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Enregistrement W2892343572 · doi:10.1021/acssuschemeng.8b03588

Innovative Application of Microwave Treatment for Recovering of Rare Earth Elements from Phosphogypsum

2018· article· en· W2892343572 sur OpenAlexafffund
Adrian Lambert, John Anawati, Mugdha Walawalkar, Jason Tam, Gisele Azimi

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhosphogypsumLixiviantLeaching (pedology)Rare earthChemistryGypsumMicrowaveMicrowave irradiationNuclear chemistryMineralogyMaterials scienceMetallurgyEnvironmental scienceDissolutionSoil scienceCatalysisOrganic chemistryRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some rare earth elements (REEs) are classified as strategic materials because of their increasingly high demand, supply uncertainty, and near zero recycling. For tackling the sustainability challenges associated with REEs, their technospheric mining, i.e., recovery from secondary sources, is imperative. Characterization results indicate that phosphogypsum, a byproduct of the fertilizer industry, contains about 0.03–0.4 wt % REEs. Here, a novel process was developed that utilizes microwave irradiation to enhance the leaching efficiency of REEs from phosphogypsum. Optimal REE leaching was achieved by either microwaving at low power (600 W) and short duration (5 min) or at high power (1200 W) and long duration (15 min). The former creates cracks and pores in the particles, enhancing the infiltration of lixiviant, with minimal conversion of gypsum into less soluble crystals. The latter results in thermal degradation of the PG particles and the release of REEs at the cost of changing the PG crystal structure to less soluble phases. In all cases microwave pretreatment had a positive effect (more than 20% increase) on REE leaching efficiency. At the optimum microwaving conditions [15 min irradiation (2.45 GHz) at 1200 W], 80% Nd, 99% Y, and 99% Dy leaching efficiency was achieved.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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