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Enregistrement W2178635444 · doi:10.1139/w2012-072

Bioflotation of sulfide minerals with <i>Acidithiobacillus ferrooxidans</i> in relation to copper activation and surface oxidation

2012· article· en· W2178635444 sur OpenAlexvenueno aff
E.T. Pecina-Treviño, G.T. Ramos-Escobedo, P.M. Gallegos-Acevedo, Felipe López‐Saucedo, Erasmo Orrantia‐Borunda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésSphaleriteChalcopyriteSulfurPyrrhotiteSulfideChemistrySulfide mineralsCopperAcidithiobacillus ferrooxidansPyriteAcidithiobacillus thiooxidansMetallurgyHydrometallurgyInorganic chemistryBioleachingMaterials scienceMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface oxidation of sulfides and copper (Cu) activation are 2 of the main processes that determine the efficiency of flotation. The present study was developed with the intention to ascertain the role of the phenomena in the biomodification of sulfides by Acidithiobacillus ferrooxidans culture (cells and growth media) and their impact in bioflotation. Surface characteristics of chalcopyrite, sphalerite, and pyrrhotite, alone and in mixtures, after interaction with A. ferrooxidans were evaluated. Chalcopyrite floatability was increased substantially by biomodification, while bacteria depressed pyrrhotite floatability, favoring separation. The results showed that elemental sulfur concentration increased because of the oxidation generated by bacterial cells, the effect is intensified by the Fe(III) left in the culture and by galvanic contact. Acidithiobacillus ferrooxidans culture affects the Cu activation of sphalerite. The implications of elemental sulfur concentration and Cu activation of sphalerite are key factors that must be considered for the future development of sulfide bioflotation processes, since the depressive effect of cells could be counteracted by elemental sulfur generation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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