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Enregistrement W2518199114 · doi:10.1002/kin.20983

Reduction Mechanism of Tellurium Species from Copper Electrowinning Solutions

2016· article· en· W2518199114 sur OpenAlexaff
Mohammad Mokmeli, David Dreisinger, Berend Wassink, Bryce Difley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Kinetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelluriumChemistryElectrowinningCopperInorganic chemistryKineticsReaction rate constantElectrolyteSulfideIonIndiumRedoxPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The presence of tellurium in copper–nickel sulfide ores results in downstream contamination of leach solutions and electrolytes. Tellurium must be removed from leach solutions before electrowinning to prevent contamination of copper cathodes. Cuprous ion is industrially used as a reductant to remove tellurium ions. However, the reduction kinetics of tellurium ions with cuprous is not well known. In this study, the slow Te VI reduction step with cuprous was identified and a plausible Te VI reduction mechanism was suggested. The rate‐determining step was investigated by studying the kinetics of the coupled reaction of Te VI and Te IV with cuprous. The rate law suggested for the reduction of Te IV with cuprous and the coupled kinetics equation for consecutive reduction reactions of Te IV and Te VI were derived. It was shown that the rate constant of the coupled reaction is very close to the rate constant calculated based on the assumption that Te VI reduction is a rate‐determining step.

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)0,000
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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