A critical review on solvent extraction of rare earths from aqueous solutions
Notice bibliographique
Résumé
Rare earth elements have unique physicochemical properties that make them essential elements in many high-tech components. Bastnesite (La, Ce)FCO 3 , monazite, (Ce, La, Y, Th)PO 4 , and xenotime, YPO 4 , are the main commercial sources of rare earths. Rare earth minerals are usually beneficiated by flotation or gravity or magnetic processes to produce concentrates that are subsequently leached with aqueous inorganic acids, such as HCl, H 2 SO 4 , or HNO 3 . After filtration or counter current decantation (CCD), solvent extraction is usually used to separate individual rare earths or produce mixed rare earth solutions or compounds. Rare earth producers follow similar principles and schemes when selecting specific solvent extraction routes. The use of cation exchangers, solvation extractants, and anion exchangers, for separating rare earths has been extensively studied. The choice of extractants and aqueous solutions is influenced by both cost considerations and requirements of technical performance. Commercially, D2EHPA, HEHEHP, Versatic 10, TBP, and Aliquat 336 have been widely used in rare earth solvent extraction processes. Up to hundreds of stages of mixers and settlers may be assembled together to achieve the necessary separations. This paper reviews the chemistry of different solvent extractants and typical configurations for rare earth separations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».