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Enregistrement W1566642615 · doi:10.1002/jctb.4355

Organic solvent‐assisted crystallization of inorganic salts from acidic media

2014· article· en· W1566642615 sur OpenAlexafffund
Georgiana Moldoveanu, George P. Demopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrystallizationSolubilityChemistrySolventSalting outSupersaturationInorganic chemistryChlorideAqueous solutionMetalOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Solvent displacement crystallization (SDC) provides an energy‐efficient alternative to evaporative crystallization potentially leading to crystal products of superior quality, both in terms of purity and size, due to better supersaturation control. The present work investigates the SDC process in terms of appropriate organic solvent selection and application to several metal (K+, Na+, Mg2+ Fe2+, Cu2+, Ni2+, Co2+, Zn2+, Fe3+ and Al3+) sulfate and chloride systems of hydrometallurgical interest. RESULTS Criteria for the screening of organic compounds with suitable physical and chemical properties have been established and 2‐propanol was selected as an effective salting out agent to precipitate crystalline metal sulfates of practical interest; differences in crystallization behaviour among the various salts were linked to the hydration energy of the cation. None of the tested metal chlorides could be successfully separated, due to enhanced metal chloride solubility in non‐aqueous solvents relative to water by formation of chloro‐complexes with larger stability constants. CONCLUSIONS The solvent displacement crystallization process was investigated and selection criteria for the organic solvent were established. 2‐propanol proved to be the most effective salting out agent for metal sulfates resulting in > 90% cation removal. By contrast none of the metal chlorides could be successfully separated due to salting‐in behaviour. © 2014 Society of Chemical Industry

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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