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Enregistrement W2896474608 · doi:10.1155/2018/9161323

Pre-Reducing Process Kinetics to Recover Metals from Nickel Leach Waste Using Chelating Resins

2018· article· en· W2896474608 sur OpenAlexafffund
Amilton Barbosa Botelho, David Dreisinger, Denise Crocce Romano Espinosa, Jorge Alberto Soares Tenório

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade de São PauloFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCoprecipitationCobaltSodium sulfiteNickelChelationSulfiteChemistryCopperIon exchangeInorganic chemistryReducing agentMetalIon-exchange resinSodium diethyldithiocarbamateNuclear chemistrySodiumIonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main problem of the separation process from nickel mining using the ion exchange technique is the presence of iron, which precipitates in pH above 2.00 and causes coprecipitation of copper and cobalt. Chelating resins have the main advantage of being selected for a specific metal present in solution. Studies have been developed to increase the efficiency of metals recovery using chemical reduction and the ion exchange process to recover metals. The aim of this work was to use sodium sulfite as a reducing agent to convert Fe(III) to Fe(II). Chelating resins Lewatit® TP 207, selective for copper, and Lewatit® TP 220, selective for nickel and cobalt, were studied. Batch experiments were performed to study the effect of pH with and without sodium sulfite. Results indicated that the industrial process has increased efficiency when the reducing process is applied.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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