Factors Affecting the Upgrading of a Nickeliferous Limonitic Laterite Ore by Reduction Roasting, Thermal Growth and Magnetic Separation
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable interest in the development of new processes to extract the nickel from the oxidic nickeliferous laterite deposits, as the global nickel sulphide resources are rapidly becoming more difficult to access. In comparison to sulphide ores, where the nickel-containing mineral can be readily concentrated by flotation, nickel laterites are not amenable to significant upgrading, due to their complex mineralogy. In this paper, firstly, a brief overview of the conventional techniques used to process the nickeliferous limonitic laterites is given, as well as a review of current research in the area. Secondly, a thermodynamic model is developed to simulate the roasting process and to aid in the selection of process parameters to maximize the nickel recovery and grade and also to minimize the magnetite content of the concentrate. Thirdly, a two-stage process involving reduction roasting and thermal growth in either a tube furnace or a rotary kiln furnace, followed by magnetic separation, was investigated. Thermogravimetric, differential thermal and mineral liberation analyses techniques were utilized to further understand the process. Finally, the nickel grades and recovery results were compared to those available in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».