MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2418179244 · doi:10.14203/metalurgi.v26i2.12

PELUANG PENELITIAN UNTUK MEMPERBAIKI TEKNOLOGI PROSES UNTUK MENGOLAH BIJIH NIKEL LATERIT KADAR RENDAH INDONESIA[

2015· article· id· W2418179244 sur OpenAlexaboutno aff
Puguh Prasetiyo

Notice bibliographique

RevueMetalurgi · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical scienceForestryGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia kaya dengan SDA (Sumber Daya alam) bijih  nikel oksida yang  lazim disebut  laterit. Laterit berkadar nikel tinggi saprolit (Ni>1,8%) sudah diolah dengan jalur proses pirometalurgi di Sulawesi Tenggara untuk memproduksi ferro nikel (FeNi) oleh PT Aneka Tambang di Pomalaa, atau untuk memproduksi Ni-matte oleh Vale INCO di Soroako. Laterit berkadar nikel rendah yang terdiri dari limonit dan saprolit dengan Ni<1,8 %, belum diolah di tanah air. Untuk  mengolahnya digunakan proses Caron atau proses HPAL/PAL (HighPressure Acid Leaching). Dimana kedua proses tersebut termasuk jalur proses hidrometalurgi. Pemerintah telah memberi ijin kepada pihak asing untuk mengolah laterit kadar rendah pulau Gag Papua dengan proses Caron pada PT Pasific Nickel USA pada tahun 1967 (menjelang awal Orde Baru). Akibat harga minyak dunia yang naik secara dramatis setelah 1973, maka PT Pasific Nickel membatalkan rencananya dan mengembalikan ijin ke pemerintah. Ijin juga diberikan pada dua PMA (Penanaman Modal Asing) pada Januari 1998 (menjelang akhir Orde Baru) untuk mengolah laterit kadar rendah dengan proses HPAL/PAL, yaitu PT BHP Australia untuk mengo lah laterit pulau Gag Papua, dan PT Weda Bay Nickel (WBN) Canada untuk mengo lah laterit teluk Weda Halmahera.  Dalam perjalanan waktu PT WBN Canada dimiliki Eramet Perancis sejak Mei 2006, dan sampai saat ini (2011) tidak ada kepastian kapan PT WBN Eramet Perancis merealisasikan proyeknya. Sedangkan PT BHP Australia mengembalikan ijin pulau Gag ke pemerintah pada awal tahun 2009. Kenyataan mundurnya tiga (3) PMA dari Indonesia untuk mengo lah laterit kadar rendah dengan jalur proses hidrometalurgi. Bisa menjadi peluang bagi pemerintah untuk menguasai sebagian teknologi yang akan digunakan oleh pihak asing untuk mengolah  laterit  kadar  rendah.  Penguasaan  teknologi tersebut  diperoleh  dari aktifitas  penelitian,  dan  hasil penelitian dipatenkan. Dengan demikian diharapkan pemerintah bisa punya posisi tawar untuk meningkatkan kepemilikan saham dengan pihak asing. Apabila di kemudian hari ada pihak asing yang berminat mengolah laterit pulau Gag Papua dan wilayah lain di Kawasan Timur Indonesia. Atas dasar penjelasan diatas maka dibuat tulisan ini Abstract The low grade laterite (limonite and saprolite with Ni < 1.8 %) has not yet processed in Indonesia. It uses process hydrometallurgy. The government of Indonesia has been give permission to foreign company to process the low grade laterite with hydrometallurgy (Caron process and HPAL process). Process Caron is used to process laterite Gag island Papua for PT Pasific Nickel USA on 1967. The dramatical increase price of fuel oil after 1973, it become PT Pasific Nickel give up plan and it give back the permission to the government. Process HPAL (High Pressure Acid Leaching) are used to process laterite teluk Weda (Weda Bay) Halmahera for PT Weda Bay Nickel (WBN) Canada and Gag island Papua for BHP Australia. Two companies got the permission on last new era on January 1998. The permission of Gag island Papua is returned by BHP Australia on first year 2009 and the uncertainity when PT WBN Eramet France (PT WBN Canada takes over by Eramet on May 2006) to build HPAL plant. It becomes opportunity to control the part of technology to process the low laterite via research. So the government has bargaining position to increase share at foreign company.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetalurgiMême sujetMining Techniques and EconomicsTravaux en français237 207