie de 1600 ans dans des industries variées : hydrothermalisme, désalinisation de l’eau de mer et production de zircon par exemple ; mais surtout dans les industries extractives : pétrole et gaz de schiste, charbon, phosphate et uranium. Le 226Ra est retenu au sein des résidus de traitement des mines d’U et sa mobilité est contrôlée par les mécanismes de sorption à la surface de minéraux (oxy-hydroxydes de fer, phyllosilicates, zéolithes), ou de la matière organique ou par la formation de solutions solides (minéraux sulfatés comme la barytine et minéraux carbonatés). La concentration moyenne dans les roches lithosphériques étant de 32 Bq/kg, soit 1 ppt, l’identification des mécanismes de rétention de ce radionucléide à l’échelle du matériau échantillonné sur le terrain est rendue difficile par son caractère ultra-trace. Les extractions séquentielles, technique classique pour le suivi des éléments traces, peuvent être sujettes à de nombreux artefacts exacerbés pour les éléments ultra-traces. Dans le cadre de ce travail, une modélisation géochimique d’expériences de lixiviations séquentielles a en effet montré que cette technique conduit à des interprétations biaisées en particulier dans le cas du 226Ra, soumis à de nombreux mécanismes de remobilisation aux différentes étapes de lixiviation. Afin de mieux comprendre les processus de rétention du 226Ra et la distribution de celui-ci dans les matériaux hétérogènes et finement divisés, dont font partie les résidus de traitement de l’extraction minière, une nouvelle approche a été développée couplant autoradiographie alpha, cartographies chimiques élémentaires et caractérisations minéralogiques obtenues entre autres par MEB/EDS sur lames minces pétrographiques. Une analyse globale directe de l’ensemble de l’activité de l’échantillon à l’échelle de la lame mince pétrographique est ainsi possible. Cette méthode a été qualifiée tout d’abord sur des échantillons de référence contenant un seul minéral synthétique ou naturel jouant un rôle important dans la rétention du 226Ra en milieu naturel, puis à un assemblage de trois des principaux minéraux responsables de la rétention, à savoir : barytine, minéraux argileux et oxy-hydroxydes de fer. Enfin, elle a été directement appliquée à des résidus de traitement. Un premier corpus est issu des sites français de stockage post-miniers de Bellezane, où les résidus de traitement sont stockés sous couverture solide, et de Bois Noirs Limouzat, qui utilise une couverture liquide. Sont également considérés des résidus du site en activité de traitement de minerai de McClean Lake, au Canada, qui utilise un processus de neutralisation des résidus par précipitation de barytine.

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)0.001
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: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.405
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.002
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 head0.187
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.187 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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