MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1946560115 · doi:10.1002/cjce.22331

Cobalt recovery from leached solutions of lithium‐ion batteries using waste materials as adsorbents

2015· article· en· W1946560115 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanine M. Cunha, Laura Klein, Mariana M. Bassaco, Eduardo Hiromitsu Tanabe, Daniel Assumpção Bertuol, Guilherme Luiz Dotto

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHuskAdsorptionCobaltChitinLithium (medication)Materials scienceChemistryNuclear chemistryChemical engineeringWaste managementChitosanInorganic chemistryOrganic chemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this research, chitin and rice husks were used as adsorbents to recover cobalt from leached solutions of lithium‐ion batteries. The waste materials were obtained and characterized. At first, the adsorption study was performed in batch systems using synthetic solutions, where the pH effect, kinetic, equilibrium, and thermodynamic aspects were investigated. Later, in the best conditions, chitin and rice husks were applied to recover cobalt from real leached solutions of lithium‐ion batteries. For both materials, the adsorption was favoured at pH = 6.0. The maximum adsorption capacities were 50.0 mg g−1 and 17.6 mg g−1 for chitin and rice husks, respectively, obtained at 318 K. The Co+2 recovery percentages from real leached solutions were 95.0 % and 40.0 % for chitin and rice husks respectively. These results revealed that chitin can be used as an alternative and low‐cost waste material to recover Co+2 from real leached solutions of lithium‐ion batteries.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetExtraction and Separation ProcessesTravaux en français237 207