Chemoorganotrophic Bioleaching of Olivine for Nickel Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Bioleaching of olivine, a natural nickel-containing magnesium-iron-silicate, was conducted by applying chemoorganotrophic bacteria and fungi. The tested fungus, Aspergillus niger, leached substantially more nickel from olivine than the tested bacterium, Paenibacillus mucilaginosus. Aspergillus niger also outperformed two other fungal species: Humicola grisae and Penicillium chrysogenum. Contrary to traditional acid leaching, the microorganisms leached nickel preferentially over magnesium and iron. An average selectivity factor of 2.2 was achieved for nickel compared to iron. The impact of ultrasonic conditioning on bioleaching was also tested, and it was found to substantially increase nickel extraction by A. niger. This is credited to an enhancement in the fungal growth rate, to the promotion of particle degradation, and to the detachment of the stagnant biofilm around the particles. Furthermore, ultrasonic conditioning enhanced the selectivity of A. niger for nickel over iron to a value of 3.5. Pre-carbonating the olivine mineral, to enhance mineral liberation and change metal speciation, was also attempted, but did not result in improvement as a consequence of the mild pH of chemoorganotrophic bioleaching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».