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Enregistrement W2574781597 · doi:10.1063/1.4974408

Atmospheric leaching of nickel and cobalt from nickel saprolite ores using the Starved Acid Leaching Technology

2017· article· en· W2574781597 sur OpenAlexaff
David Dreisinger

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaproliteNickelLeaching (pedology)SmeltingMetallurgyCobaltHydroxideEnvironmental scienceChemistryMaterials scienceInorganic chemistrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is great potential to recover nickel from below cut-off grade nickel saprolite ores using the Starved Acid Leach Technology (SALT). Nickel saprolite ores are normally mined as feed to Fe-Ni smelters or Ni matte smelting operations. The smelting processes typically require high Ni cut-off grades of 1.5 to 2.2% Ni, depending on the operation. These very high cutoff grades result in a significant portion of the saprolite profile being regarded as “waste” and hence having little to no value. The below cut-off grade (waste) material can be processed by atmospheric acid leaching with “starvation” levels of acid addition. The leached nickel and cobalt may be recovered as a mixed hydroxide (or alternate product). The mixed hydroxide may be added to the saprolite smelting operation feed system to increase the nickel production of the smelter or may be refined separately. The technical development of the SALT process will be described along with an economic summary. The SALT process has great potential to treat many Indonesian Nickel ores that are too low a grade for current technology.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,704

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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