Cost Effective Technology of Alunite Ore Processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Soda-alkaline method of alunite ore processing includes crushing, grinding and enrichment (flotation) of the alunite ore. Enriched alunite ore, containing 50 - 60% of alunite, is roasted at temperatures between 520о – 620о С for 1 – 3 hours. Roasted alunite is further leached with sodium carbonate solution (5–20 %). Proportion of sodium carbonate for binding of SO3 aluminum sulfate in alunite accounts for 100 – 110 % of stoichiometric quantities. Leaching takes place at temperatures around 70 – 100о С for 0.5 – 2.0 hours. Solution of the resulting pulp contains all the potassium sulfate from alunite and sodium sulfate from soda. Solution of sulfates is separated from the insoluble residue and is fed for conversion with potassium chloride. As result of this conversion we obtain quantities of potassium sulfate (fertilizer) and table (common) salt. The remaining insoluble residue contains all the aluminum oxide from alunite and waste rock. Further processing of the insoluble residue based on the Bayer out-of-autoclave process produces alumina and quartz sand. Besides alumina, this method makes it possible to get four times more the amount of potassium sulfate and certain volumes of table salt. Taking into account the processing capacity of Ganja Alumina Plant (150,000 tons of alumina per year), this method allows the production of fertilizer, potassium sulfate (370,000 tons per year), coagulant for purification of water from mechanical impurities (49,000 tons per year), table salt (NaCl) (126,000 tons per year), and quartz sand for non-ferrous casting and production of construction materials (300,000 tons per year). Approximate yearly financial efficiency of the soda-alkaline technology for processing of 150,000 tons of alumina per year will be around 171,46 million USD.
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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) | 0,000 | 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 découle