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Enregistrement W2889523453 · doi:10.1080/00084433.2018.1514202

Role of pH on the adsorption of xanthate and dithiophosphinate onto galena

2018· article· en· W2889523453 sur OpenAlexfundno aff
Martha Araceli Elizondo-Álvarez, G.I. Dávila-Pulido, S. Bello-Teodoro, A. Uribe‐Salas

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésGalenaXanthateChemistryAdsorptionSolubilitySulfateAqueous solutionInorganic chemistryPyriteMineralogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the concentrators of a Mexican mining company has been observed that the pH of the flotation has a significant effect on the galena recovery: the increase of pH from 7.5 to 9.5 in the Pb/Cu flotation circuit, resulted in a decrease of about 10% of lead recovery. In the present investigation, experimental models and techniques were developed to study the effect of pH on xanthate and di-isobutyl dithiophosphinate adsorption onto galena. The results obtained by UV / Vis spectroscopy showed that once galena surface has been slightly oxidised by the dissolved oxygen of the aqueous suspension, adsorption of both surfactants increases significantly, being adversely affected by the increase of pH from 5.5 to 9.5. Microflotation measurements performed for both surfactants support these findings. Thermodynamic simulation of the system suggests that the observed behaviour is due to the nature of the solid species formed on the galena surface at the particular pH: lead sulfate (PbSO4) under neutral and slightly acid conditions, and the basic sulfate (2PbO·PbSO4) under neutral and slightly alkaline conditions, as well as to their respective solubility. Infrared spectrometry confirmed the occurrence of sulfate onto galena particles, with a higher concentration for the acid pre-conditioning compared to the alkaline pre-conditioning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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