A Study of the Effect of Djurliete, Bornite and Chalcopyrite during the Dissolution of Gold with a Solution of Ammonia-Cyanide
Notice bibliographique
Résumé
The high solubility of copper sulphide minerals is an issue in the cyanidation of gold ores. The objective of this study was to quantify the effect of individual copper sulphide minerals on the Hunt process, which showed advantages over cyanidation. High purity djurleite, bornite and chalcopyrite, with a P70 of 70–74 microns, were mixed with fine quartz and gold powder (3–8 micron) to obtain a copper concentration of 0.3%. The ammonia-cyanide leaching of slurry with djurleite proved to be more effective than cyanidation; producing comparable extraction of gold (99%), while reducing the cyanide consumption from 5.8 to 1.2 kg/t NaCN. Lead nitrate improved the Hunt leaching. The lower cyanide consumption is associated to a significant reduction of copper dissolved. XPS surface analysis of djurleite showed that lead nitrate favored the formation of Cu(OH)2 species. Lead was also detected on the surface (oxide or hydroxide). Sulphide and copper compounds (cyanide and sulphide) were reaction products responsible for inhibiting the dissolution of gold. Lead nitrate added in the Hunt leaching of bornite produced 99% gold extraction. Surface reaction products were similar to djurleite. The cyanide consumption (~4.4 kg/t NaCN) was not reduced by the addition of ammonia. Cyanidation of chalcopyrite showed a lower consumption of cyanide 0.33 kg/t NaCN compared to 0.21 kg/t NaCN for Hunt. No significant interferences were observed in gold leaching with a slurry containing chalcopyrite.
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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) | 0,000 | 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 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 ».