Probabilistic Prediction of Acid Mine Drainage Generation Risk Based on Pyrite Oxidation Process in Coal Washery Rejects - A Case Study
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 12، شماره: 1
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 273
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-12-1_009
تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
In this paper, we investigate a probabilistic approach in order to predict how acid mine drainage is generated within coal waste particles in NE Iran. For this, a database is built based on the previous studies that have investigated the pyrite oxidation process within the oldest abandoned pile during the last decade. According to the available data, the remaining pyrite fraction is considered as the output data, while the depth of the waste, concentration of bicarbonate, and oxygen fraction are the input parameters. Then the best probability distribution functions are determined on each one of the input parameters based on a Monte Carlo simulation. Also the best relationships between the input data and the output data are presented regarding the statistical regression analyses. Afterward, the best probability distribution functions of the input parameters are inserted into the linear statistical relationships to find the probability distribution function of the output data. The results obtained reveal that the values of the remaining pyrite fraction are between ۰.۷۶۴% and ۱.۸۱۱% at a probability level of ۹۰%. Moreover, the sensitivity analysis carried out by applying the tornado diagram shows that the pile depth has, by far, the most critical factors affecting the pyrite remaining
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Hadadi
Department of Mining Engineering, Hamedan University of Technology (HUT), Hamedan, Iran
B. Jodeiri Shokri
Department of Mining Engineering, Hamedan University of Technology (HUT), Hamedan, Iran
M. Zare Naghadehi
Department of Mining and Metallurgical Engineering, University of Nevada, Reno, USA
F. Doulati Ardejani
School of Mining, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :