Biohydrometallurgical Processing of Flotation Tailings from Different Copper Mills
Notice bibliographique
Résumé
Two copper flotation tailings samples, one from the Almalyk Mining and Metallurgical Complex, Uzbekistan (sample designated AMMC) and the other from Whitehorse (WT), Yukon, Canada, were bioleached at laboratory scale. Acidophilic, iron- and sulphur-oxidizing cultures were enriched from the two tailings and these cultures were used for the testing. After 24 weeks of bioleaching in percolator columns 70-72% of the copper was leached from the AMMC tailings and 91-93% of the copper was leached from the WT tailings. The chalcopyritic nature of the copper and larger particle size of the AMMC tailings compared to the WT tailings were likely reasons that copper extraction was greater for the AMMC tailings. In-column, thiosulphate leaching of biooxidized residues yielded 90+% gold extraction for both tailings. In other testing the two cultures were subjected to an electromagnetic field during growth on ferrous iron. Compared to untreated controls, cultures subjected to the electromagnetic field oxidized iron more rapidly. Although magnetite, which exerts an electromagnetic field, was present in the AMMC tailings, there was no evidence that this magnetite had any effect on the bioleaching results. However, given the enhanced performance of the iron-grown cultures under the influence of an electromagnetic field, we believe that additional research should be performed to investigate this phenomenon
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».