MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886144347 · doi:10.11159/mmme18.119

Seeing Environmental Issues as a Source of Rare Earths

2018· article· en· W2886144347 sur OpenAlexvenueno aff
M. de Moraes, Ana Cláudia Queiroz Ladeira, E. C. B. Felipe, Thales A. Carneiro, Augusto A. Camargos, Gabriel Silva, Bruna Vidigal, K. A. Batista

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAstrobiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare Earth Elements (REE) are one of the most strategical resources and have become the main interest of many developing and developed nations in the past seventy years, and its importance tend to increase further. New technologies demand these elements and some of them are critical, with high demand and limited supplies, amongst them are Y, Nd, Eu, Dy and Tb [1], In the state of Minas Gerais (Brazil), the mining industry plays a crucial role in the economy, whose main products are notably lead, zinc, gold, niobium, and copper. Furthermore, Minas Gerais has strategically important Rare Earth Element (REE) ores, whereas production is still incipient Acid Mine Drainage (AMD) is a continuous natural leaching process that may contain variable concentrations of REE, it occurs in some sites around the world [4]-[6]. One of these sites is located in a closed uranium mine in Caldas, Minas Gerais, Brazil, where the REE concentrations in AMD are about 130 mg L -1 [7], The AMD waters are treated with lime with a maximum flow rate of 300 m 3 h -1 , and the neutralization of the waters consumes about 12 t of lime per day and generates enormous amounts of precipitate The recovery of the RRE can yield in approximately 936 kg daily. Our research team is studying two ways of recovering the REE present in the AMD waters, using ionic resins and co-precipitation with iron, aluminum and manganese oxihydroxides. Results show that REE can be successfully recovered by both methods with high efficiency. Specifically, the use of a cationic resin in batch experiments can recover up to 90% of the REE present in the feed solution at pH = 1.3. The co-precipitation with aluminum and manganese oxihydroxides at pH = 8 can recover up to 95% of the REE present in a laboratory AMD, producing a solid phase with 14% of REE oxides. Further studies focus on optimizing the processes and on concentrating the REE after the recovery, specifically the elution of the resins and the leaching of the precipitates.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material EngineeringMême sujetGeochemistry and Elemental AnalysisTravaux en français237 207