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Enregistrement W2469668684 · doi:10.2298/jmmb150430016g

Hydrothermal decomposition of industrial jarosite in alkaline media: The rate determining step of the process kinetics

2016· article· en· W2469668684 sur OpenAlexaff
A.A. González-Ibarra, F. Nava‐Alonso, J.C. Fuentes-Aceituno, A. Uribe‐Salas

Notice bibliographique

RevueJournal of Mining and Metallurgy Section B Metallurgy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésJarositeParticle sizeDecompositionHydrothermal circulationDiffusionKineticsTailingsParticle (ecology)ChemistryMineralogyChemical process of decompositionParticle-size distributionChemical engineeringMaterials scienceNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyPhysical chemistryChromatographyGeologyOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work examines the role of NaOH and Ca(OH)2 on the hydrothermal decomposition of industrial jarosite deposited by a Mexican company in a tailings dam. The industrial jarosite is mainly composed by natrojarosite and contains 150 g Ag/t, showing a narrow particle size distribution, as revealed by XRD, fire assay, SEM-EDS and laser-diffraction analysis. The effect of the pH, when using NaOH or Ca(OH)2 as alkalinizing agent was studied by carrying out decomposition experiments at different pH values and 60?C in a homogeneous size particle system (pH = 8, 9, 10 and 11) and in a heterogeneous size particle system (pH = 11). Also, the kinetic study of the process and the controlling step of the decomposition reaction when NaOH and Ca(OH)2 are used was determined by fitting the data obtained to the shrinking core model for spherical particles of constant size. These results, supported by chemical (EDS), morphological (SEM) and mapping of elements (EDS) analysis of a partially reacted jarosite particle allowed to conclude that when NaOH is used, the process kinetics is controlled by the chemical reaction and when Ca(OH)2 is used, the rate determining step is changed to a diffusion control through a layer of solid products.

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 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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