铀尾矿粒度分形分布对氡析出影响的初步研究

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云南某退役铀矿山氡析出率现状水平调查

收稿日期：２０１９－０７－１９云南某退役铀矿山氡析出率现状水平调查李建辉，合雪阳（云南省辐射环境监督站，云南昆明６５００００）摘　要：通过对云南某退役铀矿山氡析出率进行监测，了解了铀矿退役后周围氡析出率现状水平。

该铀矿山退役治理存在部分氡析出率点位超标，应该对超标点位区域进行治理。

关键词：退役铀矿山；氡析出率；监测中图分类号：Ｘ８３７文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－９６５５（２０２０）增－０１４６－０２１　目的某铀矿山为退役铀矿山，系云南省某州（市）周边山脉，始建于开国初期，目前处于退役状态。

铀矿冶设施退役工作中，废石堆和尾矿库是辐射环境评价中氡的主要来源［１］，其中氡及其子体对环境和公众的污染和危害最为严重。

在废石堆和尾矿堆治理的标准中，规定了氡析出率的标准限值，根据氡析出率现状水平监测，了解该铀矿山退役治理结果是否满足要求。

２　方法云南省辐射环境监督站于２０１８年８月对该铀矿采冶场周围氡析出率进行了监测。

２１　监测布点此次监测选点为ＩＩ矿段、ＶＩ矿段、废水澄清池、废水池、尾矿库、尾矿库副坝、Ｖ矿段废石场、露天采矿点共８个点位。

２２　监测项目及分析方法监测项目：氡析出率。

样品测量分析方法：《民用建筑工程室内环境污染控制规范（附录Ｅ土壤中氡浓度及土壤表面氡析出率测定）》调查使用仪器：ＲＴＭ１６８８－２型氡测量仪。

３　结果表１　氡析出率监测结果名称点位氡浓度／（Ｂｑ／ｍ３）点位数氡析出率／（Ｂｑ／ｍ２ｓ）测值范围Ⅱ矿段６１＃点位５８＃点位５６＃点位２９９１１６５１７３４３０２１０８０１２００２１～１２０Ⅵ矿段９６＃点位９８＃点位９４＃点位９０＃点位７５０３２９８６０１２２５５７４０５２２２８４１５１７６０５２～４１５废水澄清池８７＃点位８５＃点位８０＃点位１６９９３１０６０６３１１７０２１０４２０２１～１１７废水池６５＃点位７１＃点位６８＃点位３５９４４５７５３３０２５０３１０５２０２５～０５２尾矿库４＃点位１１＃点位２３＃点位３９＃点位５６６２５８１３９５５３４０３９０１８０１００３８０１０～０３９—６４１—环境科学导刊　２０２０，３９（增）ＣＮ５３－１２０５／Ｘ　ＩＳＳＮ１６７３－９６５５续表１　氡析出率监测结果名称点位氡浓度／（Ｂｑ／ｍ３）点位数氡析出率／（Ｂｑ／ｍ２ｓ）测值范围尾矿库副坝４３＃点位４９＃点位４７＃点位１４９０９１０５９２３２３１０２９０７３０１６０１６～１０２９Ⅴ矿段１９００废石场１０３＃点位１０９＃点位１１８＃点位１２７＃点位１３４＃点位１４４＃点位１７１８１２０３３１５３１５１２６７５２９３６５１７６２６１１８８３０１０６０８７２０２１２２０８７～８３０矿露天采矿点３０１＃点位７３８１０５１０５１４　结论此次退役铀矿山监测氡析出率测量值范围为０１０～１０２９Ｂｑ／ｍ２ｓ，根据《ＧＢ１４５８６－９３铀矿冶设施退役环境管理技术规定》中提出的０７４Ｂｑ／ｍ２ｓ标准限值要求，治理区域Ⅱ矿段监测３个点位其中有２个点位超出标准，分别为５６＃、５８＃点位；Ⅵ矿段监测４个点位其中有３个点位超出标准，分别为９０＃、９４＃、９８＃点位；废水澄清池监测３个点位其中有１个点位超出标准，分别为８７＃点位；Ⅴ矿段监测６个点位６个点位均超出标准，尾矿库副坝监测３个点位其中有１个点位超出标准，该点位为４３＃点位，最高值出现在尾矿库副坝４３＃点位。

某铀尾矿库周边地区氡调查

核
技
术
第２卷５
（
图１Ｋ６６型氡累积探测器结构示意图Ｆ０
Ｆｉ．ＴｅｓｒｃｕｅｏｄｌＫＦ０ａｓｅｒｄｎｍｏｉｒｇ１ｈｔｕｔｒｆｍｏｅ６６ｐｓｉａｏｎｔｖｏ
１．外壳，．底座，．Ｃ３２３Ｒ９盖板，．挂钩，．挂夹，．Ｃ３４５６Ｒ９片，．Ｃ３７Ｒ９卡环，．滤膜，．滤膜卡环８９
第２５卷
第７期
核
技
术
Ｖｏ．２．Ｎ．１５ｏ７
２００２年７月
ＮＣＥＲＴＣＮＱＥＵＬＡＥＨＩＵＳ
Ｊｄ０２ｌｙ２０
某铀尾矿库周边地区氡调查
杨明理ＳｉｊＴｋｎｍ蔡振民李先杰何文星ｈｎｉｏｏａｉ
凸紧密连接，操作人员借助工具可以方便地打开进行更换探测元件和滤膜等工作，但用户难以打开；设计有挂钩和别夹便于挂放或人员佩带；外形尺寸为高２ｍ直径６ｍ８ｍ、０ｍ，重量约２ｇ５。蚀刻条件为６ｏＬＮＯｍｌａＨ溶液，０／６ ℃水浴恒温化学蚀刻２，４ｈ测读方式为光学显微镜一摄像一微机显
１核工业第六研究所（衡阳４１０）２０１２（日本放射线医学科学综合研究所）
３核工业衡阳铀水冶厂（衡阳４１０探测器和日本的ＭＦ０氡Ｋ一Ⅱ 氧累积探测器，某尾矿库周边地氡／对
２测量仪器

氡析出迁移及覆盖控制研究进展

氡析出迁移及覆盖控制研究进展
赵勇;张桂锋
【期刊名称】《辐射防护》
【年(卷),期】2024(44)1
【摘要】随着核电的发展,天然铀需求量增大,地表尾矿大量堆积而产生的氡污染成为不可忽视的问题,如何能更加有效地降低铀尾矿氡析出量具有重要意义。

一般采用地表堆积后覆盖的方法减小铀尾矿造成的地面环境危害,而氡的迁移过程经历在被覆盖材料迁移和覆盖材料中迁移两个阶段,因此研究氡迁移规律成为解决问题的关键内容。

本文总结并评述了国内外学者针对氡析出影响因素、氡迁移理论、覆盖控制方法和效果、覆盖参量方面的研究,发现目前虽对氡析出机理和影响因素进行了全面分析,但是氡析出过程中多因素耦合机理和作用过程还需要更多的深入研究;覆盖材料主要为天然材料和人工合成材料,目前常采用的是天然材料,其中红土添加膨润土、砂质亚黏土、红土均为良好的降氡材料,后续还需要更多的研究,从而找到有效控制氡并对生态环境影响最小的覆盖材料。

【总页数】9页(P1-9)
【作者】赵勇;张桂锋
【作者单位】武汉科技大学资源与环境工程学院;中国原子能科学研究院核安全研究所;南华大学资源环境与安全学院
【正文语种】中文
【中图分类】X771
【相关文献】
1.用黄土覆盖废石堆降低氡析出率的研究
2.铀矿体上方均匀覆盖层中氡迁移的数值模拟
3.不同覆盖材料抑制废石堆氡析出试验研究
4.高放废物地质处置场所氡析出机制及迁移行为研究
5.铀尾矿库滩面覆盖层土壤压实度对氡析出率的影响
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某铀尾矿库氡析出对安全防护距离影响分析

０引言
距离防护是保护环境、公众健康和职业健康的重要控制措施，作为释放放射性气载氡废气的铀尾矿库，要求尾矿与饮用水源地、居民地保持一定的距离是非常必要的… １。在《铀矿冶辐射防护与环境保
护规定》（ＧＢ２３７２７－２００９）国家标准中，对我国铀尾矿库辐射防护监测距离进行了统一规定：铀尾矿库边界距居民区的间隔距离不应小于８００Ｉｎ，在有山体相隔或采取防护措施后，间隔距离可适当缩减；距露天饮用水源距离不小于５００ＩＴＩ。但辐射防护距离
ＥｆｆｅｃｔｏｆＵｒａｎｉｕｍＲａｄｏｎＥｘｈａｌａｔｉｏｎｉｎｏｎｅＵｒａｎｉｍｕＴａｉｌｌｎｇｓｏｎａｄＲｉａｉｔｏｎＳａｆｅｔｙＰｒｏｔｅｃｉｔｏｎＤｉｓｔａｎｃｅ
ｉｔｏｎｓａｆｅｙｔｐｏｔｒｅｃｉｔｏｎｉｓｄｔａｎｅｃｉｓｖｅｒｉｉｆｅｄ，ｗｈｉｃｈｓａｉｔｓｉｆｅｓｌｉｍｉｔｓｔｎｄａａｒｄｓｆｏｈｅｔｓｔａｔｅ．Ｆｏｒｈｅｔａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｉｔｏｎ，ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ
需要由项目本身污染源的强度、当地气候、地形、人１５１分布、公众剂量限值等条件来综合确定Ｌ２Ｊ。辐射防护监测距离” 执行，可能有些项目的代价比较大。为了满足“ 辐射防护最优化 ” 、 “ 个人剂量限制” 原则，

野外快速测定铀废石堆氡析出率

关键词：Ｆ一０７Ｄ３１；氡析出率；铀废石堆；测量中图分类号：Ｔ５Ｌ７１文献标识码：Ｂ文章编号：１０７７（０８４— ０１００５— ６６２０）００２－５
Ｔｈｅｄｆｓｅｓｅｅｆｒｄｎｘｌｔｏａｅｅｆｌａｔｍａｕｒｍｎｔｏａｏｅｈａａｉｎｒｔｉｆｏａｕｓｅｒｃｌｒｍｕｒｎｉｍｗａｔｏｋｐｉｅ
ＥｄｕａｉｎＮａｃａｃｔ，ｎｈｎｇ，３０１ｏ３０３
ＡｂｔａｔＩｅｐｏｅｓｆｎｇｎｏｒｈｎｉｅｙｔｅｅｖｒｎｎｆｒｎｕｍｉｅｔａｕｅｔｅｒｄｎｅｈｌｔｎｒｔｎｓｒｃ：ｎｔｒｃｓａｉｇｃｍｐｅｅｓｖｌｎｉｍｅｔａｉｍｎ，ｏｍｅｓｒｏｘａａｉｅｏｈｏｍａｈｏｏｕｈａｏａ
ｍｅ￣ｅｎｓｒｍｅｔｏｍｅｓｒｅｒｄｎｅａａｉｎｒｔｏｕａｉｍａｔｒｃｉｎｆｌ．ｅｒｓｌｏａｉｍｅｔｎｔｕｎａｕｅｔｏｘｌｔｅｆｍｒｎｕｗｓｅｏｋｐｌｏｅｄＴｕｔｓｗｔｔｈｓｉｔｈａｈｏａｒｅｉｈｅｓｈｈｔ
・
２０・
江西能源
２０（０８４）
沧海论坛专栏
野外快速测定铀废石堆氡析出率
房磊杨亚新吴信民陈越杨兴
（资源与环境教育部重点实验室（核东华理工大学），南昌３０１）３０３

铀矿井氡析出规律及其控制方法研究

维普资讯
ＩＳ６ＳＮ１７１—２０９０Ｃ３一ｌ４／ＤＮ４３７Ｔ
采矿技术
第６卷
ห้องสมุดไป่ตู้第１期
２００６年３月
Ｍａ．ａｒ２
ＭｉｉｇＴｃｎｌｇｎｎｅｈｏｏｙ，Ｖｏ．Ｎ．１６，ｏ１
要来源于铀矿体的暴露表面、下堆放的铀矿石及井
地下水析出，一般情况下，我国铀矿山氡析出来源中以铀矿体的暴露表面析出为主，占矿井总排氡量约的２％～０；０８％其次是井下堆放铀矿石氡的析出，占１％～０；０６％地下水氡析出一般小于１％。０由于崩落铀矿石和废石比表面积大幅增加，氡析出更加容易。如果在井下堆存大量的铀矿石，必然造成氡析出量的大幅增加。在相当多的采空区里
通道为氡在岩石中传播提供条件，氡在岩体内
传播的动力有两个：一个是由氡本身的热运动造成的扩散传播；另一个是氡被流动着的流体（体或气液体）夹带造成的渗流传播。氡的扩散传播服从菲克扩散定律，菲克第一扩散定律指出了氡穿过某一面积的通量与氡的浓度梯度成正比。对于岩体的暴露表面来说，当以表面的外法线方向为正方向时，由氡的扩散传播造成的氡通量．：为＝一７ｃｘ（ｉｃｓ１／Ｃ／ｍ．）Ｄ
中氡不会成为井下氡的主要来源，但钟下水十分丰富时，岩石裂隙中浓度比较高的氡溶解到地下水，使
地下水中氡浓度增大，地下水流人巷道时，就会迅速
析出溶解在水中的氡。表１为某铀矿井实测的地下
水运移距离与氡析出关系，很明显，地下水的氡析出

铀尾矿粒度对氡析出影响的蒙特卡罗模拟

铀尾矿粒度对氡析出影响的蒙特卡罗模拟李咏梅;谭凯旋;周泉宇;刘泽华;李春光;周新尧【摘要】基于核反冲理论建立了铀尾矿氡析出的数学模型和蒙特卡罗模拟方法，模拟了不同含水饱和度条件下铀尾矿颗粒粒度对氡析出的影响。

结果表明，镭分布于颗粒表面时，4种含水饱和度（5％、20％、50％、75％）条件下的 K均随颗粒尺寸的增大先增大后趋于稳定。

镭分布在距颗粒表面34 nm和68 nm时，含水饱和度为5％或20％的条件下，K先增加后趋于稳定，而含水饱和度为50％或75％的条件下， K随颗粒尺寸的增大先稍有下降然后逐渐稳定。

运用蒙特卡罗方法计算了各铀尾矿样品的氡析出率，计算的氡析出率与实测铀尾矿氡析出率符合较好，相对误差为3％～9％。

%A mathematical model and Monte-Carlo simulation method of radon exhala-tion from uranium tailings were developed based on the nuclear recoil theory .The grain size effect on radon exhalation under different moisture contents was simulated .When radium is distributed on grain surface , K increases with grain size and then remains a constant value under moisture contents of 5% ,20% ,50% and 75% .When radium is distributed to a depth of 34 nm or 68 nm from the surface ,K firstly increases with grain size and then reaches a constant value under moisture contents of 5% and 20% ,and K decreases with the increase of grain size and then becomes a constant value under mois-ture contents of 50% and 75% .The radon exhalation rate of the uranium tailings sam-ples was calculated by Monte-Carlo method .The calculated radon exhalation rate agrees well with that obtained by experiment ,and the relative error is 3%-9% .【期刊名称】《原子能科学技术》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】4页(P1725-1728)【关键词】铀尾矿;氡析出率;蒙特卡罗模拟【作者】李咏梅;谭凯旋;周泉宇;刘泽华;李春光;周新尧【作者单位】南华大学核资源工程学院，湖南衡阳 421001;南华大学核资源工程学院，湖南衡阳 421001;南华大学核资源工程学院，湖南衡阳 421001;南华大学城市建设学院，湖南衡阳 421001;南华大学核资源工程学院，湖南衡阳 421001;南华大学核资源工程学院，湖南衡阳 421001【正文语种】中文【中图分类】TL75;X591氡及其子体是危害人类健康的主要天然放射源，而铀尾矿是氡的一个重要来源，铀尾矿产生的氡可通过迁移进入大气。

铀尾矿库辐射安全问题的现状分析及对策

铀尾矿库辐射安全问题的现状分析及对策郑黄婷;许明发;向辉云;江岳【摘要】随着天然铀的需求量大幅提高,铀矿开采和冶炼产生的尾矿数量将持续增加.由于铀尾矿中含有大量重金属和放射性物质,且数量庞大,尾矿库的潜在危害及辐射安全问题十分突出.本文通过对铀尾矿库辐射安全事故的回顾,指出铀尾矿库辐射安全管理工作的重要性,针对运行期间铀尾矿库的分布情况、辐射安全监管现状以及辐射危害因素进行分析,提出了存在的挑战及对策,为铀尾矿库的辐射安全管理提供建议和思路.【期刊名称】《核安全》【年(卷),期】2019(018)002【总页数】5页(P9-13)【关键词】铀尾矿库;辐射安全;对策【作者】郑黄婷;许明发;向辉云;江岳【作者单位】广西壮族自治区辐射环境监督管理站,南宁 530222;广西壮族自治区辐射环境监督管理站,南宁 530222;广西壮族自治区辐射环境监督管理站,南宁530222;广西壮族自治区辐射环境监督管理站,南宁 530222【正文语种】中文【中图分类】TL21铀矿作为核燃料的来源，是国家重要战略资源和能源资源。

铀矿在勘探、开采和水冶等过程中会产生大量的固体废物。

据统计，我国每生产1t 铀金属产品，会产生250～600t 尾矿，目前，我国现有尾矿已达数千万吨［1］。

根据核安全“十三五”统筹规划，我国还将建设3个千吨级铀矿大基地，由此产生的尾矿数量还会持续增加。

由此可见，对铀尾矿的科学管理，是铀矿业可持续发展必须面对的问题。

我国铀业始建于20世纪50年代［2］，经过60多年的发展，铀尾矿库的放射性污染防治和辐射安全管理工作取得了一定的成绩，至今未发生大型辐射安全事故。

但是，还必须正确认识到，铀尾矿库对生态环境和公众健康的影响仍存在诸多问题和隐患，不容忽视。

1 铀尾矿库辐射安全管理的重要性铀尾矿中含有大量的重金属和放射性物质，虽然放射性比活度低，但由于废物量巨大，不宜用高放废物的方法对其进行固化隔离处置，必须储存在专用的尾矿库内［3］。

铀尾矿堆放射性污染物混合智能优化控制研究

铀尾矿堆放射性污染物混合智能优化控制研究铀矿资源开采过程中会造成大量放射性污染,而环境中氡及其子体的主要来源是铀尾矿堆。

因此采取合理的降低氡析出措施,减少铀尾矿堆中氡气体向大气环境的排放是解决环境放射性污染的关键性问题。

研究表明,覆盖是降低铀尾矿堆中氡析出的重要手段。

文章首先分别建立理想状态下温度与压力耦合作用的铀尾矿堆中氡的动力迁移模型,通过比较分析得出温度与压力耦合作用对氡气体的扩散迁移有重要影响。

在此基础上,进一步建立覆盖层中氡气体一维迁移的数学方程,构建以材料成本和环境影响(氡析出)为决策因素的多指标决策模型,运用以免疫遗传优化算法和TOPSIS优选方法为理论基础的混合智能优化算法,实现覆盖材料的优化选择,主要研究成果如下:(1)基于铀尾矿堆中氡的扩散迁移机制,构建理想状态下的铀尾矿堆中氡气体扩散迁移的数学模型。

模型结果的可视化显示,上层铀尾矿堆中的氡浓度值随着时间的增加而增大,最后维持一个稳定状态;氡浓度值与位移呈正比关系;(2)构建温度和压力耦合作用的铀尾矿堆中氡气体扩散迁移的数学模型。

数值分析结果表明,外界环境温度的升高会加剧氡气体分子的扩散,影响堆体内气体的压力分布,从而加快铀尾矿堆表面的氡析出;(3)建立在覆盖层中氡的迁移动力学模型,得到覆盖材料表面氡析出率与覆盖厚度、覆盖材料孔隙度以及氡在覆盖材料中的扩散系数之间关系的表达式;(4)运用免疫遗传优化算法对覆盖材料的性能参数进行优化。

氡析出率随覆盖材料孔隙度以及扩散系数的降低而降低,覆盖材料厚度越大,氡析出率越小。

(5)构建以环境影响(氡析出)和材料成本为决策因素的多指标决策模型,运
用混合智能优化方法筛选出实例铀尾矿堆的最优覆盖材料为沥青。

单一粒径和不同粒径分布铀矿石堆浸动力学

单一粒径和不同粒径分布铀矿石堆浸动力学堆浸技术是随着低品位矿石经济有效地开发利用而发展起来的，如今已广泛应用于各种低品位金属矿和某些非金属矿的浸出。

由于我国铀矿资源的赋存条件和开采技术的特点，堆浸采铀是目前我国铀矿开采的主体技术。

堆浸技术有一个特点，即处理的矿石具有较大粒径，所以，矿石的浸出速率不仅与化学反应的速率有关，与矿石粒径的大小和粒径分布也有很大的关系。

因此，在研究铀矿的浸出动力学时，有必要考虑矿石的粒径大小和粒径分布对浸出效果的影响。

本文主要通过铀矿的室内柱浸试验，研究铀矿石粒径大小和粒径分布对堆浸效果的影响。

论文主要完成的工作有：考虑柱浸不同高度上的浸出差异，将铀矿浸出试验柱沿柱高划分为若干个高度足够小且相等的单元体，使其中单个铀矿石颗粒的浸出符合收缩未反应核扩散控制系统模型，且任意一个单元体内所有铀矿石颗粒反应均匀，不存在延迟现象，进而以一个单元体为目标，根据溶浸剂质量守恒原理，并考虑初始溶浸剂浓度的变化，建立单一粒径铀矿石的柱浸数学计算模型。

根据试验的需要，设计并制作了串联柱浸试验装置，并进行了单一粒径铀矿石的室内串联柱浸试验，模拟单一粒径铀矿的堆浸浸出。

将试验浸出结果与数学计算模型的计算值进行比较，说明模型的准确性，同时说明该模型对单一粒径铀矿石不同高度上的铀浸出率变化规律具有预测作用。

对某铀矿山上堆铀矿石粒径分布进行筛分分析，得出铀矿石的粒径分布规律符合分形分布。

配制5组粒径分布符合不同分维数分布的铀矿样，进行室内柱浸试验，研究铀矿石粒径分布分维数对其浸出过程的影响。

浸出结果用收缩未反应核模型进行分析，得出整个浸出过程可以分为两个阶段来描述，两个阶段的分界点根据浸出液的pH值和氧化电位确定。

在不同的阶段有不同的动力学模型，且模型的控制参数都与分维数具有函数关系。

堆浸铀尾渣充填体氡析出控制的研究

堆浸铀尾渣充填体氡析出控制的研究
铀矿开采选冶加工过程中会产生大量含铀、镭等天然放射性核素的废石和尾矿,如果处理不当,将会对环境造成一定程度的污染和形成潜在辐射环境危害。

将堆浸铀尾渣作为充填料,对采空区进行充填是处理堆浸铀尾渣的方法之一。

由于堆浸铀尾渣充填体会不断释放氡气,将会对井下作业环境产生辐射危害。

因此开展堆浸铀尾渣充填体的控氡研究有重要的理论意义和实用价值。

通过理论分析和室内试验的方法取得的研究成果如下:1、通过理论分析的方法研究了扩散系数、射气系数、含水饱和度、孔隙率等因素对堆浸铀尾渣充填体表面氡析出率的影响规律。

2、通过理论分析的方法研究了不同渗流速度和覆盖层厚度对铀尾渣充填体表面氡析出率的影响规律。

3、设计并研制了测定无覆盖和覆盖两种情况下堆浸铀尾渣充填体表面氡析出率的多功能实验装置。

4、利用该实验装置获得了纯扩散作用下堆浸铀尾渣充填体表面氡析出率,通过实验测量所得数据而计算出的可运移氡量与射气系数实验测量所得可运移氡量数据相近,两组实验数据相互进行了验证。

5、利用该实验装置开展了堆浸铀尾渣充填体在扩散-渗流作用下表面氡析出率的实验,获得了不同渗流速度下堆浸铀尾渣充填体表面氡析出率。

结果表明:
随着渗流速度的增大,堆浸铀尾渣充填体表面氡析出率也增大。

6、利用该实验装置开展了覆盖作用下堆浸铀尾渣充填表面氡析出规律的实验,获得了不同覆盖层厚度下表面氡析出率。

结果表明:随着覆盖层厚度增大,堆浸铀尾渣充填体覆盖层表面氡析出率减小。

酸浸铀矿堆氡析出规律及堆场辐射安全防护研究

酸浸铀矿堆氡析出规律及堆场辐射安全防护研究铀矿山堆场存在着大量由铀矿石堆积而成的矿堆,在进行铀矿浸出工艺时,堆浸矿堆通常伴随着大量的氡析出,这些由矿石表面及矿石颗粒孔隙中析出的氡量对铀矿山堆场的氡浓度水平有着重要的影响,如何做好铀矿山堆场氡防护已经成为铀矿开采以及浸出工艺中的一大难题。

研究指出,铀矿山工人所受辐射剂量主要来自于氡及其子体。

为此,本文通过理论以及室内试验的方法,研究铀矿山堆浸时矿堆的氡析出规律,依据此规律,提出对应的铀矿山堆场辐射安全防护措施。

取得的成果如下:(1)介绍了氡在铀矿浸出时的迁移主要分为两种方式,即氡在矿石颗粒等射气介质中的迁移以及氡在气液两相流中的迁移。

氡在射气介质中迁移的方式主要有扩散、渗流以及扩散-渗流三种方式,而在气液两相流中,氡的迁移是一个复杂的相间传递的过程,氡析出率受堆浸铀矿堆内气液两相的流动情况和氡在气液两相中浓度分布的影响。

(2)设计并制作了铀矿浸出一维(仅考虑单一方向氡析出)实验柱,在室内进行了酸法铀矿浸出试验,试验结果表明:整个浸出反应中,浸出液中铀离子浓度在浸出初期处于较低水平,随着浸出反应的进行呈现出迅速增大后又逐渐减小,最后趋于稳定的趋势;浸出液的p H值在整个浸出反应中呈现出逐渐降低的趋势,且越到浸出后期,浸出液中的p H变化幅度越小;随着浸出天数的增加,矿石浸出率逐步增加的同时,氡析出率的变化呈现出先急速减小,然后缓慢升高的趋势;在每天8小时的喷淋过程中,喷淋强度(20.55 L/(h·m2))一定时,矿石堆表面的氡析出率在喷淋初期逐渐增加,达到最大值后又逐渐减小,减小到一定值后趋于稳定;在每天的喷淋过程中,当上部喷酸量与下部出液量相等时,矿堆在浸出初期(即第1天)的氡析出率最高,而浸出中期(第8天)和浸出后期(第15天)相对于浸出初期(第1天)的氡析出率较低,且浸出中期(第15天)相对于浸出后期(第8天),矿石氡析出率相对来说较高;在上部停止喷淋,只有下部出液的排液阶段,氡的析出率先降低然后逐渐升高,最后趋于稳定。

水浸颗粒堆积型射气介质氡析出规律的理论研究

水浸颗粒堆积型射气介质氡析出规律的理论研究叶勇军;赵娅利;代鑫涛;冯胜洋;郭倩;张运峰【摘要】Uranium tailings and surface heap leaching of uranium ore are particle‐packing emanation media ,and the effect of the inner water level and the thickness of the overly‐ing water on the migration and emanation of radon can not be ignored .In order to reveal the law of radon emanation on the surface of the media ,according to the Fick’s law and the radon transfer theory in air‐water interface , one‐dimensional diffusion‐transfer mathematical model of ra don in the water‐immersing particle‐packing emanation media was established ,and the analytical solution of radon concentration in the air‐water two‐phase system under the steady state conditions and the radon exhalation rate calculation formula were obtained .When the water level is 0 m ,the surface radon exhalation rate of particle‐packing emanation media increases with the thickness of particle‐packing emanation media ,and the growth rate decreases with the increase of the thickness .The surface radon exhalation rate first increases with the water thickness and then decreases . When the height of water is greater than the thickness of emanation media ,the surface radon exhalation rate decreases with the increase of the thickness of the overlying water , and increases with the increase of the radon diffusion coefficient .%铀尾矿库和地表浸铀铀矿堆是一种颗粒堆积型射气介质，其水位的变化和覆水厚度对氡迁移与析出的影响不容忽视。

铀尾矿中不同形态铀释放的影响因素及其相关性

铀尾矿中不同形态铀释放的影响因素及其相关性裴晶晶;胡南;张辉;戴仲然;丁德馨;於照惠【摘要】采用正交试验、连续提取法及主成分分析,研究了液固比、浸出时间、酸雨pH值、PO43-、CO32-、Ca2+和腐殖酸浓度对铀尾矿库内铀尾矿中不同形态铀释放的影响.结果表明:影响易迁移态铀释放的因素,按重要程度排序为:Ca2+>酸雨pH值>CO32->腐殖酸>浸出时间>PO43->液固比,前4个因素是主要影响因素,且CO32-与酸雨pH值的相关性最强.影响潜在迁移态铀释放的因素,按重要程度排序为:Ca2+>液固比>浸出时间>CO32->腐殖酸>酸雨pH值>PO43-,前4个因素是主要影响因素,且PO43-与酸雨pH值的相关性最强.影响稳定态铀释放的因素,按重要程度排序为:PO43->腐殖酸>CO32->酸雨pH值>液固比>Ca2+>浸出时间,前4个因素是主要影响因素,且PO43-与CO32-的相关性最强.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2019(039)007【总页数】8页(P3073-3080)【关键词】铀尾矿;铀释放;铀形态;正交设计;主成分分析【作者】裴晶晶;胡南;张辉;戴仲然;丁德馨;於照惠【作者单位】南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;南华大学铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,极贫铀资源绿色开发技术湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001【正文语种】中文【中图分类】X591铀矿开采产生了大量铀尾矿,它们通常被堆置在铀尾矿库内[1].铀尾矿库内的铀尾矿在物理风化、化学风化、生物风化和雨水淋溶的作用下,其中的铀会释放到环境中[2],对生态系统和人类健康形成威胁[3-4].铀尾矿中铀的释放首先取决于铀的形态.其中水溶态铀和可交换态铀的活性最高,属于易迁移态 [5];碳酸盐结合态铀、铁锰氧化态铀及有机结合态铀的活性次之[6],属于潜在迁移态;残渣态铀最稳定 [7],属于稳定态.其次,铀尾矿中铀的释放受很多地球化学因素的影响,如液固比、pH值、氧化还原条件、无机离子、某些盐类配体、可溶性有机物和非金属矿物等[8-11].研究表明,酸雨pH值越高,铀尾矿中铀的释放速率越慢[12];单独添加腐殖酸能促进铀的迁移,且添加量越少促进作用越强[13].单独添加碳酸盐和碳酸氢盐能将铀提取到溶液中,从而促进铀的释放[14-15];而磷酸盐却能与放射性核素铀通过矿化作用络合形成稳定的Ca(UO2)2(PO4)2将铀固定[16].国内外学者也探究过2种或3种因素的复合作用对铀释放的影响,结果发现酸雨和腐殖酸的综合作用能抑制铀的释放[17];当溶液中HCO3-浓度小于100mg/L时,钙离子对铀的释放没有明显的抑制作用[18],而碳酸盐存在下,中性和微酸性pH值以及一定浓度的钙离子可以通过吸附作用有效的促进铀的固定[19].实际上,铀尾矿中的铀是在多种因素的共同作用下而释放的.本文采用正交试验、连续提取法及主成分分析,研究液固比、PO43-浓度、浸出时间、CO32-浓度、Ca2+浓度、酸雨pH值、腐殖酸浓度7个因素对铀尾矿中易迁移态、潜在迁移态及稳定态铀释放的影响,对各影响因素的影响程度做定性和定量分析,并给出各影响因素的重要性排序以及因素之间的相关性,为铀尾矿库污染的控制提供参考.铀尾矿取自中国南方某铀尾矿库.样品的采集选用S形布点法,共选取9个取样位置点,在每个取样位置点的周围先划出一个5m×5m的正方形[20],再在其4个顶点及对角线的交点向下挖掘20cm取铀尾矿样.采集的样品随即装入消毒过的密封取样袋送回实验室.在室内,将样品自然干燥2周,再通过四分法缩分和网格法取样得到混合均匀的铀尾矿.其中一部分铀尾矿用于测定其pH值和粒径分布等参数,剩余部分经研磨过200目筛后,保存在干燥器皿中备用.选取液固比、PO43-浓度、浸出时间、CO32-浓度、Ca2+浓度、酸雨pH值和腐殖酸浓度7个因素,每个因素分为3个水平,采用L18(37)正交表设计试验方案,具体试验条件设置见表1.Ca2+浓度用氯化钙调节,CO32-浓度用碳酸钠调节,PO43-浓度用磷酸二氢钠调节,腐殖酸通过外源添加.根据该铀尾矿区酸性降水变化趋势及华中地区近几年酸雨的类型[21],用分析纯硫酸和硝酸按3:1的物质的量比配制人工酸雨母液,再将溶液的pH值调节到指定值配置成模拟酸雨.按照表1进行分组试验,每组设置3个平行样.各试验组以24h为周期,先在恒温振荡器中(25℃)以110r/min 的转速水平震荡8h,保持溶液均匀,然后静置16h.正交试验方案中,浸出时间设置了24,72,120h 3个水平,即将上述过程分别重复1次、3次和5次.1.3.1 初始铀尾矿中不同形态铀含量的测定采用改良后的连续提取法对初始铀尾矿中铀的形态进行分析[22].准确称取研磨至200目,并在105℃干燥箱中干燥24h 的铀尾矿样品1.0000g置于50mL离心管中,进行连续提取:(1)水溶态:加入15mL 超纯水,室温150r/min震荡1h后提取上清液,以8000r/ min离心10min,将上清液倒入50mL容量瓶中,用20mL去离子水分2次洗涤离心管,2次离心后的上清液倒入同一50mL容量瓶中,定容;(2)可交换态:取(1)的残余物,加入15mL浓度为0.4mol/L的MgCl2,室温150r/min震荡1h;(3)碳酸盐结合态:取(2)的残余物,加入15mL含HOAc(浓度为2mol/L)和NH4Ac(浓度为1mol/L)的混合溶液,室温150r/min震荡2h;(4)铁锰氧化态:取(3)的残余物,加入15mL含有NH2OH-HCl(浓度为0.1mol/L)和HOAc(体积比为25%)的混合溶液,70℃下180r/min搅拌反应6h;(5)有机结合态:取(4)的残余物,加入3mL 0.05mol/L HNO3和5mL30%H2O2(pH 2~3),50℃下180r/min搅拌反应2h,再加入3mL 30% H2O2(pH 2~3)溶液,在50℃下180r/min搅拌反应2h,冷却后加入5mL含NH4Ac(浓度为3.2mol/L)和HNO3(体积比为20%)的混合溶液,室温150r/min震荡30min;(6)残渣态:取(5)的残余物,用15mL王水、5mL HF、2mL HClO4、5mL HNO3在150℃消解2h.所有步骤的上清液提取操作均同步骤(1),定容后的滤液用0.22μm的滤膜过滤后分析.1.3.2 基于正交试验的不同形态铀含量将正交试验反应后的溶液8000r/min离心,定容到50mL的容量瓶中,再用0.22μm的滤膜过滤,测定滤液铀浓度,这部分铀被定义为水溶态铀.正交试验反应后残余物中的可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化态、有机结合态及残渣态铀浓度测定方法同1.3.1中所述.铀尾矿pH值采用pH计测量(HACH,HQ430D, USA),铀浓度采用ICP-MS测定(Agilent,7700Series, USA),X射线荧光光谱仪分析铀尾矿样品的化学成分(岛津,XRF-1800,日本).试验结果采用3次重复试验结果的平均值±标准误差表示,并利用SPSS20.0对影响易迁移态铀、潜在迁移态铀和稳定态铀的7个因素进行主成分分析.铀尾矿的pH值为5.07,呈弱酸性.这可能是由于铀尾矿颗粒内一些孔隙或微裂隙中还存留有余酸.铀尾矿的粒径总体偏大,其中粒径在1.18~10mm之间的颗粒占73.76%,而低于0.074mm的颗粒仅占2.88%.由表2可知,铀尾矿主要是由石英和钙、铝、钾、铁等的氧化物组成,经过风化和雨水淋溶等作用,其中的硫化物或磷化物被氧化,也可能会导致铀尾矿呈酸性[23].采用一步消解法测得铀尾矿中铀的平均含量为230.229mg/kg,连续提取法得到各形态铀含量的总和为233.858mg/kg,两种方法的结果相近.表3结果显示,残渣态(42.57%)>碳酸盐结合态(21.43%)>铁锰氧化态(19.83%)>有机结合态(14.90%)>可交换态(0.96%)>水溶态(0.31%).由表4可知,与初始铀尾矿的连续提取结果相比,易迁移态铀(水溶态和可交换态)以及潜在迁移态铀(碳酸盐结合态、铁锰氧化态和有机结合态)含量均升高,而稳定态铀(残渣态)的含量均下降.将表5中铀含量均值作为主成分分析的原始数据矩阵,对其进行主成分分析.2.3.1 主成分提取采用SPSS20.0软件对标准化后的数据指标进行降维,根据特征值大于1的原则,得到不同形态铀所提取的主成分特征值和贡献率,结果见表6.易迁移态铀提取的第1主成分贡献率为74.399%,第2主成分贡献率为25.601%,累积贡献率达到100%.潜在迁移态铀提取的第1主成分贡献率为67.728%,第2主成分贡献率为32.272%,累积献率达到100%.稳定态铀提取的第1主成分贡献率为57.185%,第2主成分贡献率为42.815%,累积贡献率达到100%.这表明提取的2个主成分综合了7个影响因素的绝大部分信息,能很好的反映原始数据[24].2.3.2 因子载荷及特征向量用每个因素分别对应的2个主成分的因子载荷值除以相应主成分特征值的算术平方根,可得各因素分别对应的2个主成分的特征向量,再根据主成分计算公式,即得到主成分与7个因素的线性组合.一般认为因子载荷>0.3的因素的影响是显著的[25].本研究因原始变量较多,故选取因子载荷>0.6,同时特征向量>0.35作为判别主成分是否反映原始信息的标准,这不仅提高了各主成分所反映的因素之间的聚合度[26-27],使得其在同一个维度内具有更好的结构效度,而且综合了各主成分的特征值与贡献率的信息,使得各主成分所反映的每个因素的影响程度更加清晰[28].由表7可知,易迁移态铀提取的2个主成分表达式为:潜在迁移态铀提取的2个主成分表达式为:稳定态铀提取的2个主成分表达式为:式中:F1代表易迁移态铀提取的第1个主成分,F2代表易迁移态铀提取的第2个主成分.F3代表潜在迁移态铀提取的第1个主成分,F4代表潜在迁移态铀提取的第2个主分.F5代表稳定态铀提取的第1个主成分,F6代表稳定态铀提取的第2个主成分.按照因子载荷>0.6,同时特征向量>0.35的原则,主成分F1主要反映PO43-、CO32-、Ca2+、腐殖酸浓度和酸雨pH值的信息,主成分F2主要反映反映液固比和浸出时间的信息.主成分F3主要反映液固比、CO32-、Ca2+与腐殖酸浓度的信息,主成分F4主要反映PO43-浓度、浸出时间与酸雨pH值的信息.主成分F5主要反映PO43-、CO32-、Ca2+浓度和酸雨pH值的信息,主成分F6主要反映液固比、浸出时间、腐殖酸浓度的信息.采用加权综合法[25]取2个主成分的加权平均值进行评价,得到:式中:F7代表易迁移态铀的最终评价函数,F8代表潜在迁移态铀的最终评价函数,F9代表稳定态铀的最终评价函数.式(7)表明,PO43-、Ca2+浓度、酸雨pH值与易迁移态铀含量呈负相关,而液固比、浸出时间、CO32-、腐殖酸浓度与其呈正相关;式(8)表明,液固比、酸雨pH值与潜在迁移态铀含量呈负相关,PO43-、腐殖酸、CO32-、Ca2+浓度、浸出时间与其呈正相关;式(9)表明,液固比、PO43-、Ca2+浓度、酸雨pH值、浸出时间与稳定态铀含量呈正相关,而CO32-和腐殖酸浓度与其呈负相关.2.3.3 各影响因素的权重值将式(7)、(8)、(9)进行归一化处理,得到各因子的影响权重[29-30],见表8,并依此对各因素影响程度进行评价.由表8可知,对于易迁移态铀,主要影响因素为Ca2+、酸雨pH值、CO32-和腐殖酸,累积影响权重达69.5%;对于潜在迁移态铀,Ca2+、液固比、浸出时间和CO32-累积影响权重达81.1%,是主要影响因素;稳定态铀的主要影响因素为PO43-、腐殖酸、CO32-和酸雨pH值,累积影响权重达79.6%.综合考虑,CO32-为易迁移态、潜在迁移态和稳定态铀共同的主要影响因素;Ca2+为易迁移态和潜在迁移态铀共同的主要影响因素,酸雨pH值为易迁移态和稳定态铀共同的主要影响因素,腐殖酸为易迁移态和稳定态铀共同的主要影响因素;而液固比、浸出时间仅为潜在迁移态铀的主要影响因素.PO43-仅为稳定态铀的主要影响因素,因此,为了控制铀尾矿中铀的释放,应主要对CO32-、Ca2+、腐殖酸浓度和pH值进行调控,忽略的因素为液固比、浸出时间和PO43-,它们对易迁移态铀释放的影响权重分别为0.070,0.134,0.099;对潜在迁移态铀释放的影响权重分别为0.216,0.215,0.014;对稳定态铀释放的影响权重分别为0.116,0.024,0.217.2.3.4 因素之间的相关性分析由表9可知,对于易迁移态铀,液固比与PO43-之间存在很强负相关.PO43-与腐殖酸两因素之间的负相关关系也很强.CO32-与酸雨pH值、Ca2+均呈很强负相关,而与腐殖酸呈很强正相关.Ca2+与酸雨pH值的正相关关系很强,而与腐殖酸则呈较强负相关.酸雨pH值与腐殖酸这两因素也存在很强的负相关.其中CO32-与酸雨pH值的相关系数最大,相互作用最强.对于潜在迁移态铀,液固比与浸出时间、Ca2+均呈很强负相关.PO43-与酸雨pH值之间的负相关关系也很强.而浸出时间与Ca2+则呈很强正相关.CO32-与腐殖酸也呈很强正相关.酸雨pH值与腐殖酸之间呈较强的负相关.其中PO43-与酸雨pH值的相关系数最大,相互作用最强.对于稳定态铀,液固比与浸出时间之间的正相关关系很强.PO43-与CO32-存在很强的负相关,而与酸雨pH值的正相关关系较强.浸出时间与Ca2+呈很强负相关.CO32-与酸雨pH值存在很强的负相关作用.Ca2+与酸雨pH值之间的正相关关系较强.其中PO43-与CO32-的相关系数最大,相互作用最强.影响易迁移态铀的主要因素中,CO32-、腐殖酸浓度与其含量呈正相关,而Ca2+浓度和酸雨pH值与其呈负相关.这可能是由于CO32-和腐殖酸均能吸附铀及与铀发生络合反应[31-32],所形成的络合物部分溶解在了溶液中,进而促进了易迁移态铀的释放;而Ca2+可能与铀络合生成难溶的Ca(UO2)2(PO4)2,减缓了易迁移态铀的释放[33];较低pH值下铀的释放可能存在表面溶解和迁移扩散两种机制,而较高pH 值下只有单一机制[34],且溶液的酸度越低,H+会置换出更多的铀,从而促进了易迁移态铀的释放.影响潜在迁移态铀的主要因素中,浸出时间、CO32-和Ca2+浓度与潜其含量呈正相关,液固比与其呈负相关.产生这种现象的原因可能是随着时间的延长,CO32-和Ca2+与铀形成的络合物在偏酸性条件下由易迁移态转化成了潜在迁移态[35],从而使得潜在迁移态铀的含量增加;液固比越大,粘度越小,导致水-铀尾矿界面的传质阻力降低[36],阻止易迁移态铀的释放,使其转化成潜在迁移态,故潜在迁移态铀含量随液固比的减小而增加.影响稳定态铀的主要因素中,CO32-、腐殖酸浓度与其含量呈负相关,PO43-浓度和酸雨pH值与其呈正相关.CO32-因与U(IV)发生氧化络合[37],使稳定态铀含量降低,浓度越大,这种作用越强;腐殖酸中存在许多重要的络合官能团和螯合基团,可能通过配合作用和吸附作用[38],促使稳定态铀向易迁移态转化,同时腐殖酸的加入使溶液中的有机质含量增加,提高了铀尾矿中铁锰氧化物的活性,导致有机物和铁锰氧化物结合铀的能力增强,稳定态铀可能向潜在迁移态铀转化,所以稳定态铀随腐殖酸浓度增加而减少;PO43-会与铀发生矿化生成难溶的U-P矿物[39], PO43-浓度增加,稳定态铀也增加;低酸度加速了矿物的溶解[40],故溶液pH值降低,稳定态铀的含量也随之降低.3.1 影响易迁移态铀的主要因素按重要程度排序为:Ca2+>酸雨pH值>CO32->腐殖酸;CO32-和腐殖酸浓度的增大会促进其释放,累积影响权重达32.7%,而Ca2+浓度和酸雨pH值的增大会减缓其释放,累积影响权重达36.8%.3.2 影响潜在迁移态铀的主要因素按重要程度排序为:Ca2+>液固比>浸出时间>CO32-;浸出时间、CO32-和Ca2+浓度与潜在迁移态铀的含量呈正相关,累积影响权重达59.5%,液固比与其含量呈负相关,影响权重为21.6%.3.3 影响稳定态铀的主要因素按重要程度排序为:PO43->腐殖酸>CO32->酸雨pH值;CO32-和腐殖酸浓度的增加会促进其释放,累积影响权重为41.9%, PO43-浓度和酸雨pH值的增加会减缓其释放,累积影响权重达37.7%.3.4 综合考虑,为减少铀尾矿中铀的释放,应适当增大Ca2+浓度,提高pH值,减小CO32-和腐殖酸的浓度,并考虑PO43-、CO32-和酸雨pH值之间的相互作用. [1] Liu B, Peng T J, Sun H J, et al. Leaching behavior of U, Mn, Sr, and Pb from different particle-size fractions of uranium mill tailings [J]. Environmental Science & Pollution Research, 2017,4(6):1-12.[2] 黄超,张辉,胡南,等.β-甘油磷酸钠修复含铀地下水[J]. 中国环境科学, 2018,38(9):3391-3397. Huang C, Zhang H, Hu N, et al. Remediation of uranium contaminated groundwater by β-glycerophosphate [J]. China Environmental Science, 2018,38(9):3391-3397.[3] Sheppard S C, Sheppard M I, Gallerand M O, et al. Derivation of ecotoxicity thresholds for uranium [J]. J. Environ. Radioact, 2005, 79(1):55-83.[4] Melo D, Burkart W. Uranium: Environmental pollution and health effects [J]. Encyclopedia of Environmental Health, 2011,36(3/4): 526-533.[5] Rout S, Kumar A, Ravi P M, et al. Understanding the solid phase chemical speciation of uranium in soil and effect of ageing [J]. Journal of Hazardous Materials, 2016,317:457-465.[6] Ma X L, Zuo H, Tian M J, et al. Assessment of heavy metals contamination in sediments from three adjacent regions of the Yellow River using metal chemical fractions and multivariate analysis techniques [J]. Chemosphere, 2016,144(3):264-272.[7] 袁丽,刘阳生.铅锌尾矿中重金属在模拟酸雨淋溶下的浸出规律[J]. 环境工程, 2012,(s2):586-590.Yuan L, Liu Y S, The leaching principles of heavy metals in lead and zinc tailings in simulation acid rain [J]. Environmental Engineering, 2012,(s2):586-590.[8] Liu C, Zhang S, Zachara J M. Kinetics of uranium(VI) desorption from contaminated sediments: effect of geochemical conditions and model evaluation [J]. Environmental Science & Technology, 2009,43(17):6560-6566.[9] Fox P M, Davis J A, Hay M B, et al. Rate-limited U(VI) desorption during a small-scale tracer test in a heterogeneous uranium- contaminated aquifer [J]. Water Resources Research, 2013,48(5): 2805-2814.[10] Othmane G, Allard T, Mori G, et al. Uranium association with iron-bearing phases in mill tailings from Gunnar, Canada [J]. Environmental Science & Technology, 2013,47(22):12695-12702.[11] Liu B, Peng T J, Sun H J, et al. Release behavior of uranium in uranium mill tailings under environmental conditions [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2017,171:160-168.[12] 史鸿晋,彭同江,孙红娟,等.模拟降雨对铀尾矿中U、Sr、Mn、Fe释放规律的影响 [J]. 环境化学, 2016,235(6):1253-1260. Shi H J, Peng T J, Sun H J, et al. The release properties of U, Sr, Mn and Fe in uranium mill tailings undersimulated rainfall [J]. Environmental Chemistry, 2016,35(6):1253-1260. [13] Chen C, Zhao K, Shang J, et al. Uranium(VI) transport in saturated heterogeneous media: Influence of kaolinite and humic acid [J]. Environmental Pollution, 2018,240:219-226.[14] Zhou P, Gu B. Extraction of oxidized and reduced forms of uranium from contaminated soils: effects of carbonate concentration and pH [J]. Environmental Science & Technology, 2005,39(12):4435-4440.[15] Santos E A, Ladeira A C Q. Recovery of uranium from mine waste by leaching with carbonate-based reagents [J]. Environmental Science & Technology, 2011,45(8):3591-3597.[16] Mehta V S, Maillot F, Wang Z, et al. Effect of co-solutes on the products and solubility of uranium(VI) precipitated with phosphate [J]. Chemical Geology, 2014,364(1):66-75.[17] 李娟,郭志英,梁月琴,等.腐殖酸及酸雨对贫铀在土壤中迁移的影响研究[J]. 中国环境科学, 2011,31(s1):84-88. Li J, Guo Z Y, Liang Y Q, et al. Impact of humic acid and acid rain on the migration of depleted uranium in soils [J]. China Environmental Science, 2011,31(s1):84-88.[18] Crane R A, Pullin H, Scott T B. The influence of calcium, sodium and bicarbonate on the uptake of uranium onto nanoscale zero-valent iron particles [J]. Chemical Engineering Journal, 2015,277:252-259.[19] Stewart B D, Mayes M A, Fendorf S. Impact of uranyl-calcium- carbonato complexes on uranium(VI) adsorption to synthetic and natural sediments [J]. Environmental Science & Technology, 2010, 44(3):928-934.[20] Gramatica P, Battaini F, Giani E, et al. Analysis of mosses and soils forquantifying heavy metal concentrations in Sicily: a multivariate and spatial analytical approach [J]. Environ. Sci. Pollut. Res. Int., 2006,13(1): 28-36. [21] 李泽.模拟酸雨对红壤性水稻土碳氮磷形态影响的研究 [D]. 长沙:湖南农业大学, 2015. Li Z. The research of effects of simulated acid rain on the carbon, nitrogen and phosphorus in red paddy soil [D]. Changsha: Hunan Agricultural University, 2015.[22] Vandenhove H, Vanhoudt N, Duquène L, et al. Comparison of two sequential extraction procedures for uranium speciation in contaminated soils [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2014, 137:1-9.[23] Fernandes H M, Ff L S F, Perez V, et al. Radioecological characterization of a uranium mining site located in a semi-arid region in Brazil [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2006,88(2):140- 157. [24] 宫健,谢文霞,柴娜.胶州湾潮滩湿地CHBr3通量特征及影响因素研究 [J]. 中国环境科学, 2018,38(7):2699-2705. Gong J, Xie W X, Chai N. CHBr3 fluxes and controlling factors in tidal flat wetland of Jiaozhou Bay [J]. China Environmental Science, 2018, 38(7):2699-2705.[25] 林海明,杜子芳.主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 统计研究,2013,30(8):25-31. Lin H M, Du Z F. Some problems in comprehensive evaluation in the principal component analysis [J]. Statistical Research, 2013,30(8): 25-31.[26] 蒋冰艳,何龙,陈德华,等.深圳近海区域降水中重金属湿沉降通量及源解析 [J]. 环境化学, 2018,37(7):1460-1473. Jiang B Y, He L, Chen D H, et al. Wet deposition flux and sources of heavy metals in precipitation in the coastal area of Shenzhen [J]. Environmental Chemistry, 2018,37(7):1460-1473.[27] 张子龙,王文全,缪作清,等.主成分分析在三七连作土壤质量综合评价中的应用[J]. 生态学杂志, 2013,32(6):1636-1644. Zhang Z L, Wang W Q, Liao Z Q, et al. Application of principal component analysis in comprehensive assessment of soil quality under Panax notoginseng continuous planting [J]. Chinese Journal of Ecology, 2013,32(6):1636-1644.[28] Yemefack M, Jetten V G, Rossiter D G, et al. Developing a minimum data set for characterizing soil dynamics in shifting cultivation systems [J]. Soil & Tillage Research, 2006,86(1):84-98.[29] 彭慧芳,魏久传,尹会永,等.基于主成分分析法的底板突水危险性评价 [J]. 煤矿开采, 2012, 17(6):101-104. Peng H F, Wei J C, Yin H Y, et al. Evaluation of floor water-burst danger based on principal components analysis [J]. Coal Mining Technology, 2012,17(6):101-104.[30] 李奇薇.基于正交设计的主成分分析法在煤矿顶板事故安全评价中的应用[D]. 重庆:重庆大学, 2016. Li Q W. Application of orthogonal design and principal component analysis in roof accident safety assessment [D]. Chongqing: Chongqing University, 2016.[31] Santos E A, Ladeira A C Q. Recovery of uranium from mine waste by leaching with carbonate-based reagents [J]. Environmental Science & Technology, 2011,45(8):3591-3597.[32] Khalili F, Al-Banna G. Adsorption of uranium(VI) and thorium(IV) by insolubilized humic acid from Ajloun soil-Jordan [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2015,146:16-26.[33] Latta D E, Kemner K M, Mishra B, et al. Effects of calcium and phosphate on uranium(IV) oxidation: Comparison between nanoparticulateuraninite and amorphous UIV-phosphate [J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2016,174:122-142.[34] Yin M, Sun J, Chen Y, et al. Mechanism of uranium release from uranium mill tailings under long-term exposure to simulated acid rain: Geochemical evidence and environmental implication [J]. Environmental Pollution, 2019,244:174-181.[35] Alam M S, Cheng T. Uranium release from sediment to groundwater: Influence of water chemistry and insights into release mechanisms [J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2014,164(4):72-87.[36] Liu Y, Qi T, Chu J, et al. Decomposition of ilmenite by concentrated KOH solution under atmospheric pressure [J]. International Journal of Mineral Processing, 2006,81(2):79-84.[37] Ulrich K U, Ilton E S, Veeramani H, et al. Comparative dissolution kinetics of biogenic and chemogenic uraninite under oxidizing conditions in the presence of carbonate [J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2009,73(20):6065-6083[38] 邓红梅,陈永亨,常向阳.腐殖酸对铊污染土壤中铊形态和分布的影响[J]. 生态环境学报, 2009,18(3):891-894. Deng H M, Chen Y H, Chang X Y. The effect of humic acid on the species and distribution of thallium in polluted soil [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2009,18(3):891-894.[39] Pinto A J, Gonçalves M A, Prazeres C, et al. Mineral replacement reactions in naturally occurring hydrated uranyl phosphates from the Tarabau deposit: Examples in the Cu-Ba uranyl phosphate system [J]. Chemical Geology, 2012,312–313:18-26.[40] Cappuyns V, Alian V, Vassilieva E, et al. pH dependent leaching behavior of Zn, Cd and Pb from slags: kinetics and mineralogical control [J]. Waste & Biomass Valorization, 2014,5(3):355-368.【相关文献】[1] Liu B, Peng T J, Sun H J, et al. Leaching behavior of U, Mn, Sr, and Pb from different particle-size fractions of uranium mill tailings [J]. Environmental Science & Pollution Research, 2017,4(6):1-12.[2] 黄超,张辉,胡南,等.β-甘油磷酸钠修复含铀地下水[J]. 中国环境科学, 2018,38(9):3391-3397. Huang C, Zhang H, Hu N, et al. Remediation of uranium contaminated groundwater by β-glycerophosphate [J]. China Environmental Science, 2018,38(9):3391-3397.[3] Sheppard S C, Sheppard M I, Gallerand M O, et al. Derivation of ecotoxicity thresholds for uranium [J]. J. Environ. Radioact, 2005, 79(1):55-83.[4] Melo D, Burkart W. Uranium: Environmental pollution and health effects [J]. Encyclopedia of Environmental Health, 2011,36(3/4): 526-533.[5] Rout S, Kumar A, Ravi P M, et al. Understanding the solid phase chemical speciation of uranium in soil and effect of ageing [J]. Journal of Hazardous Materials, 2016,317:457-465.[6] Ma X L, Zuo H, Tian M J, et al. Assessment of heavy metals contamination in sediments from three adjacent regions of the Yellow River using metal chemical fractions and multivariate analysis techniques [J]. Chemosphere, 2016,144(3):264-272.[7] 袁丽,刘阳生.铅锌尾矿中重金属在模拟酸雨淋溶下的浸出规律[J]. 环境工程, 2012,(s2):586-590.Yuan L, Liu Y S, The leaching principles of heavy metals in lead and zinc tailings in simulation acid rain [J]. Environmental Engineering, 2012,(s2):586-590.[8] Liu C, Zhang S, Zachara J M. Kinetics of uranium(VI) desorption from contaminated sediments: effect of geochemical conditions and model evaluation [J]. Environmental Science & Technology, 2009,43(17):6560-6566.[9] Fox P M, Davis J A, Hay M B, et al. Rate-limited U(VI) desorption during a small-scale tracer test in a heterogeneous uranium- contaminated aquifer [J]. Water Resources Research, 2013,48(5): 2805-2814.[10] Othmane G, Allard T, Mori G, et al. Uranium association with iron-bearing phases in mill tailings from Gunnar, Canada [J]. Environmental Science & Technology,2013,47(22):12695-12702.[11] Liu B, Peng T J, Sun H J, et al. Release behavior of uranium in uranium mill tailings under environmental conditions [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2017,171:160-168.[12] 史鸿晋,彭同江,孙红娟,等.模拟降雨对铀尾矿中U、Sr、Mn、Fe释放规律的影响 [J]. 环境化学, 2016,235(6):1253-1260. Shi H J, Peng T J, Sun H J, et al. The release properties of U, Sr, Mn and Fe in uranium mill tailings under simulated rainfall [J]. Environmental Chemistry, 2016,35(6):1253-1260.[13] Chen C, Zhao K, Shang J, et al. Uranium(VI) transport in saturated heterogeneous media: Influence of kaolinite and humic acid [J]. Environmental Pollution, 2018,240:219-226.[14] Zhou P, Gu B. Extraction of oxidized and reduced forms of uranium from contaminated soils: effects of carbonate concentration and pH [J]. Environmental Science & Technology, 2005,39(12):4435-4440.[15] Santos E A, Ladeira A C Q. Recovery of uranium from mine waste by leaching with carbonate-based reagents [J]. Environmental Science & Technology, 2011,45(8):3591-3597.[16] Mehta V S, Maillot F, Wang Z, et al. Effect of co-solutes on the products and solubility of uranium(VI) precipitated with phosphate [J]. Chemical Geology,2014,364(1):66-75.[17] 李娟,郭志英,梁月琴,等.腐殖酸及酸雨对贫铀在土壤中迁移的影响研究[J]. 中国环境科学, 2011,31(s1):84-88. Li J, Guo Z Y, Liang Y Q, et al. Impact of humic acid and acid rain on the migration of depleted uranium in soils [J]. China Environmental Science, 2011,31(s1):84-88.[18] Crane R A, Pullin H, Scott T B. The influence of calcium, sodium and bicarbonate on the uptake of uranium onto nanoscale zero-valent iron particles [J]. Chemical Engineering Journal, 2015,277:252-259.[19] Stewart B D, Mayes M A, Fendorf S. Impact of uranyl-calcium- carbonato complexes on uranium(VI) adsorption to synthetic and natural sediments [J]. Environmental Science & Technology, 2010, 44(3):928-934.[20] Gramatica P, Battaini F, Giani E, et al. Analysis of mosses and soils for quantifying heavy metal concentrations in Sicily: a multivariate and spatial analytical approach [J]. Environ. Sci. Pollut. Res. Int., 2006,13(1): 28-36.[21] 李泽.模拟酸雨对红壤性水稻土碳氮磷形态影响的研究 [D]. 长沙:湖南农业大学, 2015. Li Z. The research of effects of simulated acid rain on the carbon, nitrogen and phosphorus in red paddy soil [D]. Changsha: Hunan Agricultural University, 2015.[22] Vandenhove H, Vanhoudt N, Duquène L, et al. Comparison of two sequential extraction procedures for uranium speciation in contaminated soils [J]. Journal of Environmental Radioactivity, 2014, 137:1-9.[23] Fernandes H M, Ff L S F, Perez V, et al. Radioecological characterization of a uranium mining site located in a semi-arid region in Brazil [J]. Journal of EnvironmentalRadioactivity, 2006,88(2):140- 157.[24] 宫健,谢文霞,柴娜.胶州湾潮滩湿地CHBr3通量特征及影响因素研究 [J]. 中国环境科学, 2018,38(7):2699-2705. Gong J, Xie W X, Chai N. CHBr3 fluxes and controlling factors in tidal flat wetland of Jiaozhou Bay [J]. China Environmental Science, 2018, 38(7):2699-2705.[25] 林海明,杜子芳.主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 统计研究, 2013,30(8):25-31. Lin H M, Du Z F. Some problems in comprehensive evaluation in the principal component analysis [J]. Statistical Research, 2013,30(8): 25-31.[26] 蒋冰艳,何龙,陈德华,等.深圳近海区域降水中重金属湿沉降通量及源解析 [J]. 环境化学, 2018,37(7):1460-1473. Jiang B Y, He L, Chen D H, et al. Wet deposition flux and sources of heavy metals in precipitation in the coastal area of Shenzhen [J]. Environmental Chemistry, 2018,37(7):1460-1473.[27] 张子龙,王文全,缪作清,等.主成分分析在三七连作土壤质量综合评价中的应用 [J]. 生态学杂志, 2013,32(6):1636-1644. Zhang Z L, Wang W Q, Liao Z Q, et al. Application of principal component analysis in comprehensive assessment of soil quality under Panax notoginseng continuous planting [J]. Chinese Journal of Ecology, 2013,32(6):1636-1644.[28] Yemefack M, Jetten V G, Rossiter D G, et al. Developing a minimum data set for characterizing soil dynamics in shifting cultivation systems [J]. Soil & Tillage Research, 2006,86(1):84-98.[29] 彭慧芳,魏久传,尹会永,等.基于主成分分析法的底板突水危险性评价 [J]. 煤矿开采, 2012,17(6):101-104. Peng H F, Wei J C, Yin H Y, et al. Evaluation of floor water-burst danger based on principal components analysis [J]. Coal Mining Technology, 2012,17(6):101-104.[30] 李奇薇.基于正交设计的主成分分析法在煤矿顶板事故安全评价中的应用[D]. 重庆:重庆大学, 2016. Li Q W. Application of orthogonal design and principal component analysis in roof accident safety assessment [D]. Chongqing: Chongqing University, 2016.[31] Santos E A, Ladeira A C Q. Recovery of uranium from mine waste by leaching with carbonate-based reagents [J]. Environmental Science & Technology, 2011,45(8):3591-3597.[32] Khalili F, Al-Banna G. Adsorption of uranium(VI) and thorium(IV) by insolubilized humic acid from Ajloun soil-Jordan [J]. Journal of Environmental Radioactivity,2015,146:16-26.[33] Latta D E, Kemner K M, Mishra B, et al. Effects of calcium and phosphate on uranium(IV) oxidation: Comparison between nanoparticulate uraninite and amorphous UIV-phosphate [J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 2016,174:122-142.[34] Yin M, Sun J, Chen Y, et al. Mechanism of uranium release from uranium mill tailings under long-term exposure to simulated acid rain: Geochemical evidence and environmental implication [J]. Environmental Pollution, 2019,244:174-181.[35] Alam M S, Cheng T. Uranium release from sediment to groundwater: Influence of。

铀尾矿库滩面含水量分布与氡析出率预测

铀尾矿库滩面含水量分布与氡析出率预测
李先杰;蔡振民;何文星;潘佳林
【期刊名称】《铀矿冶》
【年(卷),期】2005(024)003
【摘要】描述了中国核工业集团公司衡阳铀厂尾矿库滩面的含水量分布,以及含水量与氡析出率的关系.给出含水量与深度呈指数关系分布,与距离呈线性关系分布.并通过对排干水后尾矿库含水量测算,给出了该铀厂尾矿库表面氡析出率预测结果.【总页数】4页(P145-148)
【作者】李先杰;蔡振民;何文星;潘佳林
【作者单位】核工业北京化工冶金研究院,北京,101149;中国核工业集团公司衡阳铀厂,湖南,衡阳,421000;中国核工业集团公司衡阳铀厂,湖南,衡阳,421000;核工业北京化工冶金研究院,北京,101149
【正文语种】中文
【中图分类】TL942.1
【相关文献】
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2.铀尾矿库退役治理有关氡析出率问题的探讨 [J], 董成兰
3.铀尾矿库氡析出率多点快速测量方法研究与应用 [J], 李志强;肖德涛;赵桂芝;陈纪友;周熠
4.单向低频振动对铀尾矿库滩面氡析出影响的实验研究 [J], 袁劲帆; 李向阳; 洪昌
寿; 刘永; 刘艳; 李苏哲
5.双向低频振动对铀尾矿库滩面覆土层控氡效果影响的试验研究 [J], 洪昌寿;徐雅洁;王琨婷;吕聪;尚璇;汪弘;兰明
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ｌｍｉｈｉｕｌａｕｄ．ｅｉｆｕｎｅｏａｔｌｓｚｓｒｂｕｉｎｏａｌｇｎｒｄｎｅ — ｅｗｈｃｓｆｌｖｌｅＴｈｎｅｃｆｆｃａｉｅｄｉｔｉｔｆｔｉｉｓｏａｏｍｙｌｒｏｎａａｉｎｒｔｓｅｐｒｍｅｔｌｔｄｅＴｅｒｓｌｓｉｄｃｔａｈａｏｍａａｉｎｒｔｎｔａｅｗａｘｅｏｉｎａｌｓｕｉｄ．ｈｅｕｔｎｉａｅｔｔｔｅｒｄｎｅｎｔｏａｅｙｈｆｏｕａｉｍａｌｇｅａｅｏｃｌａｏｙｃｎｅＷｉｈｒｃａｉｎｉｎｏ３ —２．ｒｍｒｎｕｔｉｉｓｂｈｖｓｉｔｒｈａｇ．ｔｔｅｆａｔｌｄｍｅｓｏｆ２．ｎｌｈ８，
ｒａｈｓｔｅｍｉｉｍｔｔｅｆｃａｉｅｓｎｏ．ａｄｔｅｎｒａｅｌｗｙｗｉｎｅｃｅｈｎｍｕａｈａｔｌｄｍｎｉｆ２６，ｎｈｎｉｃｅｓｓｓｏｌｔｉ・ｏｈ
文章编号：７０６（０００ — ０８— ５１３— ０２２１）１０００６
铀尾矿粒度分形分布对氡析出影响的初步研究
谭凯旋，周媛，中华，邢王连生
（南华大学核资源与核燃料工程学院，湖南衡阳４１０）２０１
摘
要：铀尾矿中氡的析出是备受重视的典型环境问题．本文实验研究了尾矿粒度分
形分布对氡析出率的影响．结果表明，尾矿中氡的析出率呈现振荡性变化；在尾矿粒
度分布分维值为２３— ．．２８内，氡析出率随分维值的增大显著减小，至分维值为２６．时达到极小值，然后随分维值的增大略有增高．冲作用与Ｈ反ｅ—Ｒｎ团簇的形成和尾矿的非均匀性导致了氡析出的振荡变化．维值增大，分小颗粒尾矿含量增高，隙度孔
ｔｅｒｄｎｅｎａｉｎｒｔｅｒａｅｖｄｎｌｔｈｎｒａｉｇｏｒｃａｉｎｉｎａｄｈａｏｍａｔｏａｅｄｃｅｓｓｅｉｅｔｙｗｉｔｅｉｃｅｓｎｆｆａｔｌｄｍｅｓｏｎｈ
减小，导致了氡析出率随分维值增大而减小．但是，随着分维值的增大，小颗粒增多，
由反冲作用引起的氡释放进入孔隙的几率增大，又导致氡析出率随分维值增大而轻
微增高．关键词：铀尾矿；氡析出率；形；分粒度分布中图分类号：５１Ｎ３Ｔ８８Ｘ９；９；Ｄ６文献标识码：Ａ
ＰｒｌｉａｙＳｕｙｏｎｕｎｅｏａｔｌＳｚｓｒｂｔｏｎｅｉｎｒｔｄｎＩｆｅｃｆＦｒｃａｉｅＤｉｔｉｕｉｎｏｍｌ
ＲａｏｄｎＥｍａａｉｎｆｏａｉｍｉｎｓｎｔｏｒｍＵｒｎｕＴａｌｇｉ
第２４卷第ｌ期２１００年３月
南华大学学报（ｆＳｕｈＣｈｎ（ｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｒ￣ｆＵｉｅｓｔｏｏｔｉａＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｒｙ
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