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Enregistrement W2527487468 · doi:10.11159/icbb16.119

Biotechnologies for Metal Extraction: Assessment of Microalgae for Rare Earths Recycling and Environmental Remediation

2016· article· en· W2527487468 sur OpenAlexvenueno aff
Pro Danièle, Vial Jérôme, Corinne Rivasseau

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationExtraction (chemistry)Environmental scienceWaste managementEnvironmental chemistryChemistryContaminationEngineeringEcologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extended Abstract The rare earths elements are metallic elements of strategic importance due to their multiple applications in high technologies, electronics, green energy, the automobile industry, the defense industry, etc. They take an essential part in permanent magnets, rechargeable batteries, lamp phosphors, catalysts, or hard disk drivers. They have been increasingly used in the last years, with an annual rise in the demand reaching 30% for some of them. Only one country, China, ensures over 90% of the world supply. In the early 2010 ies , China strongly reduced its export quotas for rare earths, leading to a drastic increase in prices, damaging industries in other countries, and forcing producers of rare earth products to relocate their operations to China. Facing the increasing use of rare earths and their uncertain supply, developed countries have developed new strategies to ensure access to these critical materials, including their recycling from electronic waste, used fluorescent lamps, magnets, and batteries, as an example [1,2]. Rare earths are conventionally extracted by pyrometallurgy and hydrometallurgy, which are mainly used at present despite their cost in energy and chemicals. In many fields, more environmentally friendly biotechnological processes have proved their efficiency. In recent years, several studies have shown the potential of biotechnologies for the recovery of rare earths [3]. Over the past few years, we have been studying the properties of microalgae of the Coccomyxa genus which were isolated from an extreme environment [4]. These microalgae withstand radiative, nutrient and metallic stress [5] and also have non-selective metal uptake properties. This makes them organisms of choice for the development of bioprocesses for rare earth extraction from matrices presently considered as waste for their recycling as well as from contaminated environments for remediation purposes. This work assesses the potential of these microalgae for such processes. By using an experimental design, the impact of various parameters on metal uptake was studied, including the nature of the rare earth element, its initial concentration, its speciation, the exposure pH and the contact time. This original approach enables to assess a large panel of conditions while minimizing the number of experiments. Two types of responses were analyzed: the physiological state of microalgae during exposure and responses regarding the accumulation of the rare earth. The percentage of purification was analyzed for remediation purposes, and the amount of metal accumulated for recycling. This study highlighted operating conditions for which the percentage of rare earth decontamination and the rare earth amount accumulated by microalgae were maximized. Accumulation was compared for the different elements tested. More than 90% of the metal could be removed from water within a few hours, with a concentration factor of about 20,000 [6]. Up to 15 mg of rare earth/g dry weight could be taken up by microalgae. Studies relating the take up of rare earths by microalgae are not numerous, but the fixation capacity determined in this work was superior to the amount reported for another algal species [7]. This work demonstrated the potential of these microalgae for environmental remediation of rare earths and for their recycling from urban mining.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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