Seeing Environmental Issues as a Source of Rare Earths
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».