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Enregistrement W2810658179 · doi:10.3390/min8070273

Recovery of Residual Silver-Bearing Minerals from Low-Grade Tailings by Froth Flotation: The Case of Zgounder Mine, Morocco

2018· article· en· W2810658179 sur OpenAlexaff
Boujemaa Drif, Yassine Taha, Rachid Hakkou, Mostafa Benzaazoua

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsXanthateFroth flotationArsenopyritePyriteChemistryHematiteChalcopyriteSphaleriteMetallurgyMineralogyNuclear chemistryEnvironmental chemistryMaterials scienceInorganic chemistryCopper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to explore more complex and low-grade silver ores and to develop novel and cost-effective processes to recover silver from waste is becoming an important challenge. This paper aims to characterize old, low-grade, silver tailings generated by the former Zgounder silver mine, located in Morocco. Understanding the mineralogical composition, particularly the silver deportment, was critical to allow the recovery of silver from these tailings. More than 88 samples of low grade tailings were sampled and characterized using chemical and mineralogical techniques. Froth flotation was used to recover silver bearing minerals using a combination of different collectors (dithiophosphate, dialkyl dithiophosphinates, Aero 7518, Aero 7640, alkyl dithiophosphates and potassium butyl-xanthate). The main goal was to optimize the flotation process at a laboratory scale through the testing of different parameters, such as collectors and frother types and dosage, activators and sulphidizing agents, and pH conditions. The characterization results showed that silver content varied between 30 and 440 ppm with an overall average content of 148 ppm. Silver occurs mainly in the form of native silver as well as in association with sulphides, such as acanthite and pyrite. Minor amounts of sphalerite, chalcopyrite, arsenopyrite, and hematite were identified. The flotation results showed the following optimum conditions: particle size of 63 µm, conditioning pH of 8.5, a combination of butyl-xanthate and dithiophosphate as collectors at a dosage of 80 g/t each, a concentration of 200 g/t of the activating agent (CuSO4), 30 g/t of methyl isobutyl carbonyl (MIBC) frother and a duration time of 8 min with slow kinetics. With these optimal conditions, it was possible to achieve a maximum silver recovery yield of 84% with 1745 ppm Ag grade to be cyanided. Moreover, the environmental behavior of the final clean tailings was demonstrated to be inert using Toxicity characteristic leaching procedure (TCLP) leaching tests.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,621

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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